Redis高可用架构全解析：从主从复制到集群方案
Redis高可用确保服务持续稳定，避免单点故障导致数据丢失或业务中断。通过主从复制实现数据冗余，哨兵模式支持自动故障转移，Cluster集群则提供分布式数据分片与水平扩展，三者层层递进，保障读写分离、容灾切换与大规模数据存储，构建高性能、高可靠的Redis架构体系。
配置RedisTemplate序列化机制
通过上述步骤，你可以灵活配置RedisTemplate的序列化机制，根据应用需求选择合适的序列化器，从而确保数据在Redis中的存储和读取效率最优化。配置合适的序列化机制对于性能和存储效率至关重要，而且这样可以确保数据在存储和传输过程中的结构清晰和一致性。
拼多多：通过微信支付API实现社交裂变付款的技术解析
基于微信JSAPI构建社交裂变支付系统，用户发起拼单后生成预订单与分享链接，好友代付后通过回调更新订单并触发奖励。集成微信支付、异步处理、签名验签与Redis关系绑定，提升支付成功率与裂变系数，实现高效安全的闭环支付。
Redis持久化深度解析：数据安全与性能的平衡艺术
Redis持久化解决内存数据易失问题，提供RDB快照与AOF日志两种机制。RDB恢复快、性能高，但可能丢数据；AOF安全性高，最多丢1秒数据，支持多种写回策略，适合不同场景。Redis 4.0+支持混合持久化，兼顾速度与安全。根据业务需求选择合适方案，实现数据可靠与性能平衡。（238字）
Redis数据结构：别小看这5把“瑞士军刀”，用好了性能飙升！
Redis提供5种基础数据结构及多种高级结构，如String、Hash、List、Set、ZSet，底层通过SDS、跳表等实现高效操作。灵活运用可解决缓存、计数、消息队列、排行榜等问题，结合Bitmap、HyperLogLog、GEO更可应对签到、UV统计、地理位置等场景，是高性能应用的核心利器。
用Playwright打造可靠的企业级采集方案--从单机验证到集群化落地
本项目将单机Playwright爬虫逐步演进为分布式集群，解决脚本不稳定、限速、维护难等问题。以招聘数据采集为例，实现从页面解析、代理IP轮换、Redis任务队列到多机并发的完整链路，结合MongoDB/Elasticsearch落库与可视化，形成可复用的生产级爬虫架构，适用于数据分析、岗位监控等场景。
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式，涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用，并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
Redis-常用语法以及java互联实践案例
本文详细介绍了Redis的数据结构、常用命令及其Java客户端的使用，涵盖String、Hash、List、Set、SortedSet等数据类型及操作，同时提供了Jedis和Spring Boot Data Redis的实战示例，帮助开发者快速掌握Redis在实际项目中的应用。