稍候片刻，月出文自明。
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Redis的压缩列表ziplist到紧凑列表listpack ziplist 的结构（老版本用的） 大概长这样： 每个 里： - ：前一个 entry 的长度（1 或 5 字节） - ：当前 entry 是字符串还是整数，长度是多少 - ：真正的数据 listpack 的结构（新版本用的） 大概长这样： 每个 里： 注意两点变化： 1. 没有 prevlen 了（不再依赖“记录前一个元素长度”来反
Redis网络模型（io多路复用） 阻塞IO(Blocking IO) 假设服务端只开启一个线程处理请求，第一个请求到来，开始调用内核read函数，然后就会发生阻塞，第二个请求到来时服务端将无法处理，只能等第一个请求读取完成。这种方式的缺点很明显，每次只能处理一个请求，无法发挥cpu多核优势，性能低下。 为了解决这个问题，我们可以引入多线程，这样就可以同时处理多个请求了，但服务端可能同时有成千上万
redis做为缓存，mysql的数据如何与redis进行同步呢？（双写一致性） 在项目中，我们主要通过 Redisson 的读写锁机制 来保证数据的强一致性。 当执行读取操作时，我们会加上读锁（共享锁），这样可以做到： - 读读不互斥； - 读写互斥。 而在更新数据时，我们会加上写锁（排他锁），此时写写、读写都互斥。 这样可以确保在写入数据库的同时，其他线程无法读取缓存数据，从而避免出现脏读或不一
Redis分布式锁方案 使用 Redis 的 EX实现分布式锁时，主要问题是锁过期时间不好设置：如果设置过短，业务未完成锁就过期；设置过长，会降低系统并发度。为此可以使用 Redisson 封装的分布式锁，它内部通过「看门狗机制」自动续期锁（默认锁 30 秒，每 10 秒续期一次），同时通过 Lua 脚本保证加解锁的原子性，从而确保分布式环境下的并发安全。 Redisson分布式锁自动续约机制（看
Redis 的数据过期策略 Redis 采用 「惰性删除 + 定期删除」 两种策略相结合的方式，在 CPU 性能开销 与 内存占用 之间取得平衡。 --- 一、惰性删除（Lazy Expiration） 当客户端访问或修改某个键时，Redis 会在操作前调用 函数检查该键是否已过期： - 若已过期： Redis 会立即删除该键，然后向客户端返回 。 删除方式由配置项 决定： - 若开启（ ），则采
缓存穿透 缓存穿透指的是：一个缓存和数据库中都不存在的数据，由于数据库无法写入缓存，导致频繁请求直接打到数据库，从而造成数据库压力过大甚至被“打穿”。 常见的解决方法包括：缓存空值 或 布隆过滤器。 布隆过滤器由一个全 0 的位图数组和 n 个哈希函数组成。当一个数据在请求缓存前，会先经过布隆过滤器。过滤器会通过 n 个哈希函数计算出 n 个哈希值，再分别对数组长度取模，并将对应的数组下标置为 1