云数据库Tair：从稳定低延时缓存到 Serverless KV
本次分享聚焦云数据库Tair的使用，涵盖三部分内容：1) Tair概览，介绍其作为稳定低延时缓存及KV数据库服务的特点和优势；2) 稳定低延迟缓存技术，探讨如何通过多线程处理、优化内核等手段提升性能与稳定性；3) 从缓存到Serverless KV的演进，特别是在AI大模型时代，Tair如何助力在线服务和推理缓存加速。Tair在兼容性、性能优化、扩缩容及AI推理加速方面表现出色，满足不同场景需求。
若依RuoYi项目环境搭建教程（RuoYi-Vue + RuoYi-Vue3版本）
若依（RuoYi）是一款基于Spring Boot和Vue.js的开源Java快速开发脚手架，支持OAuth2、JWT鉴权，集成多种安全框架和持久化框架。它提供了系统管理、监控管理、任务调度、代码生成等常用功能模块，适合中小型公司快速搭建Web应用。本文主要介绍若依框架的特点、版本发展、优缺点及项目部署步骤，帮助开发者快速上手并部署若依项目。
Redis经典问题：数据不一致
在使用Redis时，缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有：重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性，提升应用稳定性和性能。
面试官必问的分布式锁面试题，你答得上来吗？
本文介绍了分布式锁的概念、实现方式及其在项目中的应用。首先通过黄金圈法则分析了分布式锁的“为什么”、“怎么做”和“做什么”。接着详细讲解了使用 Redisson 和 SpringBoot + Lettuce 实现分布式锁的具体方法，包括代码示例和锁续期机制。最后解释了 Lua 脚本的作用及其在 Redis 中的应用，强调了 Lua 保证操作原子性的重要性。文中还提及了 Redis 命令组合执行时的非原子性问题，并提供了 Lua 脚本实现分布式锁的示例。
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Redis经典问题：数据并发竞争
数据并发竞争是大流量系统（如火车票系统、微博平台）中常见的问题，可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案：1) 加写回操作加互斥锁，查询失败快速返回默认值；2) 保持多个缓存备份，减少并发竞争概率。通过实践案例展示，成功提高了系统的稳定性和性能。
Redis经典问题：缓存穿透
本文详细探讨了分布式系统和缓存应用中的经典问题——缓存穿透。缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致大量请求直接落到数据库上，可能引发数据库崩溃或性能下降。文章介绍了几种有效的解决方案，包括接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、优化数据库查询以及加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统的影响，提升系统的稳定性和性能。
Redis在中国火爆，为何MongoDB更受欢迎国外？
本文介绍了Redis和MongoDB的基本概念及其在GitHub Star、DB-Engines Ranking和Google Trends中的数据对比。Redis是一个基于内存的键值对存储数据库，适合快速读写场景；MongoDB则是面向文档的数据库，支持大规模数据存储和复杂查询。全球范围内，MongoDB的搜索热度高于Redis，但在中国市场，Redis更受欢迎，因其高性能和低延迟特性满足了中国互联网公司对高并发的需求。总结部分分析了两者的特点及适用场景，并结合中美两国的行业背景解释了其受欢迎程度的不同原因。
Redis集群方案汇总：概念性介绍
本文介绍了Redis的三种高可用和分布式解决方案：**Redis Replication（主从复制）**、**Redis Sentinel（哨兵模式）** 和 **Redis Cluster（集群模式）**。Redis Replication实现数据备份和读写分离，适合数据安全和负载均衡场景；Redis Sentinel提供自动故障转移和监控功能，适用于读写分离架构；Redis Cluster通过分布式存储和自动故障转移，解决单点性能瓶颈，适合大规模数据和高并发场景。文中还详细描述了各方案的工作原理、优缺点及适用场景。
Redis事务长什么样？一文带你全面了解
Redis事务是一组命令的有序队列，通过MULTI、EXEC、WATCH和DISCARD等命令实现原子性操作。事务中的命令在EXEC执行前不会实际运行，而是先进入队列，确保所有命令要么全部成功，要么全部失败。此外，Redis还支持Lua脚本实现类似事务的操作，通常更简单高效。事务适用于购物车结算、秒杀活动、排行榜更新等需要保证数据一致性的场景。