理解Docker容器的进程管理
Docker在进程管理上有一些特殊之处，本文会分析Docker进程管理的技术细节，并介绍一些常见问题的解决方法和注意事项。
Redis Stream——作为消息队列的典型应用场景
Redis Stream
Redis最新的大版本5.0已经RC1了，其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了，关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章（Redis Stream简介）。
Jedis常见异常汇总
Jedis虽然使用起来比较简单，但是如果不能根据使用场景设置合理的参数(例如连接池参数)，不合理的使用一些功能(例如Lua和事务)也会产生很多问题，本文对这些问题逐个说明
spring-boot集成redis实现缓存功能
一、本次案例
我们假设用户信息(user)和产品信息(product)需要缓存，缓存数据都加上user和product作为key前缀，采用用户的id和产品的id作为key的后缀。用户缓存时间为30分钟，产品信息缓存时间为10分钟。
【redis】redis应用场景，缓存的各种问题
redis有一个重要的应用领域——缓存
引用来自网友的图解释缓存在架构中的位置
默认情况下，我们的服务架构如下图，客户端请求service，然后service去读取mysql数据库
问题存在于，数据库性能不够用，数据库是整个架构中最重要的一个环节，它在高并发，高写入频次的时候非常容易崩掉，这是一般的数据库本身的特性所决定的，它们的架构模式注定了不可以承受较大的并发量，所以就有了缓存：
service与高速的缓存进行交互，如果缓存中有数据直接返回客户端，如果没有才会从MySql中去查询。
阿里云redis大key搜索工具
Redis提供了list、hash、zset等复杂类型的数据结构，业务在使用的时候可能由于key设计不合理导致某个key过大，由于redis简单的单线程模型，业务在获取或者删除大key的时候都会有一定的影响，另外在集群模式下由于大key的产生还很容易导致某个子节点的内存满，综上所述我们需要提供大key的搜索工具。
Redis数据过期和淘汰策略详解
背景
Redis作为一个高性能的内存NoSQL数据库，其容量受到最大内存限制的限制。
用户在使用阿里云Redis时，除了对性能，稳定性有很高的要求外，对内存占用也比较敏感。在使用过程中，有些用户会觉得自己的线上实例内存占用比自己预想的要大。
抽奖活动的高可用、高并发优化
这几年工作中做过不少营销活动，这里以抽奖活动为例，讨论一下如何设计出一个高可用、高并发的营销系统。
高可用、高并发架构的核心是分流和限流。系统架构时，应根据每一种营销活动的场景与特性，制定不同的分流、限流方案。