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2024年06月

• 06.06 10:10:01
  发布了视频 2024-06-06 10:10:01

  主备切换大揭秘：保证系统永不停机的秘密

  主备切换大揭秘：保证系统永不停机的秘密

  
• 06.06 09:56:19
  发表了文章 2024-06-06 09:56:19

  读《淘宝技术这10年》：从进化中感受技术的美与挑战

  小米，一位29岁的程序员，分享了阅读《淘宝技术这10年》的感悟。书中学到，好的架构和功能是通过不断实践和进化而来的，而非一开始就能设计完美。强调了回归测试、数据存储与访问优化、慎用新技术、用户体验和成本控制的重要性。同时，提倡借鉴优秀案例，追求高性能、高可用和低成本，并鼓励主动解决问题和担当。书中理念对架构设计和开发工作提供了有价值的启示。
• 06.05 10:08:06
  发布了视频 2024-06-05 10:08:06

  探索分布式系统演进之路：从负载均衡到微服务架构

  探索分布式系统演进之路：从负载均衡到微服务架构

  
• 06.05 09:49:22
  发表了文章 2024-06-05 09:49:22

  长事务管理不再难：Saga模式全面解析

  本文介绍了分布式事务中的Saga模式，它用于解决微服务架构下的事务管理问题。Saga通过一系列本地事务和补偿操作确保最终一致性，分为编排和协同两种模式。文章重点讲解了编排模式，其中 Saga 协调者负责事务的执行和失败后的补偿。Saga 模式适用于业务流程明确且需要严格补偿的场景，能有效管理长事务，但实现上可能增加复杂性，并存在一致性延迟。文章还讨论了其优缺点和适用场景，强调了在面对分布式事务挑战时，Saga 模式的价值和潜力。
• 06.04 10:13:36
  发布了视频 2024-06-04 10:13:36

  Redis经典问题：数据并发竞争

  Redis经典问题：数据并发竞争

  
• 06.04 09:58:39
  发表了文章 2024-06-04 09:58:39

  如何用TCC方案轻松实现分布式事务一致性

  TCC（Try-Confirm-Cancel）是一种分布式事务解决方案，将事务拆分为尝试、确认和取消三步，确保在分布式系统中实现操作的原子性。它旨在处理分布式环境中的数据一致性问题，通过预检查和资源预留来降低失败风险。TCC方案具有高可靠性和灵活性，但也增加了系统复杂性并可能导致性能影响。它需要为每个服务实现Try、Confirm和Cancel接口，并在回滚时确保资源正确释放。虽然有挑战，TCC在复杂的分布式系统中仍被广泛应用。
• 06.03 10:51:56
  发布了视频 2024-06-03 10:51:56

  Redis经典问题：数据不一致

  Redis经典问题：数据不一致

  
• 06.03 10:33:25
  发表了文章 2024-06-03 10:33:25

  负载均衡与容错性：集群模式在分布式系统中的应用

  本文由小米分享，解释了分布式系统中的集群模式。集群模式是通过组合多个服务器节点，共同提供服务，实现高可用性、负载均衡和扩展性。文章介绍了主控节点的角色及其高可用性策略，如主备模式和选举机制，并以Zookeeper为例详细阐述了其工作机制。集群模式的优势在于高可用性、负载均衡、扩展性和数据一致性，但也面临节点通信、数据一致性、故障检测和管理等挑战。最后，作者鼓励读者讨论和交流相关技术问题。
• 06.01 14:05:21
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  高可用数据库架构：互备（Multi-Master）技术详解

  本文介绍了分布式系统中的互备（Multi-Master）机制，特别是在高可用数据库系统中的应用。互备机制超越了传统的主从复制，允许每个Master节点同时进行读写操作并互相同步数据，以提高可用性和负载均衡。文章探讨了主从复制与互备模式的区别，以及互备模式的数据同步和冲突解决策略。还以MySQL的双主复制和MongoDB的副本集为例，展示了MM模式在数据库高可用性中的实践。最后，强调了互备在未来分布式系统中的重要性。

2024年05月

• 05.31 10:10:33
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  Redis经典问题：缓存穿透

  Redis经典问题：缓存穿透

  
• 05.31 09:45:04
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  主备切换大揭秘：保证系统永不停机的秘密

  本文由小米分享，介绍了分布式系统中的主备切换机制，旨在确保高可用性和可靠性。内容涵盖热备和冷备的概念，以及MySQL和Redis的主从复制原理和配置方法。通过主从复制，当主服务器故障时，备服务器能接管工作，维持服务连续性。文章还讨论了主备切换的挑战，如数据一致性与切换延迟，并提出了相应的解决方案。最后，作者鼓励读者就该主题提出疑问和建议。
• 05.30 11:25:15
  发布了视频 2024-05-30 11:25:15

  Redis经典问题：缓存雪崩

  Redis经典问题：缓存雪崩

  
• 05.30 09:43:25
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  揭秘分布式系统：日志复制如何保障数据一致性？

  本文介绍了分布式系统中的日志复制技术，这是保证高可用性和数据一致性的重要手段。以Raft算法为例，文章阐述了Leader如何将客户端请求复制到Follower的日志中：Leader首先记录请求，然后通过RPC发送给Follower，等待ACK确认，必要时进行重试。当多数Follower确认后，Leader提交日志并通知Follower。文中还提到了网络分区和日志一致性等挑战，以及应对策略，如超时机制、领导选举、日志匹配和压缩。最后，强调了日志复制在面对故障时确保系统一致性和可用性的作用。
• 05.29 09:54:35
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  揭秘产品经理成功的秘密：最重要的是什么？

  揭秘产品经理成功的秘密：最重要的是什么？

  
• 05.29 09:34:21
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  打造高可用系统：深入了解心跳检测机制

  本文介绍了分布式系统中**心跳检测**的重要机制，用于监测系统节点的健康状态和通信畅通。心跳检测通过定期发送信号，若节点在预定期限内未响应则视为可能失效。处理机制包括重试、报警和自动修复。文章还提到了**周期检测**和**累计失效检测**两种策略，并给出Java代码示例展示心跳检测实现。此外，列举了心跳检测在分布式数据库、微服务和物联网等场景的应用，以及优化策略如动态调整心跳频率和优化超时机制。最后，强调了心跳检测对系统稳定性和高可用性的关键作用。
• 05.28 10:06:35
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  揭秘阿里面试题：如何精准配置垃圾收集器提升性能？

  揭秘阿里面试题：如何精准配置垃圾收集器提升性能？

  
• 05.28 09:52:13
  发表了文章 2024-05-28 09:52:13

  Redis与数据库同步指南：订阅Binlog实现数据一致性

  本文由开发者小米分享，探讨分布式系统中的一致性问题，尤其是数据库和Redis一致性。文章介绍了全量缓存策略的优势，如高效读取和稳定性，但也指出其一致性挑战。为解决此问题，提出了通过订阅数据库的Binlog实现数据同步的方法，详细解释了工作原理和步骤，并分析了优缺点。此外，还提到了异步校准方案作为补充，以进一步保证数据一致性。最后，提醒在实际线上环境中需注意日志记录、逐步优化和监控报警。
• 05.27 10:55:58
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  拿下阿里巴巴面试：10分钟了解JVM类加载过程？

  拿下阿里巴巴面试：10分钟了解JVM类加载过程？

  
• 05.27 10:35:07
  发表了文章 2024-05-27 10:35:07

  分布式一致性必备：一文读懂Raft算法

  Raft算法是一种用于分布式系统中复制日志一致性管理的算法。它通过选举领导者来协调日志复制，确保所有节点数据一致。算法包括心跳机制、选举过程、日志复制和一致性保证。当领导者失效时，节点会重新选举，保证高可用性。Raft易于理解和实现，提供强一致性，常用于分布式数据库和协调服务。作者小米分享了相关知识，鼓励对分布式系统感兴趣的读者进一步探索。
• 05.25 14:23:34
  发表了文章 2024-05-25 14:23:34

  甲方怒喷半小时：一次项目上线失败的深刻教训

  小米分享了一次项目上线失败的经历，起因是运营提出一个看似简单的白名单功能。问题包括：没有需求原型导致理解偏差，新成员对项目不熟悉，测试流程不全面，以及人员变动大。解决方案涉及需求确认会、原型图设计、交接制度、团队培训和全流程测试等。这次失败提供了关于需求分析、项目管理及团队协作的教训。
• 05.24 10:25:34
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  拿下阿里面试：揭秘JVM对象引用的奥秘！

  拿下阿里面试：揭秘JVM对象引用的奥秘！

  
• 05.24 10:11:18
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  破解Paxos活性难题：分布式一致性的终极指南

  Paxos算法是解决分布式系统一致性问题的关键，由Leslie Lamport提出。它涉及提议者、接受者和学习者三个角色，通过准备和接受两个阶段达成共识。然而，确保算法的活性，即在面对网络分区、竞争冲突和节点故障时仍能及时决策，是一个挑战。解决方法包括领导者选举、优化提案编号管理、使用超时机制和Fast Paxos等。实际案例中，通过领导者选举和超时机制，可以提高Paxos在应对网络延迟和冲突时的活性。
• 05.23 10:44:37
  发布了视频 2024-05-23 10:44:37

  揭秘阿里巴巴面试：JVM创建对象，你了解几个步骤？

  揭秘阿里巴巴面试：JVM创建对象，你了解几个步骤？

  
• 05.23 10:19:14
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  深入解析：分布式一致性的终极解决方案——XA协议

  本文介绍了分布式系统中的两种一致性协议：2PC（两阶段提交）和3PC（三阶段提交）。2PC分为准备和提交两个阶段，确保所有参与者在提交前达成一致。3PC则在2PC基础上增加了一个CanCommit阶段，提高容错性和可用性，参与者在超时后可自行中断事务。选择协议需依据业务需求和系统特点，高一致性要求可选3PC，注重性能则选2PC。
• 05.22 11:09:13
  发布了视频 2024-05-22 11:09:13

  阿里巴巴面试官最爱问的问题：堆内存分配策略解密！

  阿里巴巴面试官最爱问的问题：堆内存分配策略解密！

  
• 05.22 09:51:34
  发表了文章 2024-05-22 09:51:34

  从数据同步到异步通知：用户分群功能全揭秘

  小米分享了开发用户分群功能的经验。面对数据同步问题，他们选择新建用户分群服务而非多数据源配置，以遵循微服务原则。为解决大规模通知发送导致的卡死，采用了异步处理，包括任务创建、数据查询和通知发送。在用户标签查询方面，通过精确存储和查询方法解决了标签重叠的误差。总结经验：合理拆分微服务，利用异步处理提升性能，确保精确查询。关注“软件求生”获取更多内容。
• 05.21 09:44:58
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  从ACID到BASE：分布式系统CAP理论深度解析

  **CAP理论**是分布式系统设计的基础，指出一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）无法兼得。一致性确保所有节点数据相同，如ACID原则；可用性保证系统始终响应用户请求，常见优化包括BASE理论和多级缓存；分区容忍性则确保网络分区时仍能服务。设计时需根据业务需求权衡这三者。
• 05.20 11:10:20
  发表了文章 2024-05-20 11:10:20

  架构师养成手册：性能指数

  本文介绍了架构师关注的性能指标，包括QPS（每秒查询率）、TPS（每秒事务处理数）、RT（响应时间）、UV（独立访客数）、并发数和线程数。QPS和TPS衡量系统处理能力，RT影响用户体验，UV评估网站流量，高并发和线程管理关乎系统稳定性和效率。理解并优化这些指标有助于构建高性能系统。
• 05.18 17:47:41
  发表了文章 2024-05-18 17:47:41

  架构师养成手册：架构师职责

  小米是一名热情的技术爱好者和架构师，他探讨了架构师的角色和职责。主要涉及六个方面：顶层设计，需与企业战略目标对齐，制定架构原则；规划可适应未来变化的企业架构，分析需求并关注技术趋势；全局视角制定可落地的架构方案，兼顾全局与局部优化；技术选型与难题解决，选择合适技术并解决实际问题；关注方案与代码的广度与深度，确保宏观设计与微观实现的统一；同时，架构师还需具备管理能力，包括团队协作、资源调配和风险管理。
• 05.17 09:48:23
  发表了文章 2024-05-17 09:48:23

  架构师养成手册：必知名词

  本文介绍了五个对架构师至关重要的技术概念：1) 缓冲(Buffer)用于临时存储数据，解决I/O速度不匹配问题；2) 缓存(Cache)是高速存储技术，提高数据访问速度；3) 复用(Pool)如连接池，减少资源浪费，提高效率；4) 分治(Sharding)是大规模数据的分布式处理，实现数据并行处理；5) 粘性(Sticky)会话，保持用户数据在特定服务器，提升体验和稳定性。架构师需在性能、成本等因素间做出权衡(Trade-off)。
• 05.16 09:47:22
  发表了文章 2024-05-16 09:47:22

  探索分布式系统演进之路：从负载均衡到微服务架构

  小米分享了分布式系统的发展，从早期的负载均衡（入口级、网关和客户端）到微服务架构的演进。微服务实现服务解耦，增强系统弹性，但带来了新的挑战。为优化数据库性能，实施了主备读写分离、全文搜索引擎、缓存集群等措施。通过微服务治理，如服务注册、动态配置、灰度发布等，提升了系统稳定性和可靠性。未来将继续优化分布式系统，提供更好的服务体验。关注公众号“软件求生”了解更多。
• 05.15 09:44:19
  发表了文章 2024-05-15 09:44:19

  Redis经典问题：BigKey问题

  BigKey问题常困扰着Redis用户，其影响不容忽视。本文将深入探讨BigKey问题的本质及解决方案，帮助你优化Redis性能，提升系统稳定性。
• 05.14 09:47:45
  发表了文章 2024-05-14 09:47:45

  Redis经典问题：热点key问题

  本文介绍了Redis中的热点key问题及其对系统稳定性的影响。作者提出了多种提前发现热点key的方法，包括历史数据分析、业务分析、实时监控、用户行为分析和机器学习预测。同时，文章列举了应对热点key的解决方案，如分布式存储、主从复制、前置缓存、定时刷新、限制逃逸流量和兜底逻辑。通过这些策略，可以有效管理和预防热点key带来的挑战，保证系统性能和可用性。
• 05.13 10:31:43
  发表了文章 2024-05-13 10:31:43

  Redis经典问题：数据并发竞争

  在大流量系统中，数据并发竞争可能导致系统性能下降和崩溃。为解决此问题，可以采取加写回操作和互斥锁，确保数据一致性并减少写操作对缓存的影响。另外，保持缓存数据多个备份能降低并发竞争概率。通过实例展示了如何在电商网站中应用这些策略，从而提高系统稳定性和性能。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术分享。
• 05.12 13:32:34
  发表了文章 2024-05-12 13:32:34

  Redis经典问题：数据不一致

  小米探讨了Redis数据不一致问题及其原因，包括缓存更新失败和rehash异常。提出了解决方案，如重试策略、缩短缓存时间、优化写入策略、监控报警、一致性验证、缓存分层和数据回滚机制。通过这些方法可提升应用的稳定性和性能。
• 05.11 10:14:49
  发表了文章 2024-05-11 10:14:49

  Redis经典问题：缓存击穿

  本文探讨了高并发系统中Redis缓存击穿的问题及其解决方案。缓存击穿指大量请求同一未缓存数据，导致数据库压力过大。为解决此问题，可以采取以下策略：1) 热点数据永不过期，启动时加载并定期异步刷新；2) 写操作加互斥锁，保证并发安全并设置查询失败返回默认值；3) 预期热点数据直接加缓存，系统启动时加载并设定合理过期时间；4) 手动操作热点数据上下线，通过界面控制缓存刷新。这些方法能有效增强系统稳定性和响应速度。
• 05.10 10:06:58
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  Redis经典问题：缓存穿透

  本文介绍了缓存穿透问题在分布式系统和缓存应用中的严重性，当请求的数据在缓存和数据库都不存在时，可能导致数据库崩溃。为解决此问题，提出了五种策略：接口层增加校验、缓存空值、使用布隆过滤器、数据库查询优化和加强监控报警机制。通过这些方法，可以有效缓解缓存穿透对系统稳定性的影响。
• 05.09 09:48:49
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  Redis经典问题：缓存雪崩

  本文介绍了Redis缓存雪崩问题及其解决方案。缓存雪崩是指大量缓存同一时间失效，导致请求涌入数据库，可能造成系统崩溃。解决方法包括：1) 使用Redis主从复制和哨兵机制提高高可用性；2) 结合本地ehcache缓存和Hystrix限流降级策略；3) 设置随机过期时间避免同一时刻大量缓存失效；4) 使用缓存标记策略，在标记失效时更新数据缓存；5) 实施多级缓存策略，如一级缓存失效时由二级缓存更新；6) 通过第三方插件如RocketMQ自动更新缓存。这些策略有助于保障系统的稳定运行。
• 05.08 09:45:45
  发表了文章 2024-05-08 09:45:45

  Redis热升级秘诀：保证高可用性的技术方案

  Redis热升级方案允许在不中断业务的情况下，实现数千级别Redis的无缝更新。通过构建Redis Shell程序保存数据库状态，封装动态连接库，以及在运行时加载新版本库，保持客户端连接，该方法确保了业务连续性和高可用性，且升级仅需几毫秒，显著提升了系统效率。
• 05.07 11:31:19
  发表了文章 2024-05-07 11:31:19

  快速掌握Redis优化要点，告别性能瓶颈！

  # Redis优化指南 了解如何提升Redis性能，从读写方式（整体与部分）、KV size、Key数量、读写峰值、命中率、过期策略、平均穿透加载时间、可运维性、安全性等方面着手。选择合适的读写策略，如只整体读写或部分读写变更，优化KV size避免过大或差异过大，合理管理Key数量，应对不同读写峰值，监控命中率并持续优化，设置智能过期策略，减少平均穿透加载时间，确保高可运维性并强化安全性。一起探索Redis的性能潜力！
• 05.06 10:40:37
  发表了文章 2024-05-06 10:40:37

  从容应对需求变更：产品经理的实战指南

  产品经理小米分享如何控制产品需求变更：理解变更原因（市场变化、用户反馈、技术突破、竞争压力），建立变更流程，保证沟通协调，保持敏捷思维。通过这些方法，有效应对需求变更的挑战。关注小米微信公众号“软件求生”，一起成长！
• 05.04 23:19:25
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  揭秘产品经理成功的秘密：最重要的是什么？

  产品经理面试关键：理解用户需求，制定产品战略，擅长团队协作，创新提升用户体验，洞察市场并分析竞争，实现商业价值。展示数据分析、用户画像、跨部门沟通及项目管理能力，关注市场趋势和产品生命周期管理，以体现专业素养和潜力。
• 05.03 23:18:08
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  透视Redis集群：心跳检测如何维护高可用性

  Redis心跳检测保障集群可靠性，通过PING命令检测主从连接状态，预防数据丢失。当连接异常时，自动触发主从切换。此外，心跳检测辅助实现`min-slaves-to-write`和`min-slaves-max-lag`策略，避免不安全写操作。还有重传机制，确保命令无丢失，维持数据一致性。合理配置心跳检测，能有效防止数据问题，提升Redis集群的高可用性。关注“软件求生”获取更多Redis知识！

  
• 05.02 17:07:09
  发表了文章 2024-05-02 17:07:09

  探秘Redis分布式锁：实战与注意事项

  本文介绍了Redis分区容错中的分布式锁概念，包括利用Watch实现乐观锁和使用setnx防止库存超卖。乐观锁通过Watch命令监控键值变化，在事务中执行修改，若键值被改变则事务失败。Java代码示例展示了具体实现。setnx命令用于库存操作，确保无超卖，通过设置锁并检查库存来更新。文章还讨论了分布式锁存在的问题，如客户端阻塞、时钟漂移和单点故障，并提出了RedLock算法来提高可靠性。Redisson作为生产环境的分布式锁实现，提供了可重入锁、读写锁等高级功能。最后，文章对比了Redis、Zookeeper和etcd的分布式锁特性。

  
• 05.01 12:50:46
  发表了文章 2024-05-01 12:50:46

  Redis集群模式：高可用性与性能的完美结合！

  小米探讨Redis集群模式，通过一致性哈希分散负载，主从节点确保高可用性。节点间健康检测、主备切换、数据复制与同步、分区策略和Majority选举机制保证服务可靠性。适合高可用性及性能需求场景，哨兵模式则适用于简单需求。一起学习技术的乐趣！关注小米微信公众号“软件求生”获取更多内容。

  
• 04.30 10:32:50
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  深入剖析Redis哨兵模式的原理和应用

  Redis的哨兵模式是实现高可用性和自动故障转移的机制，当主服务器故障时，哨兵能自动检测并进行故障转移，确保服务连续和稳定性。哨兵模式通过监控主从服务器状态、自动故障转移、防止数据不一致，提高容错能力和负载均衡，降低运维成本，实现高可用性。哨兵通过检测主观下线和客观下线状态，以及选举Leader Sentinel来协调故障转移。Raft算法在其中用于领导者选举和状态一致性。哨兵模式通过综合考虑多种因素选举新主服务器并执行故障转移，保障集群稳定运行。

  
• 04.29 10:18:33
  发表了文章 2024-04-29 10:18:33

  Redis分区容错秘诀：解密主从模式

  Redis主从模式用于提高高可用性、负载均衡和数据备份。主节点处理写入，从节点复制数据并分担读取，实现故障切换和读写分离。配置主从关系后，从节点连接主节点进行全量和增量复制。当主节点故障，从节点可接管服务。然而，主从延迟和数据不一致性是挑战，可通过优化网络、使用Sentinel和Redis Cluster等解决。关注“软件求生”获取更多内容。

  
• 04.28 10:13:06
  发表了文章 2024-04-28 10:13:06

  Redis分区指南：如何实现高可用与扩展性

  本文由技术小伙伴小米讲解Redis分区容错中的数据分区。内容涉及Hash、一致性Hash、Codis的Hash槽和RedisCluster四种方法。Hash简单但不稳定，数据迁移和分区不均衡是其主要问题；一致性Hash通过最小化数据迁移实现负载均衡，但仍有局限；Codis的Hash槽提供灵活的负载均衡和在线迁移；RedisCluster是官方高可用、可扩展的解决方案。每种方案有优缺点，需根据实际需求选择。

  
• 04.27 12:53:01
  发表了文章 2024-04-27 12:53:01

  Redis多级缓存指南：从前端到后端全方位优化！

  本文探讨了现代互联网应用中，多级缓存的重要性，特别是Redis在缓存中间件的角色。多级缓存能提升数据访问速度、系统稳定性和可扩展性，减少数据库压力，并允许灵活的缓存策略。浏览器本地内存缓存和磁盘缓存分别优化了短期数据和静态资源的存储，而服务端本地内存缓存和网络内存缓存（如Redis）则提供了高速访问和分布式系统的解决方案。服务器本地磁盘缓存因I/O性能瓶颈和复杂管理而不推荐用于缓存，强调了内存和网络缓存的优越性。
• 04.26 10:04:16
  发表了文章 2024-04-26 10:04:16

  揭秘Redis的高效失效策略，提升可用性

  Redis是广泛使用的开源内存数据库，其高性能和多样性使其在现代应用中不可或缺。然而，内存限制和数据管理是关键挑战。本文探讨了Redis的失效策略，包括内存淘汰（如LRU和LFU）和缓存失效策略（定时清除、惰性清除和定时扫描清除），以应对内存耗尽、数据过期等问题，确保系统性能和稳定性。通过合理配置这些策略，可以优化内存使用，防止数据不一致，提升系统效率。