Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供 8 种数据淘汰策略：
淘汰易失数据(具有过期时间的数据)
1. volatile-lru（least recently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰
2. volatile-lfu（least frequently used）：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最不经常使用的数据淘汰
3. volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰
4. volatile-random：从已设置过期
Redis的数据持久化策略有哪些 ?
Redis 提供了两种方式，实现数据的持久化到硬盘。
1. RDB 持久化(全量)，是指在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘。
2. AOF持久化(增量)，以日志的形式记录服务器所处理的每一个写、删除操作
RDB和AOF一起使用, 在Redis4.0版本支持混合持久化方式 ( 设置 aof-use-rdb-preamble yes )
Redis如何优化频繁命令往返造成的性能瓶颈？
频繁的命令往返是Redis性能优化中需要重点关注的问题。通过使用Pipeline、Lua脚本、事务、合并命令、连接池以及合理设置网络超时，可以有效减少网络往返次数，优化Redis的性能。这些优化措施不仅提升了Redis的处理能力，还能确保系统在高并发情况下的稳定性和可靠性。
基于SpringBoot的Redis开发实战教程
Redis在Spring Boot中的应用非常广泛，其高性能和灵活性使其成为构建高效分布式系统的理想选择。通过深入理解本文的内容，您可以更好地利用Redis的特性，为应用程序提供高效的缓存和消息处理能力。
StringRedisTemplete使用
`StringRedisTemplate`是Spring Data Redis中非常实用的工具类，简化了与Redis交互的操作。通过本文的介绍，读者可以了解如何配置和使用 `StringRedisTemplate`进行基本的Redis操作，并应用于实际的开发场景中。掌握这些技巧，可以显著提高开发效率和代码质量。
Docker——阿里云服务器利用docker搭建redis集群
本文详细记录了使用Docker搭建Redis集群的过程，包括检查Docker和Docker Compose的安装、创建Redis配置文件、编写`docker-compose.yml`文件、启动Redis节点、创建Redis集群的具体步骤，以及最终的验证方法。文章还提供了在多服务器环境下搭建Redis集群的注意事项，帮助读者全面了解 Redis 集群的部署流程。
Redis Pipeline介绍 ---- 提高操作Redis数据库的执行效率。
Redis Pipeline是提高Redis执行效率的重要技术，通过批量发送命令，显著减少了网络往返次数，提高了系统的吞吐量和性能。在实际应用中，合理使用Pipeline可以有效优化Redis的性能，特别是在需要批量操作的场景下。本文通过Python和Java的示例代码展示了如何实现和使用Redis Pipeline，为开发者提供了具体的操作指南。