ZSet为什么在数据量少的时候用ZipList，而在数据量大的时候转成SkipList？

Redis中的setnx和setex有啥区别？

Redis8.0的新特性有哪些？

Redis中hash结构比string的好处有哪些？

Redis事务和MySQL事务有什么区别？

Redis能完全保证数据不丢失吗？

RDB和AOF的写回策略分别是什么？

Redisson如何保证解锁的线程一定是加锁的线程？也就是如何有效的避免A线程加的锁被B线程解锁？

面对MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、TiDB等众多选择，一次错误的数据库选型足以拖垮一个产品甚至一家公司。本文将从性能、扩展性、成本、适用场景四大维度，进行一场客观、深度的剖析，助您做出最理性的技术决策。   一、五大数据库核心维度对比   二、深度剖析与场景化选择   1. MySQL：互联网业务的可靠基石   痛点解决：满足绝大多数Web应用对结构化数据存储和事务一致性的基本需求。其成熟的生态、广泛的社区支持和稳定的表现是其最大优势。   典型场景：用户中心、订单管理、博客/CMS系统。当业务量增长后，需要通过读写分离和分库分表来缓解压力，但这会极大增加应用复杂度和运维负担。   2. PostgreSQL：复杂业务的瑞士军刀   痛点解决：当MySQL在复杂查询、自定义数据类型、窗口函数、外键约束等方面无法满足需求时，PG是完美的升级选择。它支持JSONB，甚至在某种程度上可以替代MongoDB。   典型场景：地理位置处理（PostGIS）、财务系统、科学数据、需要复杂ACID事务的业务。   3. Redis：速度与激情的代名词   痛点解决：彻底解决数据库热点数据访问延迟过高的问题，将响应时间从毫秒级降至微秒级。   典型场景：   缓存：数据库热点数据缓存，减轻后端压力。   排行榜：利用`ZSET`实现实时排名。   秒杀系统：利用原子操作和高并发能力控制库存。   消息队列：使用`List`实现简单的异步任务队列。   注意：Redis的数据存储在内存中，成本较高，且持久化方案需要精心设计以防数据丢失。   4. MongoDB：灵活模式的敏捷先锋   痛点解决：应对需求频繁变更、数据结构不固定的场景。其灵活的文档模型（BSON）允许快速迭代，无需像关系数据库一样频繁执行`ALTER TABLE`操作。   典型场景：物联网（IoT）传感器数据、用户行为日志、商品画像、内容评论系统。其原生分片功能使得横向扩展变得相对简单。   5. TiDB： Scale 困境的终极答案   痛点解决：当MySQL分库分表后的运维复杂度、跨分片事务、全局有序查询等问题无法解决时，TiDB提供了“终极方案”。它兼容MySQL协议，支持无限水平扩展，同时保证分布式事务的ACID特性。    典型场景：    替换分库分表MySQL集群：应用无需改动即可接入，获得弹性扩展能力。    HTAP场景：一套系统同时处理在线交易（OLTP）和实时分析（OLAP），省去复杂的ETL流程。三、决策树：三步锁定目标数据库​ graph TDA[开始] --> B{是否需要事务?}B -->|是| C{读写比例?}C -->|读多写少| D[考虑Redis/MongoDB]C -->|均衡/写多| E{数据结构是否固定?}E -->|结构化| F[MySQL/PostgreSQL]E -->|非结构化| G[MongoDB]B -->|否| H[纯KV存储→Redis]F --> I{是否需要GIS/JSON?}I -->|是| J[PostgreSQL]I -->|否| K[MySQL]G --> L{是否需要Advanced Aggregation?}L -->|是| M[MongoDB Atlas]L -->|否| N[简化版MongoDB]🔍 决策路径示例场景1：电商平台商品目录（SKU数量超亿）→ 选择MongoDB（灵活文档模型+分片扩展）场景2：银行交易流水（强一致要求）→ 选择PostgreSQL（支持事务级唯一约束）场景3：直播弹幕系统（百万级QPS）→ 选择Redis集群（极低延迟+简单数据结构） 四、总结   数据库选型没有银弹，业务场景是唯一的衡量标准。   对于绝大多数中小型项目，MySQL依然是性价比最高的起点。   当遇到复杂业务逻辑和高级SQL功能时，PostgreSQL值得优先考虑。   Redis作为缓存和加速层的价值无可替代，是架构中必不可少的组件。   面对高度灵活的数据模型，MongoDB可以显著提升开发效率。   当数据规模和并发量达到巨头级别，TiDB这类分布式数据库是解决Scale问题的未来方向。   技术决策者应避免过早优化和过度设计，结合团队技术栈、业务发展阶段和长期规划，选择最适合当前、并能平滑演进到下一阶段的数据库解决方案。

Redisson 的 watchdog 什么情况下可能会失效？

Redisson 中为什么要废弃 RedLock，该用啥？

Redis Cluster 中使用事务和 Iua 有什么限制？

在redis中，Redisson解锁失败，watchdog会不会一直续期下去？

openGemini技术洞察 一   关于openGemini          openGemini是一款面向IoT和Devops场景垂直优化的分布式时序数据库，提供单机和分布式版本，具备卓越的读写性能和高效的数据分析能力，支持主流开发语言和多形态部署（如云、Docker、物理机等）。openGemini主要聚焦于海量时序数据的存储和分析，通过技术创新，降低海量时序数据存储成本，简化业务系统架构，提升时序数据存储和分析效率。         openGemini背靠华为云丰富的IoT和Devops场景，经受住了海量时序数据管理的实战考验。自开源以来，不断收到来自社区用户的正向反馈，已累积在60+企业测试和生成落地使用。         openGemini具有五大核心特性：1.高性能：支持亿级时间线和PB级时序数据管理，每秒千万级数据写入和毫秒级查询响应，相比InfluxDB，简单查询性能提升2-5倍，复杂查询性能提升60倍2.分布式：采用MPP大规模并行处理分层架构，由ts-sql、ts-meta、ts-store三个组件组成，各组件可独立扩展，支持100+节点的大规模集群部署3.存储分析一体化：内置AI数据分析平台，提供了对时序数据的实时异常检测能力，实现了数据从存储到分析完整的闭环管理4.运维成本低：提供260+项系统运行监控指标，快速提升问题解决的效率。部署过程中不依赖任何第三方组件和应用，极大降低了运维难度和成本5.高数据压缩率：采用列式存储方式，提供高效数据压缩算法，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/20，NoSQL的1/10 二   openGemini使用场景 openGemini 是一个开源的时序数据库，专注于高性能的时序数据存储、查询和分析。它适用于多种需要处理大量时间序列数据的场景，尤其在物联网（IoT）、监控、金融、日志分析等领域表现突出。以下是 openGemini 的主要使用场景：1. 物联网（IoT）与工业互联网设备监控：实时采集和存储传感器数据（如温度、湿度、压力等），并支持快速查询和分析。预测性维护：通过历史数据趋势分析，预测设备故障或异常。边缘计算：与边缘设备结合，实现本地化数据处理和实时响应。2. IT 基础设施与运维监控服务器/容器监控：存储 CPU、内存、磁盘、网络等指标数据，支持 Prometheus 兼容的查询。应用性能管理（APM）：追踪微服务或分布式系统的性能指标（如延迟、错误率）。告警与分析：基于时序数据触发告警，并快速定位问题根源。3. 金融与交易数据分析高频交易：存储和分析秒级/毫秒级的交易数据，支持实时风控。行情数据存储：记录股票、加密货币等的价格变动历史。用户行为分析：分析交易行为的时间序列模式（如登录频率、操作习惯）。4. 日志管理与分析集中式日志存储：替代 Elasticsearch 的部分场景，存储时间戳日志（如 Nginx、Kubernetes 日志）。日志实时分析：通过 SQL-like 查询快速检索日志，或聚合分析错误趋势。5. 能源与智慧城市智能电表/水表数据：存储居民或企业的能源消耗数据，支持分时计费和大规模聚合。环境监测：分析空气质量、噪声等环境传感器的时序数据。6. 车联网与自动驾驶车辆遥测数据：记录车辆行驶中的速度、油耗、GPS 位置等数据。驾驶行为分析：通过时间序列数据优化路线或检测危险驾驶。7. 其他场景科研实验数据：存储实验室设备生成的时间序列结果（如生物、化学实验）。游戏数据分析：记录玩家在线行为、道具交易等时序事件。openGemini 的核心优势高性能：针对时序数据优化，支持高吞吐写入和低延迟查询。水平扩展：分布式架构，可轻松扩展集群规模。兼容性：支持 InfluxDB Line Protocol、PromQL 等协议，降低迁移成本。成本效益：开源方案，相比商业时序数据库（如 InfluxDB Enterprise）更经济。典型用户案例某智能制造企业：用 openGemini 存储万台设备的传感器数据，实现实时监控。某云服务商：替代 Elasticsearch 存储日志，降低 50% 存储成本。某金融公司：分析高频交易数据，延迟控制在毫秒级。 三   openGemini的安装与使用 通过docker安装openGemini：docker run -d --name opengemini opengeminidb/opengemini-server:latest安装日志：C:\Windows\System32>docker run -d --name opengemini opengeminidb/opengemini-server:latestUnable to find image 'opengeminidb/opengemini-server:latest' locallylatest: Pulling from opengeminidb/opengemini-server0de4ca3c6b94: Pull complete0e0c0faae025: Pull complete631a47dfb3a9: Pull completed9b4a4d929b9: Pull complete9b244a79caed: Pull completeDigest: sha256:cf2db989234638460423bbd20af64c743684f48449227302c3868e0a8872079bStatus: Downloaded newer image for opengeminidb/opengemini-server:latest2e31cad3116dce374b374207aaff383464e09eb3a5aef2d839ff7a5298b8ae4e 使用openGemini cli 连接：docker exec -it opengemini ts-cli 创造数据库：create database db0 展示目前的数据库列表：show databases  使用数据库use db0 写数据insert cpu_load,host=server-01,region=west_cn value=75.3 查看表show measurements  查询数据select * from cpu_load docker run -p 8086:8086 58b26b87069a73291fd55addfa1f30780735f47e95199fe6d7699fed29281db2  日志信息：C:\Windows\System32>docker exec -it opengemini ts-cliopenGemini CLI  (rev-)Please use `quit`, `exit` or `Ctrl-D` to exit this program.> create database db0> show databasesname: databases+-----------+|   name    |+-----------+| _internal || db0       |+-----------+1 columns, 2 rows in set> use db0Using database: db0, retention policy: autogen> insert cpu_load,host=server-01,region=west_cn value=75.3> show measurementsname: measurements+----------+|   name   |+----------+| cpu_load |+----------+1 columns, 1 rows in set> select * from cpu_loadname: cpu_load+---------------------+-----------+---------+-------+|        time         |   host    | region  | value |+---------------------+-----------+---------+-------+| 1755072990101890304 | server-01 | west_cn |  75.3 |+---------------------+-----------+---------+-------+4 columns, 1 rows in set>  CLI写数据Line Protocol（行协议） 是InfluxDB提出的一种基于文本的数据格式，openGemini使用相同Line Protocol，用于将points 写入 openGemini。 > INSERT weather,location=us-midwest temperature=82 1465839830100400200> select * from weathername: weather+---------------------+------------+-------------+|        time         |  location  | temperature |+---------------------+------------+-------------+| 1465839830100400128 | us-midwest |          82 |+---------------------+------------+-------------+3 columns, 1 rows in set InfluxQL查询SELECT top("value", 1) FROM "weather" 日志：> SELECT top("value", 1) FROM "cpu_load"name: cpu_load+---------------------+------+|        time         | top  |+---------------------+------+| 1755072990101890304 | 75.3 |+---------------------+------+2 columns, 1 rows in set 过滤查询 INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=82 1165839830100400200INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=52 1165839830100400202INSERT weather,location=us-midwest1 temperature=12 1165839830100400201 > SELECT * FROM "weather" WHERE "temperature" > 50name: weather+---------------------+-------------+-------------+|        time         |  location   | temperature |+---------------------+-------------+-------------+| 1165839830100400128 | us-midwest1 |          82 || 1165839830100400128 | us-midwest1 |          52 |+---------------------+-------------+-------------+3 columns, 2 rows in set 四   总结openGemini通过开源协作推动时序数据库技术的普惠化，帮助各行业高效挖掘时序数据价值。openGemini针对物联网、监控等场景的海量时序数据（高写入吞吐、低查询延迟）优化，解决传统关系型数据库或通用 NoSQL 数据库的效率瓶颈。

Redis如何高效安全的遍历所有key?