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巨大 JSON / 图结构数据架构层面选型：该放 Redis 还是 MongoDB？本文从数据特征出发，围绕架构定位、性能延迟、存储成本、可维护性与扩展性等多个维度，对 Redis 与 MongoDB 在“大 JSON / 图结构数据”场景下的表现进行了系统对比。通过分析内存成本、序列化开销、一致性风险以及长期演进能力，给出以 MongoDB 作为主存储、Redis 作为热点缓存的分层架构建议，帮助在高并发、数据规模持续增长的系统中做出更稳健的存储决策。

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程序员小假

【Java 开发日记】我们来说一说 Redis 主从复制的原理及作用我是小假期待与你的下一次相遇 ~

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【Redis】哨兵机制和集群 Redis的主从复制模式下，一旦主节点由于故障不能提供服务，需要人工的进行主从切换，同时需要大量的客户端需要被通知切换到了新的主节点之上，不适用于大规模的应用，因此这里用到了。 Redis Cluster 是 Redis 官方提供的分布式解决方案，旨在解决单机 Redis 的性能瓶颈、数据容量限制和高可用性问题，他通过引入多组的Master/Slave,每一组的Master/Slave存储数据全量的一部分，从而构成一个更大的整体，称为Redis集群(Cluster).

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Redis Stack 的基本介绍 Redis-Stack是Redis官方推出的增强版套件，核心包含Redis服务器+5大关键模块（JSON、搜索、时序、图数据库、概率数据结构）+RedisInsight管理工具。它让Redis从单纯缓存扩展为支持复杂数据处理的多功能平台，适用于需要实时搜索、JSON操作、时间序列或图查询等场景。相比单独部署多个数据库，Redis-Stack提供开箱即用的高级功能，简化架构并提升性能，特别适合已使用Redis又需要扩展能力的应用。基础缓存需求用标准Redis即可，复杂场景推荐Redis-Stack统一解决方案

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小小资源铺

Advanced Database Cleaner - WordPress数据库清理优化插件 AdvancedDatabaseCleaner Pro是一款WordPress数据库优化插件，可清理冗余数据（如修订、草稿、垃圾评论）、删除孤立表、优化wp_options表和管理Cron任务。它能有效提升网站性能，减少数据库体积，适用于网站运行缓慢或定期维护的场景。

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架构进化论

Redis 8.0向量库 vs 传统向量数据库：大模型知识库开发选型全指南在大模型知识库开发领域，向量数据库的选择直接影响系统的性能、扩展性和开发效率。随着Redis 8.0推出Vector Set数据结构并增强向量搜索能力，开发者面临新的选择困境：是采用传统专用向量数据库（如Milvus、Pinecone），还是拥抱Redis这一“新晋”向量存储解决方案？本文将从技术架构、性能指标、成本效益和典型场景四个维度，为您提供一套完整的决策框架，帮助您在大模型知识库开发中做出最优选择。

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cpolar让你轻松监控和访问Docker中的Redis服务告别本地限制本文介绍了在 Ubuntu 系统中结合 Docker 和 CPolar 实现远程访问 Redis 服务的方法。首先讲解了 Docker 的安装步骤，包括添加源、安装包及验证；接着说明拉取 Redis 镜像、修改配置文件并启动容器的过程，还提及本地通过 Redis Desktop Manager 进行连接测试。之后重点阐述利用 CPolar 内网穿透工具实现公网远程访问，涵盖工具安装、创建随机和固定 TCP 地址隧道的配置，以及异地连接测试，解决了无公网 IP 时远程访问本地 Redis 的问题。

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鸽鸽程序猿

【Redis】Hash类型介绍 Redis的hash介绍

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Redis100篇 - 金融行业：Redis实现交易流水缓存+风控规则存储本文探讨Redis在金融行业的两大核心应用：交易流水缓存和风控规则存储。金融系统要求高并发、低延迟和强一致性，Redis的内存操作和丰富数据结构完美契合这些需求。文章首先分析金融交易流水的业务特点，提出使用Redis Sorted Set(ZSet)缓存流水的解决方案，通过时间戳作为Score实现高效的时间窗口查询。并给出Java实现代码，包括交易缓存、最近N天交易查询等功能。第二部分将重点讨论Redis在风控系统中的应用，包括规则引擎的动态加载和毫秒级匹配。全文结合真实业务场景，提供可运行的代码示例，

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软件架构师何志丹

【计算几何】凸多变形的定义本文系统阐述了凸多边形的四种等价定义及其相互证明关系：1)线段定义：任意两点连线在多边形内；2)内角定义：内角均不超过180度；3)转向定义：相邻边叉积符号一致；4)半平面定义：多边形为有限半平面交集。通过几何推导证明了四种定义的等价性，并给出凹多边形无法用半平面表示的反例。文章还提供了计算几何相关的学习资源，包括算法课程和测试环境说明，强调算法在编程中的核心地位及持续学习的重要性。

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鸽鸽程序猿

【Redis】特性与配置 Redis 的特性及在 LInux 下安装

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Optimistic _ chen

【Redis 系列】分布式系统详细解说其次本博主将继续更新更多Java相关知识，本专栏是redis系列，敬请期待吧；最后，祝各位飞升成为大佬，我们一起加油。经过不断进化，，⼀个还算合理的⾼可⽤、⾼并发系统的基本雏形已显。对于单次实施并且性能指标明确的系统，架构设计到能够⽀持系统的性能指标要求就⾜够了，但要留有扩展架构的接⼝以便不备之需。⼤数据架构就是根据业务的需求，整合各种⼤数据组件组合⽽成的架构，而服务端架构更多指应⽤组织层⾯的架构，底层能⼒往往是由⼤数据架构来提供。

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基于Redis键过期实现订单超时自动关闭：一套优雅的事件驱动方案用户下单后如果30分钟内未支付，需要自动关闭订单。传统的解决方案是使用定时任务轮询数据库❌ 频繁扫描数据库，性能开销大❌ 存在时间误差，不够实时❌ 大量无效查询，浪费资源今天给大家介绍一种基于Redis键过期事件的优雅解决方案，实现真正的无轮询、低延迟订单超时处理！特性传统定时任务Redis事件方案性能❌ 频繁扫库✅ 无轮询开销实时性❌ 最低扫描间隔✅ 毫秒级响应资源消耗❌ 高CPU/IO✅ 极低开销准确性❌ 存在延迟✅ 精确触发扩展性❌ 单点瓶颈。

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高并发场景下的通用点赞功能设计方案（SpringBoot + Redis + RabbitMQ 《高性能点赞系统设计方案》摘要：本文提出了一种基于SpringBoot+Redis+MySQL+MQ的通用点赞系统架构。核心设计采用高频读写分离策略，通过Redis缓存点赞记录（Set）和业务点赞量（SortedSet），实现毫秒级响应；利用RabbitMQ异步解耦和定时批量同步机制保障数据最终一致性。方案亮点包括：Redis管道化批量查询降低延迟、ZPOPMIN原子操作避免重复消费、批量更新减少数据库压力。该架构已验证支持百万级日活，具有高性能（Redis前置）、高可用（异步解耦）、易扩展（多业务支持）等

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redis-cli 详解：Redis 命令行客户端全面指南 redis-cli 是 Redis 官方命令行工具，支持交互式和批处理操作。本文详细介绍了其核心功能：基本连接（本地/远程/集群）、多种输出格式控制（raw/csv）、高级特性（性能测试/数据导入/命令监控）、常用运维命令（INFO/CLIENT等）以及安全配置技巧。重点讲解了实用场景如大键分析（--bigkeys）、延迟检测（--latency）和管道导入（--pipe），并提供了生产环境最佳实践建议，包括安全防护措施和性能优化方案。

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Redis 5.0 Windows版终极完整指南：从快速安装到实战应用本指南专为Windows环境设计，提供Redis 5.0从零开始的完整学习路径。无论你是数据库新手还是经验丰富的开发者，都能在5分钟内完成安装并开始使用Redis。🎯## 🚀 快速入门篇：5分钟体验Redis核心功能### 下载Redis 5.0 Windows版从官方仓库获取最新稳定版本，选择适合Windows系统的压缩包下载。### 极简安装步骤1. **解压文件** -

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夜雨hiyeyu.com

Redis审计日志功能详解：满足等保2.0与GDPR的数据安全合规要求 Redis审计日志功能详解：满足等保2.0与GDPR的数据安全合规要求。Redis审计日志不仅是技术实现，更是构建数据信任基础设施的关键环节。随着技术的不断发展，审计功能将更加智能化、自动化，为数据安全提供更强有力的保障。

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【Redis】分布式系统的演化过程本篇文章围绕系统架构演进展开，先介绍基本概念与评判标准，随后逐步阐述架构发展路径。从单机架构起步，依次引入分布式、分离应用与数据库服务。通过增加应用服务器实现负载均衡，采用读写分离优化数据库性能，引入缓存提升响应速度。接着讲解数据库分库分表策略，最终过渡到微服务架构。

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浅析 Redis 的 AOF 和 SnapShot Redis持久化机制包括AOF日志和RDB快照两种方式。AOF以日志形式记录所有写操作，提供更高持久性，但文件较大；RDB是二进制快照，恢复速度快但可能丢失数据。Redis 4.0后支持两者结合：AOF重写时在开头加入RDB快照，既保证持久性又提升恢复速度。生产环境推荐同时启用两种方式，实现数据安全与性能的平衡。

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【存储中间件】Redis核心技术与实战（五）：Redis缓存使用问题（BigKey、数据倾斜、Redis脑裂、多级缓存）、互联网大厂中的Redis bigkey是指key对应的value所占的内存空间比较大，例如一个字符串类型的value可以最大存到512MB，一个列表类型的value最多可以存储23-1个元素。如果按照数据结构来细分的话，一般分为字符串类型bigkey和非字符串类型bigkey。字符串类型：体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey，但这个值和具体的OPS相关。非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合,体现在元素个数过多。bigkey无论是空间复杂度和时间复杂度都不太友好，下面我们将介绍它的危害。

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Apache Kvrocks 5分钟快速上手指南：低成本高性能Redis替代方案想要一个既兼容Redis协议又能大幅降低内存成本的NoSQL数据库吗？Apache Kvrocks正是您需要的解决方案！作为一款基于RocksDB存储引擎的分布式键值数据库，Kvrocks在保持Redis所有功能的同时，提供了更大的存储容量和更低的运营成本。本指南将带您快速体验这个强大的Redis替代方案。✨## 🚀 快速体验：Docker一键启动不想编译？没问题！使用Docker可以立

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启辰辰: 参加过多次大型会议，例如亚马逊云科技有限公司青岛会议、华为HDC开发者大会。

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袁庭新: 互联网大厂Java高级开发工程师、前美股上市教育公司技术总监，专栏作者。曾在多家互联网企业任职，涉及通信、电商、物联网、在线教育、企业信息化等多个领域。对主流开源框架、中间件、分布式、微服务等技术栈有丰富的实战经验。专注于Java软件开发领域，热衷技术分享。

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