- 1.为什么使用redis 大量的数据请求可能造成数据库的宕机(如秒杀，热点数据，)，redis是使用内存存贮，每秒的运行次数可以达到10w+,可以减少数据库的压力。 2.Redis有哪些数据结构？... 1.为什么使用redis 大量的数据请求可能造成数据库的宕机(如秒杀，热点数据，)，redis是使用内存存贮，每秒的运行次数可以达到10w+,可以减少数据库的压力。 2.Redis有哪些数据结构？...
- 消息大小考虑 crc16()一共可以有： 2^16 -1=65535 1 不同的余数，代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算为 65535 / 8 (8bit/byte)/1024(1k)=7.99 Kbytes 1 尽管crc16能得到65535个值，但redis选择16384个slot，是因为16384的消息只占用了2k，... 消息大小考虑 crc16()一共可以有： 2^16 -1=65535 1 不同的余数，代表bitmap 有 65535 bit。所以bitmap的大小可以计算为 65535 / 8 (8bit/byte)/1024(1k)=7.99 Kbytes 1 尽管crc16能得到65535个值，但redis选择16384个slot，是因为16384的消息只占用了2k，...
- 使用防重复机制的背景1.由于用户误操作，多次点击表单提交按钮。2.由于网速等原因造成页面卡顿，用户重复刷新提交页面。3.黑客或恶意用户使用postman等工具重复恶意提交表单（攻击网站）。这些情况都会导致表单重复提交，造成数据重复，增加服务器负载，严重甚至会造成服务器宕机。因此有效防止表单重复提交有一定的必要性。解决方案针对目前比较流行的分布式系统，结合在项目实施过程中遇到的问题，以及在解决... 使用防重复机制的背景1.由于用户误操作，多次点击表单提交按钮。2.由于网速等原因造成页面卡顿，用户重复刷新提交页面。3.黑客或恶意用户使用postman等工具重复恶意提交表单（攻击网站）。这些情况都会导致表单重复提交，造成数据重复，增加服务器负载，严重甚至会造成服务器宕机。因此有效防止表单重复提交有一定的必要性。解决方案针对目前比较流行的分布式系统，结合在项目实施过程中遇到的问题，以及在解决...
- Memcached prepend 命令用于向已存在 key(键) 的 value(数据值) 前面追加数据 。语法：prepend 命令的基本语法格式如下：prepend key flags exptime bytes [noreply]value参数说明如下：key：键值 key-value 结构中的 key，用于查找缓存值。flags：可以包括键值对的整型参数，客户机使用它存储关于键值对... Memcached prepend 命令用于向已存在 key(键) 的 value(数据值) 前面追加数据 。语法：prepend 命令的基本语法格式如下：prepend key flags exptime bytes [noreply]value参数说明如下：key：键值 key-value 结构中的 key，用于查找缓存值。flags：可以包括键值对的整型参数，客户机使用它存储关于键值对...
- Memcached append 命令用于向已存在 key(键) 的 value(数据值) 后面追加数据 。语法：append 命令的基本语法格式如下：append key flags exptime bytes [noreply]value参数说明如下：key：键值 key-value 结构中的 key，用于查找缓存值。flags：可以包括键值对的整型参数，客户机使用它存储关于键值对的额外... Memcached append 命令用于向已存在 key(键) 的 value(数据值) 后面追加数据 。语法：append 命令的基本语法格式如下：append key flags exptime bytes [noreply]value参数说明如下：key：键值 key-value 结构中的 key，用于查找缓存值。flags：可以包括键值对的整型参数，客户机使用它存储关于键值对的额外...
- 在后端开发中，我们经常会遇到一种看似偶然、实际上无法避免的问题：同一个请求被执行了两次。用户连续点击两次“提交订单”，浏览器因网络超时自动重试，消息队列重复投递消息，网关重新转发请求……这些情况都有可能让服务器收到内容完全相同的请求。如果接口只是查询数据，重复执行通常没有影响；但如果接口涉及创建订单、扣减库存、发放优惠券或资金支付，重复执行就可能带来严重后果。解决这类问题的核心，就是让接口具... 在后端开发中，我们经常会遇到一种看似偶然、实际上无法避免的问题：同一个请求被执行了两次。用户连续点击两次“提交订单”，浏览器因网络超时自动重试，消息队列重复投递消息，网关重新转发请求……这些情况都有可能让服务器收到内容完全相同的请求。如果接口只是查询数据，重复执行通常没有影响；但如果接口涉及创建订单、扣减库存、发放优惠券或资金支付，重复执行就可能带来严重后果。解决这类问题的核心，就是让接口具...
- 热点 Key 过期瞬间大量请求直穿数据库，用布隆过滤器挡住不存在的 Key，互斥锁保证只有一个请求查 DB，附 Go 代码实现。 热点 Key 过期瞬间大量请求直穿数据库，用布隆过滤器挡住不存在的 Key，互斥锁保证只有一个请求查 DB，附 Go 代码实现。
- 用 Node + Redis 写接口限流中间件：按调用方 INCR 计数+窗口过期、超限返429，多实例共享计数才准。讲清固定窗口的临界突刺漏洞、限流键选择、Redis 降级与阈值压测等注意点。 用 Node + Redis 写接口限流中间件：按调用方 INCR 计数+窗口过期、超限返429，多实例共享计数才准。讲清固定窗口的临界突刺漏洞、限流键选择、Redis 降级与阈值压测等注意点。
- 监控/状态面板经常"读多写少"，每次读都查源头不划算。本文讲用 DCS(Redis) 缓存最新探测状态：探测后写入带 TTL 的 key，面板只读缓存，含写入/读取代码与 TTL 设计要点。 监控/状态面板经常"读多写少"，每次读都查源头不划算。本文讲用 DCS(Redis) 缓存最新探测状态：探测后写入带 TTL 的 key，面板只读缓存，含写入/读取代码与 TTL 设计要点。
- 基于华为云 DCS Redis 的企业级缓存架构设计与性能优化实战一、背景：缓存是高并发系统的性能基石在互联网业务与企业级应用中，数据库往往是系统性能的瓶颈所在 —— 核心商品、用户信息、配置数据等高频访问数据，如果每次请求都直接查询数据库，不仅响应速度难以达标，还极易引发数据库连接耗尽、IO 打满等故障。缓存作为性能加速的标配组件，通过将热点数据前置到内存中，可将接口响应时间从百毫秒级压缩... 基于华为云 DCS Redis 的企业级缓存架构设计与性能优化实战一、背景：缓存是高并发系统的性能基石在互联网业务与企业级应用中，数据库往往是系统性能的瓶颈所在 —— 核心商品、用户信息、配置数据等高频访问数据，如果每次请求都直接查询数据库，不仅响应速度难以达标，还极易引发数据库连接耗尽、IO 打满等故障。缓存作为性能加速的标配组件，通过将热点数据前置到内存中，可将接口响应时间从百毫秒级压缩...
- 在单体应用中，如果多个线程同时操作一份数据，我们通常可以使用 synchronized、ReentrantLock 之类的方式进行加锁。但当一个服务部署了多个实例之后，情况就不一样了。JVM 中的锁只能限制当前进程里的线程，不同服务器之间并不知道对方有没有加锁。例如一个订单服务部署了三个实例，同时收到针对同一个订单的处理请求。三个实例都有可能读取数据库并开始执行后续操作，这时单纯使用进程内的... 在单体应用中，如果多个线程同时操作一份数据，我们通常可以使用 synchronized、ReentrantLock 之类的方式进行加锁。但当一个服务部署了多个实例之后，情况就不一样了。JVM 中的锁只能限制当前进程里的线程，不同服务器之间并不知道对方有没有加锁。例如一个订单服务部署了三个实例，同时收到针对同一个订单的处理请求。三个实例都有可能读取数据库并开始执行后续操作，这时单纯使用进程内的...
- 用 DCS Redis 实例配合redis-py，几行代码实现网页访问计数，免数据库。 用 DCS Redis 实例配合redis-py，几行代码实现网页访问计数，免数据库。
- 从Agent反复失忆的现实问题出发，梳理上下文窗口与无状态会话两个根因，讲清短期、长期、团队三层记忆的存储设计与治理方法，用Redis和向量库实操演示记忆层搭建，给出异步写入、按人隔离、记忆清理等避坑清单。 从Agent反复失忆的现实问题出发，梳理上下文窗口与无状态会话两个根因，讲清短期、长期、团队三层记忆的存储设计与治理方法，用Redis和向量库实操演示记忆层搭建，给出异步写入、按人隔离、记忆清理等避坑清单。
- 通过DDM+RDS实现可自动分库分表、读写分离、弹性扩容的分布式数据库方案，可以支撑百TP级，30+万QPS的读写并发。满足互联网客户超高实时读写并发场景。 通过DDM+RDS实现可自动分库分表、读写分离、弹性扩容的分布式数据库方案，可以支撑百TP级，30+万QPS的读写并发。满足互联网客户超高实时读写并发场景。
- 大key是Redis最隐蔽的性能杀手——它不会直接报错，只会让你半夜收到延迟告警、主从断开、请求超时。本文从大key的三种类型出发，拆解String、Hash、Set、ZSet、List五类数据结构的拆分策略，提供渐进式拆分的完整方案，并给出数据结构选型的“防患于未然”建议，帮助读者从“发现大key”走向“根治大key”。 大key是Redis最隐蔽的性能杀手——它不会直接报错，只会让你半夜收到延迟告警、主从断开、请求超时。本文从大key的三种类型出发，拆解String、Hash、Set、ZSet、List五类数据结构的拆分策略，提供渐进式拆分的完整方案，并给出数据结构选型的“防患于未然”建议，帮助读者从“发现大key”走向“根治大key”。
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