Redis深入之道：原理解析、場景使用以及視訊解讀
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、支援網路、可基於記憶體亦可持久化的日誌型、Key-Value資料庫，並提供多種語言的API。同時redis也是一個key-value儲存系統。Redis，更 是一個高效能的key-value資料庫。最主要的是Redis還支援主從同步。
本文將為大家推薦一系列的學習資料，有原理解析、場景使用、視訊解讀等，希望可以幫到大家。
Redis視訊教程
原理解析
1. Redis叢集Proxy支援select命令方案介紹
目前Redis叢集開源的方案主要有Redis Cluster，Codis，Twemproxy等，這幾個方案裡面都不支援select命令，即使用者無法使用select進行邏輯db的切換，這樣會給之前使用Redis單機的使用者帶來一定困擾，導致很多使用者在遷移到叢集方案的時候需要改造程式碼，本文探討Redis叢集支援select命令的方案實現。
2. Redis協議簡介及持久化Aof檔案解析
本文主要對Redis的協議進行簡單介紹並提供了一種方法用於解析AOF檔案
3. Redis短連線效能優化
對於Redis服務，通常我們推薦使用者使用長連線來訪問Redis，但是由於某些使用者在連線池失效的時候還是會建立大量的短連線或者使用者由於客戶端限制還是隻能使用短連線來訪問Redis，而原生的Redis在頻繁建立短連線的時候有一定效能損耗，本文從原始碼角度對Redis短連線的效能進行了優化。
4. Redis資料編碼方式詳解
Redis是一個key-value儲存系統。和Memcached類似，它支援儲存的value型別相對更多，包括string(字串)、list(連結串列)、set(集合)、zset(sorted set有序集合)和hash(雜湊型別)。這些資料型別都支援push/pop、add/remove以及取交集並集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。
本文將對Redis資料的編碼方式和底層資料結構進行分析和介紹，幫助讀者更好的瞭解和使用它們。
5. Redis記憶體分析方法
線上經常遇到使用者想知道自己Redis例項中資料的記憶體分佈情況。
為了不影響線上例項的使用，我們一般會採用bgsave生成dump.rdb檔案，再結合redis-rdb-tools和sqlite來進行靜態分析記憶體的使用情況。
6. Redis核心單元測試框架
本文將對Redis核心單元測試框架進行基本的解析，並對如何編寫測試用例進行基本的講解。
7. 雲資料庫Redis版主從熱備高可用方案
高可用（High Available）是線上生產環境所必不可少的重要條件，阿里雲資料庫Redis版作為一款成熟穩定的資料庫產品，針對Redis的特性也支援高可用，本文將介紹雲Redis是如何實現這一方案。
8. redis4.0、codis、阿里雲redis 3種redis叢集對比分析
本文對redis4.0版本的cluster，codis，以及阿里雲redis 3種叢集進行了對比分析。
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技術應用
1. 阿里雲Redis叢集子例項記憶體檢視
阿里雲Redis叢集有多個節點，使用者需要檢視每個子節點的記憶體還有key數目，本文主要介紹了雲資料庫Redis如何使用python檢視子節點效能資料情況。
2. 阿里雲redis大key搜尋工具
業務有時可能由於key設計不合理導致某個key過大，另外在叢集模式下由於大key產生，還很容易導致某子節點的記憶體滿，一起看看如何解決這難題。
3. 阿里雲Redis雲資料庫（KVStore For Redis）控制檯介紹
本文進行了阿里雲Redis雲資料庫（KVStore For Redis）控制檯的使用操作介紹。
4. 阿里雲Redis GEO地理位置功能上線啦
Redis 3.2版本一個重大的更新是新增了GEO地理位置相關的命令。 ApsaraDB for Redis對地理位置的支援對應的版本也已經發布了，目前可以通過提工單升級版本來支援。
5. 如何讓redis 遷移大key的restore效能提升6倍
redis支援migrate key的命令，支援從源redis節點遷移key到目標節點上，目標節點再執行restore命令，將資料載入進記憶體中。以800MB，資料型別為zset(skiplist) 的 key為例，測試環境為本地開發機上兩臺redis，忽略網路的影響。原生的redis 在restore時執行需要163s，優化後的redis執行需要27s。
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場景應用
1. 解密阿里雲Redis助力雙十一背後的技術
本文介紹了阿里雲Redis雙11的一些業務場景：微淘社群之億級關係鏈儲存、天貓直播之評論商品遊標分頁和菜鳥單據履行中心之訂單排序。
2. 使用99元一年的256MB高效能阿里雲Redis加速Discuz論壇
本文介紹如何使用阿里雲高性價比256MBRedis來加速該論壇。
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問題分析
1. Jedis介紹及常見問題分析
本文主要介紹Jedis的使用方法及常見問題的排查分析方法。
2. Redis流量統計問題分析及修復
文章對Redis的流量統計原理進行了分析並修復了原生Redis核心統計的一個問題。
3. Redis CSRF漏洞分析及雲Redis安全措施介紹
近日有網友暴漏了Redis的CSRF漏洞，同時Redis作者在最新發布的3.2.7也進行了修復，本文將對CSRF攻擊及雲資料庫Redis的安全要點進行介紹。
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會議感悟
1. 2016美國QCon看法：在Beam上，我為什麼說Google有統一流式計算的野心
流式計算（Stream Processing）在經歷了若干年的發展之後，已經有了比較完整的生態，如開源的Storm, Flink, Spark等，未開源的如Google的DataFlow，幾乎每個巨頭都有自己的流式計算系統。生態雖繁榮但分散，各個平臺之間也是互不相容的，一個平臺上寫的程式很難移植到另外一個平臺，這些領域難題再加上Google大一統流式計算的野心催生了Apache孵化器的新專案Beam。
2. 2016美國QCon“見證”：IoT未來已來，我們應該關注什麼？
IoT一直是雷聲大雨點小，但是在今年的會議上無論是演講篇幅還是披露的相關進展都在預示著一個新的時代的來臨，IoT的爆發只是個時間的問題，等待的只是那個臨門一腳，正如智慧手機爆發的前夜。IoT相關的技術儲備從標準、硬體到軟體生態都已經就緒，從商業上來看IoT也在各個領域如物流、醫療健康、智慧硬體、汽車等行業慢慢滲透，但是目前IoT的價值還沒有完全顯現出來，IoT的核心還是在於資料，只有當資料產生、蓄積、流轉併產生價值之後IoT才會展現出他真正的威力和應有的地位。
3. 2016美國QCon看法：新思潮，NoSQL與DPDK、RDMA等技術會擦出什麼樣的火花？
NoSQL發展到今天雖然在技術和生態上已經非常成熟，但是並沒有停止演化，尤其是在一切都容器化、微服務化的大背景下，很多NoSQL產品也在擁抱Docker，在硬體和系統技術棧上，新技術也是層出不窮，如使用者態TCP/IP協議棧、DPDK、RDMA等，這些技術和NoSQL結合之後會擦出哪些火花呢？本文就容器化的典型例子AeroSpike和技術全面領先的ScyllaDB做大概介紹。
4. 2016美國Qcon解讀：傳統與新興領域的融合——NewSQL的興起與雲化
最近10年資料庫領域的發展路徑基本可以概括為SQL->NoSQL->NewSQL，NewSQL支援傳統的SQL協議，但是無論是在功能還是在底層儲存上都發生了巨大的演進，在功能上支援如Json、全文索引、地理位置、K-V等豐富的功能，在儲存引擎上支援如WiredTiger、RocksDB、MMAP等，MongoDB就是NewSQL的代表之一，本文重點介紹。
5. 2016美國QCon觀察：容器與排程這麼熱，未來會是怎樣的一個趨勢？
今年QCon容器/Docker和微服務幾乎佔據了會場的半壁江山，大家也都趨之若鶩場場爆滿,而且作為一名雲端計算工程師，對容器/Docker也是格外關注,容器/Docker已經不僅僅是個技術，而是作為一個生態在深刻影響著每一個細分行業，對於每個行業既是機會也是挑戰，稍有不慎可能就會被時代拋棄。作為與會者現場聆聽大家對容器/Docker的思考和應用，並逐步廓清現狀和未來，與大家共同學習。
6. 2016美國QCon思考：通過Quora和Spotify案例，直擊資料處理背後的魅影
大資料的題目看起來好寫，因為大家似乎都懂，但是其實也難寫，因為太大了，沒有具體的問題很難寫出有營養的東西，所以今天選取兩個QCon比較典型的例子來管中一窺大資料的魅影。
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其他
雲資料庫 Redis官網
雲資料庫Redis版是相容Redis協議標準的、提供持久化的記憶體資料庫服務，基於高可靠雙機熱備架構及可無縫擴充套件的叢集架構，滿足高讀寫效能場景及容量需彈性變配的業務需求。
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