redis
关注
分享
扫一扫
文章平均质量分 90
redis一站式解决方案
xiaolingting
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
-
Redis ZSet 实现原理与跳表选择原因
Redis 的 ZSet 通过 压缩列表和 跳表+哈希表的混合结构，在内存效率与操作性能之间取得平衡。跳表因其 实现简单、范围查询高效、动态扩展性强的特点，成为 ZSet 的核心数据结构，尤其适合需要高频范围操作和高并发的场景。原创 2025-05-05 11:44:24 · 917 阅读 · 0 评论 -
redis cluster 的通信机制
Redis Cluster 通过 Gossip 协议 实现去中心化通信，结合Cluster Bus 高效传输元数据，保障了高可用与动态扩展能力。客户端通过智能路由与重定向机制直接与集群交互，无需代理层，兼顾性能与灵活性。理解其通信机制是优化集群稳定性与性能的关键。原创 2025-04-11 18:19:11 · 555 阅读 · 0 评论 -
Redis 大 Key 的核心影响与场景分析
大 Key 是 Redis 性能的 “隐形杀手”，其影响贯穿内存、网络、持久化及集群架构。通过定期扫描、业务设计规避和合理拆分，可有效降低风险。在极端场景下（如电商秒杀），建议结合本地缓存（如 Caffeine）与 Redis 分层存储，进一步提升系统鲁棒性。原创 2025-04-08 09:01:33 · 839 阅读 · 0 评论 -
Redis 数据结构解析
Redis 的 数据类型（对象） 与 底层数据结构 是解耦的，同一数据类型在不同场景下可能采用不同的底层结构。例如，List 类型在元素较少时使用压缩列表（ZipList），元素较多时则切换为双向链表或 QuickList。原创 2025-04-07 11:40:24 · 893 阅读 · 0 评论 -
Redis 与 Java HashMap 扩容负载因子差异解析
Redis 的负载因子设计不同于 Java HashMap，核心原因是其渐进式扩容机制和内存敏感性。动态调整策略使其在高并发、持久化场景下更高效，而 Java 的固定 0.75 则是通用场景下的最优实验值。两者设计目标不同，无需强求一致。原创 2025-04-07 11:28:10 · 925 阅读 · 0 评论 -
Redis 哈希槽（Hash Slot）与一致性哈希环（Consistent Hashing）核心对比
一致性哈希环：适合动态性强、节点频繁变动的场景（如缓存层），通过虚拟节点降低数据迁移成本。哈希槽：适合强调数据强一致性与集群管理的场景，通过槽位分片实现高效扩缩容。原创 2025-04-03 14:56:15 · 1207 阅读 · 0 评论