【📕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。
内存管理基础：数据结构的存储方式
数据结构在内存中的存储方式主要包括连续存储、链式存储、索引存储和散列存储。连续存储如数组，数据元素按顺序连续存放，访问速度快但扩展性差；链式存储如链表，通过指针连接分散的节点，便于插入删除但访问效率低；索引存储通过索引表提高查找效率，常用于数据库系统；散列存储如哈希表，通过哈希函数实现快速存取，但需处理冲突。不同场景下应根据访问模式、数据规模和操作频率选择合适的存储结构，甚至结合多种方式以达到最优性能。掌握这些存储机制是构建高效程序和理解高级数据结构的基础。
【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。
数据模型
MongoDB 是一种基于文档的非关系型数据库，以 BSON 格式存储数据，兼具灵活性与高效性。支持丰富的数据类型和查询操作，具备高性能、高可用、易扩展等特点，适用于处理结构化与非结构化数据。
1-MongoDB相关概念
MongoDB 是一种高性能、无模式的文档型数据库，适合需要灵活数据模型、高扩展性和大规模数据存储的应用场景。适用于新项目快速开发、高并发读写、海量数据存储及地理文本查询等需求，且支持类似 JSON 的 BSON 数据格式，灵活易扩展。
1-MongoDB相关概念
传统关系型数据库（如MySQL）难以应对高并发读写、海量数据存储及高扩展性需求。MongoDB适用于社交、游戏、物流等场景，支持大数据量、高频读写及低事务要求的数据存储与高效访问。
试了一圈 ETL 工具后，这几款真心够用了！
ETL（数据抽取、转换、加载）是整合企业分散数据的关键技术。本文介绍了四种常用ETL工具：FineDataLink（功能全面、可视化操作）、Kettle（开源免费、灵活易用）、DataX（高效同步、适合大数据搬运）、Airflow（流程调度、任务管理），并分析了各自适用场景，助力企业根据自身需求选择合适工具，提升数据处理效率。
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