redis增删查改用什么
因此，我推荐使用成熟的redis增删查改客户端来管理redis的数据，我平时是使用yunedit-redis来管理redis的数据。
因为yunedit-redis不单提供了增删查改的能力，它还能提供了导出导入功能，这对于多云数据迁移十分重要，比如本地redis实例的数据，迁移到阿里云上来。
手把手教你用 Docker 部署 Redis
Redis是高性能内存数据库，支持多种数据结构，适用于缓存、消息队列等场景。本文介绍如何通过Docker快速拉取轩辕镜像并部署Redis，涵盖快速启动、持久化存储及docker-compose配置，助力开发者高效搭建稳定服务。
140_异步推理：队列管理框架 - 使用Celery处理高并发请求的独特设计
在大型语言模型(LLM)部署的实际场景中，推理服务的并发处理能力直接影响用户体验和系统稳定性。随着LLM应用的普及，如何高效处理大量并发请求成为部署优化中的关键挑战。传统的同步请求处理方式在面对突发流量时容易导致系统过载，响应延迟增加，甚至服务崩溃。异步推理通过引入队列管理机制，能够有效缓冲请求峰值，平滑系统负载，提高资源利用率，从而为LLM服务提供更稳定、更高效的并发处理能力。
135_负载均衡：Redis缓存 - 提高缓存命中率的配置与最佳实践
在现代大型语言模型（LLM）部署架构中，缓存系统扮演着至关重要的角色。随着LLM应用规模的不断扩大和用户需求的持续增长，如何构建高效、可靠的缓存架构成为系统性能优化的核心挑战。Redis作为业界领先的内存数据库，因其高性能、丰富的数据结构和灵活的配置选项，已成为LLM部署中首选的缓存解决方案。
《API网关性能优化指南：从请求拥堵到毫秒级响应，并发下的架构重构实践》
本文聚焦企业级微服务API网关高并发性能优化实践，针对Spring Cloud Gateway在服务扩容后出现的请求拥堵、路由匹配延迟、限流失效、日志阻塞等问题，提出“分层过滤路由+异步化处理+分布式限流”的架构重构方案。通过将路由规则按“服务分组-路径前缀-请求方法”三层拆解，结合Caffeine缓存优化检索效率；将鉴权、日志等耗时操作异步化，释放Netty线程资源；采用“Redis+Lua脚本+本地缓存”实现集群级精准限流，并解决规则冲突、线程安全、网络延迟等落地难题。
《微服务幂等性踩坑实录：从资损到全链路零故障的7个关键突破》
本文记录了团队因微服务接口缺乏幂等设计，在电商大促中因重复支付回调导致资损后，重构全链路幂等方案的实战经历。团队曾陷入三大误区：迷信“唯一ID+数据库唯一索引”，却因分布式ID重复、数据库锁阻塞在高并发下失效；忽略业务状态流转，导致重复请求触发库存超卖；过度依赖粗粒度分布式锁，因锁过期、误释放引发订单阻塞。最终通过“精准锁Key+锁续期+归属校验”“业务状态白名单+数据库行锁”等方案解决问题，核心结论为：幂等设计不是依赖单一工具，而是技术方案与业务逻辑的深度融合。
redis上db复制的方法
首先排除使用命令行实现，因为没有现成的命令可以完成db复制，跨redis实例的复制迁移就更加没有这种命令了。假如非要使用命令来实现，要写大量的脚本，但是这样可靠性和速度无法保证，因为你无法保证你写的程序是否会有bug。db的复制，可以使用yunedit-redis来实现，yunedit-redis有可视化界面，复制起来非常简单。
秒级行情推送系统实战：从触发、采集到入库的端到端架构
本文设计了一套秒级实时行情推送系统，涵盖触发、采集、缓冲、入库与推送五层架构，结合动态代理IP、Kafka/Redis缓冲及WebSocket推送，实现金融数据低延迟、高并发处理，适用于股票、数字货币等实时行情场景。
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。