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Redis作為高效能的記憶體資料庫，在大資料量的情況下也會遇到效能瓶頸，日常開發中只有時刻謹記優化鐵則，才能使得Redis效能發揮到極致。
如果你是一位後端工程師，面試時八成會被問到 Redis，特別是那些大型網際網路公司，不僅要求面試者能簡單使用 Redis，還要深入理解其底層實現原理，具備解決常見問題的能力。可以說，熟練使用 Redis 就是後端工程師的必備技能。
但我發現，在工作或面試時，大家還是會有這樣那樣的疑問，比如：如何用 Redis 實現分散式鎖？Redis 怎樣處理過期鍵？快取雪崩、穿透、熱點問題怎麼解決？持久化、叢集方案怎麼選擇？如何優雅地給 Redis 做鍵值分析？等等。
這裡，分享給你一張Redis 問題畫像圖，幫你快速查詢問題對應的 Redis 主線模組，進而定位相應的技術點。
最近，總結了一條系統高效的 Redis 學習路徑，幫你透徹理解 Redis 核心原理，並通過上手實戰，掌握高併發場景下的快取解決方案，解鎖 Redis 高頻面試題，讓你無論在工作還是面試中，都能無往不利。
我發現，很多人都是帶著具體問題學 Redis 的，這些問題當然重要，但如果只關注零散的技術點，沒有建立起完整的知識框架，你的使用能力很難得到質的提升。
那麼，怎樣才能形成 Redis 系統觀呢？在我看來，就是“兩大維度，三大主線”：前者指系統維度和應用維度，後者就是高效能、高可靠和高可擴充套件。
從系統維度上說，我們要了解 Redis 各項關鍵技術的設計原理，掌握一些系統設計規範，例如 run-to-complete 模型、epoll 網路模型，以便應用到後續的系統開發中。但 Redis 的知識點很零碎，所以，可以按照“三大主線”為它們進行分類：
- 高效能主線，包括執行緒模型、資料結構、持久化、網路框架；
- 高可靠主線，包括主從複製、哨兵機制；
- 高可擴充套件主線，包括資料分片、負載均衡。
其次，在應用維度上，可以按照 “應用場景驅動”和“典型案例驅動”兩種方式學習，一個是“面”的梳理，一個是“點”的掌握。
我們都知道，快取和叢集是 Redis 最廣泛的兩大應用場景。在這些場景中，本身就具有一條顯式的技術鏈。比如，提到快取就會想到快取機制、快取替換、快取異常等一連串問題。
但並不是所有都適合這種方式，比如 Redis 豐富的資料模型，以及一些隱藏得比較深、在特定業務場景下才會出現的問題，就可以用“典型案例驅動”方式，深入拆解一些對 Redis “三高”特性影響較大的案例，例如，各個大廠在萬億級訪問量、資料量的情況下，對 Redis 的深度優化實踐。
這樣，才能透徹理解 Redis，建立起結構化的知識體系，快速找到引發問題的關鍵因素，甚至整理成 Checklist，作為遇到問題時信手拈來的“錦囊妙計”。
再具體一點說，內容主要分為五部分：
一、Redis 基本資料結構與實戰場景
二、Redis 常見異常及解決方案
三、分散式環境下常見的應用場景
四、Redis 叢集模式
五、Redis 常見面試題目詳解
說了這麼多，看看整體大綱圖吧。
下面是完整的目錄：
一、Redis 基本資料結構與實戰場景
二、Redis 常見異常及解決方案
三、分散式環境下常見的應用場景
四、Redis 叢集模式
五、Redis 常見面試題目詳解
- Redis相比memcached有哪些優勢?
- Redis支援哪幾種資料型別?
- Redis主要消耗什麼物理資源?
- Redis的全稱是什麼?
- Redis有哪幾種資料淘汰策略?
- Redis官方為什麼不提供Windows版本?
- 一個字串型別的智慧儲存最大容量是多少?
- 為什麼Redis需要把所有資料放到記憶體中?
- Redis叢集方案應該怎麼做?都有哪些方案?
- Redis叢集方案什麼情況下會導致整個叢集不可用?
- Redis事務相關的命令有哪幾個?
- Redis如何做記憶體優化?
- Redis回收程序如何工作的?
- Redis回收使用的是什麼演算法?
- Redis如何做大型資料插入?
- 為什麼要做Redis分割槽?
- 你知道有哪些Redis分割槽實現方案?
- Redis分割槽有什麼缺點?
- Redis持久化資料和快取怎麼做擴容?
- 分散式Redis是前期做還是後期規模上來了再做好?為什麼?
- Twemproxy是什麼?
- 支援一致性雜湊的客戶端有哪些?
- Redis與其他key-value儲存有什麼不同?
- Redis的記憶體佔用情況怎麼樣?
- 都有哪些辦法可以降低Redis的記憶體使用情況呢?
- 一個Redis例項最多能存放多少的keys?
- Redis常見效能問題和解決方案?
- Redis提供了哪幾種持久化方式?
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