跨redis迁移数据的增量迁移方案和工具
面对这个不能完全覆盖的需求，使用RDB备份的需求是无法满足，因为RDB文件会将B的全部数据改为A的数据，显然是不可行的。后来我用了yunedit-redis，这款客户端工具，完美实现了数据的迁移，而且全程都在客户端操作，无需通过编码的方式来实现。
基于 Flink + Redis 的实时特征工程实战：电商场景动态分桶计数实现
本文介绍了基于 Flink 与 Redis 构建的电商场景下实时特征工程解决方案，重点实现动态分桶计数等复杂特征计算。通过流处理引擎 Flink 实时加工用户行为数据，结合 Redis 高性能存储，满足推荐系统毫秒级特征更新需求。技术架构涵盖状态管理、窗口计算、Redis 数据模型设计及特征服务集成，有效提升模型预测效果与系统吞吐能力。
流量洪峰应对术：Redis持久化策略与内存压测避坑指南
本文深入解析Redis持久化策略与内存优化技巧，涵盖RDB快照机制、AOF重写原理及混合持久化实践。通过实测数据揭示bgsave内存翻倍风险、Hash结构内存节省方案，并提供高并发场景下的主从复制冲突解决策略。结合压测工具链构建与故障恢复演练，总结出生产环境最佳实践清单。
每天百万访问也不怕，Redis帮你搞定UV统计
本文介绍了使用Redis实现高性能UV统计系统的方法。Redis凭借其内存数据库特性，支持毫秒级响应和自动去重，非常适合高并发场景下的访客统计。核心思路是利用Redis的Set数据结构作为"每日签到墙"，通过记录用户访问ID实现自动去重，并设置24小时过期时间。文章提供了Python代码示例，展示如何记录用户访问和获取当日UV统计数据，还可扩展实现多页面UV统计。相比传统数据库方案，Redis方案更加轻量高效，是中小型网站实现流量统计的理想选择。
Redis 实操要点：Java 最新技术栈的实战解析
本文介绍了基于Spring Boot 3、Redis 7和Lettuce客户端的Redis高级应用实践。内容包括：1）现代Java项目集成Redis的配置方法；2）使用Redisson实现分布式可重入锁与公平锁；3）缓存模式解决方案，包括布隆过滤器防穿透和随机过期时间防雪崩；4）Redis数据结构的高级应用，如HyperLogLog统计UV和GeoHash处理地理位置。文章提供了详细的代码示例，涵盖Redis在分布式系统中的核心应用场景，特别适合需要处理高并发、分布式锁等问题的开发场景。