我了解的java中常见的数据结构
本内容介绍了常见的数据结构，包括线性结构（如动态数组、链表、栈、队列）和非线性结构（如优先级队列、哈希表、红黑树、跳表、B+树），并结合 Java 中的具体实现（如 ArrayList、LinkedList、PriorityQueue、HashMap、TreeMap 等）说明其特点与应用场景。
《深度解构：构建浏览器端Redis控制台的WebSocket协议核心技术》
本文聚焦前端技术领域，深度解析基于WebSocket协议构建浏览器端Redis控制台的核心逻辑。首先剖析WebSocket全双工通信、轻量数据帧等特性，阐明其解决HTTP单向通信缺陷、适配Redis实时交互需求的价值；接着详解浏览器与Redis间中间适配层的设计，包括协议转换、命令校验等关键环节；随后探讨实时性与可靠性平衡、多层安全防护等技术难点的应对策略，并分析在分布式协作、微服务动态管理等场景的应用价值；最后提及浏览器兼容性与性能优化方案，为Redis Web化管理提供技术路径，展现实时通信技术在前端数据库工具开发中的创新意义。
Redis的集群架构与使用经验
本文介绍了Redis的集群架构与使用经验，包括主从复制、哨兵集群及Cluster分片集群的应用场景与实现原理。内容涵盖Redis主从同步机制、数据分片存储方式、事务支持及与Memcached的区别，并讨论了Redis内存用尽时的处理策略。适用于了解Redis高可用与性能优化方案。
延时实现
本节介绍了多种关闭过期订单的实现方案，包括定时任务、JDK延迟队列、Redis过期监听、Redisson延迟队列、RocketMQ延迟消息及RabbitMQ死信队列。各自优缺点明显，适用于不同业务场景，如定时任务适合小数据量，RocketMQ适合高并发解耦场景，而Redisson则使用简单且高效。选择时需综合考虑系统复杂度、数据量及可靠性要求。
了解关系型数据库
关系型数据库基于表结构，支持SQL查询，适合复杂关系和事务处理，如Oracle、MySQL；而非关系型数据库如Redis、MongoDB采用灵活模型，适用于高并发、大数据场景。关系型数据库维护成本低但扩展性差，非关系型数据库读写快、成本低但不支持事务。索引可提升查询速度，但占用空间影响更新效率。数据库索引多采用B+树，因其更适合范围查询、磁盘读写效率高且查询性能稳定。
redis杂项
Redis基于内存、IO多路复用，读写高效；虽主为单线程，但支持多线程读写及持久化。常用数据类型如string、hash、list、set、zset适用于多种场景。为提升性能，常搭配本地缓存（如Caffeine）形成二级缓存架构。为保证Redis与MySQL一致性，可采用加锁、MQ或延迟双删策略。Redis支持多种淘汰策略及持久化方式（RDB/AOF），兼顾性能与数据安全。