Redis 为什么这么快？4 大核心设计图解！
本文详细解析了 Redis 的高性能设计，包括内存存储、单线程模型、IO多路复用技术和数据结构优化，帮助更好地理解和应用 Redis。关注【mikechen的互联网架构】，10年+BAT架构经验倾囊相授。
springboot项目Redis统计在线用户
通过本文的介绍，您可以在Spring Boot项目中使用Redis实现在线用户统计。通过合理配置Redis和实现用户登录、注销及统计逻辑，您可以高效地管理在线用户。希望本文的详细解释和代码示例能帮助您在实际项目中成功应用这一技术。
Redis分布式锁如何实现 ?
Redis分布式锁通过SETNX指令实现，确保仅在键不存在时设置值。此机制用于控制多个线程对共享资源的访问，避免并发冲突。然而，实际应用中需解决死锁、锁超时、归一化、可重入及阻塞等问题，以确保系统的稳定性和可靠性。解决方案包括设置锁超时、引入Watch Dog机制、使用ThreadLocal绑定加解锁操作、实现计数器支持可重入锁以及采用自旋锁思想处理阻塞请求。
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用哈希槽分区算法，共有16384个哈希槽，每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时，通过CRC16算法对key计算并取模，确定其所属的槽和对应的节点，从而实现高效的数据存取。
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中，为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题，我们采用了多种策略：对于低一致性要求的数据，不做特别处理；时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险；高一致性但时效性要求不高的数据，利用MQ异步同步确保最终一致性；而对一致性和时效性都有高要求的数据，则采用分布式事务（如Seata TCC模式）来保障。
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略，分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括：volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random；全库数据淘汰策略包括：allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外，还有 no-eviction 策略，禁止驱逐数据，当内存不足时新写入操作会报错。
Redis的数据过期策略有哪些 ?
Redis 采用两种过期键删除策略：惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除，对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键，对内存更友好。默认每秒扫描 10 次，每次检查 20 个键，若超过 25% 过期则继续检查，单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
【赵渝强老师】Redis的AOF数据持久化
Redis 是内存数据库，提供数据持久化功能，支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作，支持定期重写以压缩文件。默认情况下，AOF 功能关闭，需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小，避免性能下降。