线性结构检索：从数组和链表的原理初窥检索本质
本节探讨数组与链表的检索原理。数组连续存储，支持随机访问，适合二分查找，效率为O(log n)；链表非连续存储，检索需遍历，效率为O(n)，但插入删除更高效。通过合理组织数据结构，可提升检索性能。
非线性结构检索：数据频繁变化的情况下，如何高效检索？
通过树状结构与跳表优化数据检索，本文深入讲解二分查找在非线性结构中的应用。对比有序数组、二叉检索树与跳表的组织方式与效率，揭示如何通过平衡划分检索空间实现O(log n)查询，并探讨实际应用场景与性能权衡。
10-Docker安装Redis
本文介绍如何使用Docker安装Redis 6.0.8，涵盖单机版与集群部署。重点讲解Redis集群的哈希槽分区机制、一致性哈希算法原理及3主3从集群搭建步骤，并演示主从扩容缩容操作，帮助实现高可用分布式缓存架构。
21负载均衡：节点负载差距这么大，为什么收到的流量还一样？
本文深入探讨RPC框架中的负载均衡机制，对比传统Web负载均衡的局限，提出自适应负载均衡方案。通过实时采集节点CPU、内存、响应耗时等指标，动态打分并调整权重，实现流量智能分配，有效避免因个别节点过载导致服务降级，提升系统整体稳定性与自动化治理能力。
25熔断限流：业务如何实现自我保护?
本文探讨RPC框架下业务如何实现自我保护。服务端通过限流（如令牌桶、滑动窗口）防止过载，支持应用级、IP级控制，并可结合配置中心动态调整阈值；调用端则通过熔断机制避免因下游故障引发雪崩，可在动态代理层集成熔断器，提升系统稳定性。
10-Docker安装Redis
本文介绍Docker部署Redis 6.0.8的单机与集群方案，涵盖配置文件映射、数据持久化及3主3从集群搭建。详细解析Redis集群采用的哈希槽分区机制，对比哈希取余与一致性哈希算法，说明16384个槽位的设计原理，并演示主从扩容缩容操作流程，助力构建高可用分布式缓存架构。（239字）
Docker安装Redis
本文介绍Docker安装Redis单机与集群部署，涵盖配置文件映射、数据卷挂载及3主3从集群搭建。深入解析Redis集群采用的哈希槽分区机制，对比哈希取余与一致性哈希算法，阐述其扩容缩容、数据分布与节点管理原理，助力构建高可用分布式缓存体系。（238字）
双端队列（Deque）原理及实现
双端队列支持在队头和队尾进行插入和删除操作，比标准队列更灵活。可用链表或环形数组实现，头尾操作时间复杂度均为O(1)。适用于需频繁两端操作的场景，如算法题中模拟栈或队列。
