构建高性能且防篡改选票系统的策略
本文探讨如何设计一个支持百万TPS、千万QPS的高性能选票系统，确保数据不可篡改、防止重复投票，并通过分布式架构、缓存与区块链技术实现高可用与实时查询。同时分析了性能测试中的挑战与优化策略。
Redis常见面试题全解析
Redis面试高频考点全解析：从过期删除、内存淘汰策略，到缓存雪崩、击穿、穿透及BigKey问题，深入原理与实战解决方案，助你轻松应对技术挑战，提升系统性能与稳定性。（238字）
redis增删查改用什么
因此，我推荐使用成熟的redis增删查改客户端来管理redis的数据，我平时是使用yunedit-redis来管理redis的数据。
因为yunedit-redis不单提供了增删查改的能力，它还能提供了导出导入功能，这对于多云数据迁移十分重要，比如本地redis实例的数据，迁移到阿里云上来。
探秘HashMap
探秘HashMap：基于数组+链表/红黑树的高效键值存储，通过哈希计算、扰动函数与位运算实现O(1)级访问，结合扩容与树化机制，在性能与空间间达到精妙平衡，是Java集合核心利器。
手把手教你用 Docker 部署 Redis
Redis是高性能内存数据库，支持多种数据结构，适用于缓存、消息队列等场景。本文介绍如何通过Docker快速拉取轩辕镜像并部署Redis，涵盖快速启动、持久化存储及docker-compose配置，助力开发者高效搭建稳定服务。
140_异步推理：队列管理框架 - 使用Celery处理高并发请求的独特设计
在大型语言模型(LLM)部署的实际场景中，推理服务的并发处理能力直接影响用户体验和系统稳定性。随着LLM应用的普及，如何高效处理大量并发请求成为部署优化中的关键挑战。传统的同步请求处理方式在面对突发流量时容易导致系统过载，响应延迟增加，甚至服务崩溃。异步推理通过引入队列管理机制，能够有效缓冲请求峰值，平滑系统负载，提高资源利用率，从而为LLM服务提供更稳定、更高效的并发处理能力。