Lua脚本协助Redis分布式锁实现命令的原子性
利用Lua脚本确保Redis操作的原子性是分布式锁安全性的关键所在，可以大幅减少由于网络分区、客户端故障等导致的锁无法正确释放的情况，从而在分布式系统中保证数据操作的安全性和一致性。在将这些概念应用于生产环境前，建议深入理解Redis事务与Lua脚本的工作原理以及分布式锁的可能问题和解决方案。
Springboot应用开发:配置类整理
在使用SpringBoot进行应用开发中,通常需要编写很多的配置类,这些配置类在很大程度上提高了应用的开发速度.其中就包括线程池、数据库连接池、缓存的相关配置类。在这里我将经常用到的配置类进行整理和总结。
【📕分布式锁通关指南 11】源码剖析redisson之读写锁的实现
Redisson 的 `RedissonReadWriteLock` 提供了高效的分布式读写锁实现，适用于读多写少的场景。通过 Redis 与 Lua 脚本结合，确保读锁并行、写锁互斥，以及读写之间的互斥，保障了分布式环境下的数据一致性。它支持可重入、自动过期和锁释放机制，提升了系统并发性能与资源控制能力。
【赵渝强老师】Redis的主从复制集群
Redis主从复制是指将一台Redis服务器的数据复制到其他Redis服务器，实现数据热备份、故障恢复、负载均衡及高可用架构的基础。主节点负责写操作，从节点同步数据并可提供读服务，提升并发处理能力。
Redis 核心知识与项目实践解析
本文围绕 Redis 展开，涵盖其在项目中的应用（热点数据缓存、存储业务数据、实现分布式锁）、基础数据类型（string 等 5 种）、持久化策略（RDB、AOF 及混合持久化）、过期策略（惰性 + 定期删除）、淘汰策略（8 种分类）。
还介绍了集群方案（主从复制、哨兵、Cluster 分片）及主从同步机制，分片集群数据存储的哈希槽算法。对比了 Redis 与 Memcached 的区别，说明了内存用完的情况及与 MySQL 数据一致性的保证方案。
此外，详解了缓存穿透、击穿、雪崩的概念及解决办法，如何保证 Redis 中是热点数据，Redis 分布式锁的实现及问题解决，以及项目中分布式锁
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略，系统采集效率提升近两倍，数据同步延迟显著降低，实现了分钟级热点追踪能力，为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。