Redis主从复制
Redis主从复制通过全量同步、命令传播与增量复制三大机制，保障高可用与数据一致性。主节点处理读写并同步数据，从节点分担读请求；借助repl_backlog_buffer环形缓冲区与偏移量机制，实现断线后高效增量恢复，有效避免单点故障与数据丢失。
【赵渝强老师】Redis中的字符串
本文详解Redis核心字符串结构SDS（Simple Dynamic String）：相比C原生字符串，SDS以O(1)复杂度获取长度、杜绝缓冲区溢出、支持二进制数据，并通过柔性数组高效管理内存。同时系统介绍SET/GET/APPEND等12个常用字符串命令及实战示例。（239字）
4-Redis篇-4
本文详解Redis三大核心问题：缓存雪崩（大量key同时失效，需加随机过期时间）、热点数据保障（采用LFU淘汰策略）、分布式锁实现（基于SETNX，解决死锁、超时、归一、可重入及阻塞等问题），并附实战应用案例。
4-Redis篇-3
Redis与Memcached在数据结构、集群支持及持久化上差异显著；内存满时Redis可淘汰或报错；与MySQL一致性可通过删缓存+双写、MQ异步、过期策略等方案分级保障；缓存穿透用布隆过滤器，击穿靠预热、永不过期或加锁限流。（239字）
4-Redis篇-2
本文详解Redis集群架构与核心机制：采用哨兵集群（1主2从+3哨兵）保障高可用；对比主从复制、哨兵、Cluster分片三大方案；解析主从同步的全量/增量复制流程；说明Cluster基于16384哈希槽的分片存储原理；简述MULTI/EXEC等事务命令及实际使用情况。（239字）
4-Redis篇-1
本文详解Redis在项目中的三大应用：热点缓存、业务数据存储（如验证码、排行榜）及分布式锁；涵盖5种基础数据类型、RDB/AOF双持久化机制、惰性+定期混合过期策略，以及8种内存淘汰策略。
详解布隆过滤器及其实战案例
布隆过滤器是一种基于位数组和哈希函数的高效数据结构，主要用于判断元素是否存在。其核心原理是通过多个哈希函数将元素映射到位数组的不同位置，查询时若所有对应位均为1则可能存在（可能存在误判），否则一定不存在。布隆过滤器具有空间效率高、查询速度快的特点，但无法删除元素且误判率随元素增加而上升。典型应用场景包括缓存穿透防护、黑名单过滤、URL去重等。文章还介绍了Guava和Redis两种实现方式，并给出了一个点赞系统的优化案例，展示了布隆过滤器在实际业务中的应用价值。
高并发系统性能优化全链路实战：端到端榨干系统性能，百万 QPS 零卡顿
本文系统阐述高并发系统端到端全链路性能优化方法，涵盖接入层（HTTP/3、CDN、LVS）、网关层（Spring Cloud Gateway调优）、服务层（JDK21虚拟线程、线程池、Undertow、Protobuf）、缓存层（多级缓存、Caffeine、Redis）、数据库（索引/SQL/事务/连接池）及OS硬件层优化，并强调压测定位、避坑指南与闭环迭代。
