Redis压测脚本及持久化机制
Redis压测脚本及持久化机制简介：
Redis性能压测通过`redis-benchmark`工具进行，可评估读写性能。持久化机制包括无持久化、RDB（定期快照）和AOF（操作日志），以及两者的结合。RDB适合快速备份与恢复，但可能丢失数据；AOF更安全，记录每次写操作，适合高数据安全性需求。两者结合能兼顾性能与安全性，建议同时开启并定期备份RDB文件以确保数据安全。
Redis缓存设计与性能优化
Redis缓存设计与性能优化涵盖缓存穿透、击穿、雪崩及热点key重建等问题。针对缓存穿透，可采用缓存空对象或布隆过滤器；缓存击穿通过随机设置过期时间避免集中失效；缓存雪崩需确保高可用性并使用限流熔断组件；热点key重建利用互斥锁防止大量线程同时操作。此外，开发规范强调键值设计、命令使用和客户端配置优化，如避免bigkey、合理使用批量操作和连接池管理。系统内核参数如vm.swappiness、vm.overcommit_memory及文件句柄数的优化也至关重要。慢查询日志帮助监控性能瓶颈。
Redis应用—8.相关的缓存框架
本文介绍了Ehcache和Guava Cache两个缓存框架及其使用方法，以及如何自定义缓存。主要内容包括：Ehcache缓存框架、Guava Cache缓存框架、自定义缓存。总结：Ehcache适合用作本地缓存或与Redis结合使用，Guava Cache则提供了更灵活的缓存管理和更高的并发性能。自定义缓存可以根据具体需求选择不同的数据结构和引用类型来实现特定的缓存策略。
Redis应用—6.热key探测设计与实践
热key问题在高并发系统中可能导致数据层和服务层的严重瓶颈，如Redis集群瘫痪和用户体验下降。为解决此问题，京东开发了JdHotkey热key探测框架，具备实时性、准确性、集群一致性和高性能等特点。该框架由etcd集群、Client端jar包、Worker端集群和Dashboard控制台组成，通过分布式计算快速识别热key并推送至应用内存，有效减轻数据层负载，提升服务性能。JdHotkey适用于多种场景，安装部署简便，支持毫秒级热key探测和集群一致性维护。
Redis应用—5.Redis相关解决方案
本文介绍了Redis在实际应用中遇到的几个关键问题及其解决方案，包括：数据库与缓存一致性方案、热key探测系统处理热key问题、缓存大value监控和切分处理方案、Redis内存不足强制回收监控告警方案、Redis集群缓存雪崩自动探测 + 限流降级方案、缓存击穿的解决方法。