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Redis 作为高性能的内存数据库，在大数据量的状况下也会遇到性能瓶颈，日常开发中只有时刻谨记优化铁则，能力使得 Redis 性能施展到极致。
如果你是一位后端工程师，面试时八成会被问到 Redis，特地是那些大型互联网公司，不仅要求面试者能简略应用 Redis，还要深刻了解其底层实现原理，具备解决常见问题的能力。能够说，纯熟应用 Redis 就是后端工程师的必备技能。
但我发现，在工作或面试时，大家还是会有这样那样的疑难，比方：如何用 Redis 实现分布式锁？Redis 怎么解决过期键？缓存雪崩、穿透、热点问题怎么解决？长久化、集群计划怎么抉择？如何优雅地给 Redis 做键值剖析？等等。
这里，分享给你一张 Redis 问题画像图，帮你疾速查找问题对应的 Redis 主线模块，进而定位相应的技术点。
最近，总结了一条零碎高效的 Redis 学习门路，帮你透彻了解 Redis 外围原理，并通过上手实战，把握高并发场景下的缓存解决方案，解锁 Redis 高频面试题，让你无论在工作还是面试中，都能无往不利。
我发现，很多人都是带着具体问题学 Redis 的，这些问题当然重要，但如果只关注零散的技术点，没有建设起残缺的常识框架，你的应用能力很难失去质的晋升。
那么，怎样才能造成 Redis 零碎观呢？在我看来，就是“两大维度，三大主线”：前者指零碎维度和利用维度，后者就是高性能、高牢靠和高可扩大。
从零碎维度上说，咱们要理解 Redis 各项关键技术的设计原理，把握一些零碎设计规范，例如 run-to-complete 模型、epoll 网络模型，以便利用到后续的零碎开发中。但 Redis 的知识点很系统，所以，能够依照“三大主线”为它们进行分类：
- 高性能主线，包含线程模型、数据结构、长久化、网络框架；
- 高牢靠主线，包含主从复制、哨兵机制；
- 高可扩大主线，包含数据分片、负载平衡。
其次，在利用维度上，能够依照“利用场景驱动”和“典型案例驱动”两种形式学习，一个是“面”的梳理，一个是“点”的把握。
咱们都晓得，缓存和集群是 Redis 最宽泛的两大利用场景。在这些场景中，自身就具备一条显式的技术链。比方，提到缓存就会想到缓存机制、缓存替换、缓存异样等一连串问题。
但并不是所有都适宜这种形式，比方 Redis 丰盛的数据模型，以及一些暗藏得比拟深、在特定业务场景下才会呈现的问题，就能够用“典型案例驱动”形式，深刻拆解一些对 Redis“三高”个性影响较大的案例，例如，各个大厂在万亿级访问量、数据量的状况下，对 Redis 的深度优化实际。
这样，能力透彻了解 Redis，建设起结构化的常识体系，疾速找到引发问题的关键因素，甚至整顿成 Checklist，作为遇到问题时信手拈来的“神机妙算”。
再具体一点说，内容次要分为五局部：
一、Redis 根本数据结构与实战场景
二、Redis 常见异样及解决方案
三、分布式环境下常见的利用场景
四、Redis 集群模式
五、Redis 常见面试题目详解
说了这么多，看看整体纲要图吧。
上面是残缺的目录：
一、Redis 根本数据结构与实战场景
二、Redis 常见异样及解决方案
三、分布式环境下常见的利用场景
四、Redis 集群模式
五、Redis 常见面试题目详解
- Redis 相比 memcached 有哪些劣势?
- Redis 反对哪几种数据类型?
- Redis 次要耗费什么物理资源?
- Redis 的全称是什么?
- Redis 有哪几种数据淘汰策略?
- Redis 官网为什么不提供 Windows 版本?
- 一个字符串类型的智能存储最大容量是多少?
- 为什么 Redis 须要把所有数据放到内存中?
- Redis 集群计划应该怎么做? 都有哪些计划?
- Redis 集群计划什么状况下会导致整个集群不可用?
- Redis 事务相干的命令有哪几个?
- Redis 如何做内存优化?
- Redis 回收过程如何工作的?
- Redis 回收应用的是什么算法?
- Redis 如何做大型数据插入?
- 为什么要做 Redis 分区?
- 你晓得有哪些 Redis 分区实现计划?
- Redis 分区有什么毛病?
- Redis 长久化数据和缓存怎么做扩容?
- 分布式 Redis 是后期做还是前期规模上来了再做好? 为什么?
- Twemproxy 是什么?
- 反对一致性哈希的客户端有哪些?
- Redis 与其余 key-value 存储有什么不同?
- Redis 的内存占用状况怎么样?
- 都有哪些方法能够升高 Redis 的内存应用状况呢?
- 一个 Redis 实例最多能寄存多少的 keys?
- Redis 常见性能问题和解决方案?
- Redis 提供了哪几种长久化形式?
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