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Linux环境下Redis安装和常见问题的解决
Redis是一款非常非常非常好用的缓存数据库，在保存需要定期更新的Token值，或者在保证高并发安全可靠性的场景下，基本上说是必用了。
Java服务端分布式锁：Redis与Zookeeper的实现
在分布式系统中，分布式锁是一种重要的同步机制，用于协调多个节点对共享资源的访问。Redis和Zookeeper是两种常用的分布式协调服务，它们都提供了实现分布式锁的功能。本文将探讨如何在Java服务端使用Redis和Zookeeper实现分布式锁。
Redis 数据类型
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
Java后端缓存策略：Redis与Memcached的应用场景
Java后端缓存策略：Redis与Memcached的应用场景
nodejs 连接redis
Redis是现在最流行的Key-Value数据库，因为高性能、易操作，支持多种语言的对接，成为很多项目的首选缓存数据库。
Redis 使用
Redis是一款开源的内存数据结构存储库，被用于数据库，缓存，以及消息队列。
Redis 的数据过期了就会马上删除么？
Redis 的数据过期了就会马上删除么？
Redis 的数据被删除，为什么占用内存没减少？
通过 CONFIG SET maxmemory 100mb或者在 redis.conf 配置文件设置 maxmemory 100mb Redis 内存占用限制。当达到内存最大值值，会触发内存淘汰策略。
什么是缓存穿透、缓存雪崩 及 解决缓存穿透、雪崩解决方案实现
什么是缓存穿透、缓存雪崩 及 解决缓存穿透、雪崩解决方案实现
Redis 大 Key 对持久化的影响及解决方案
Redis是一种流行的内存数据库，被广泛用于缓存、数据存储和实时数据处理等场景。然而，当Redis中存在大 Key（指存储的value非常大的键值对）时，可能会对持久化（数据备份）造成一定的影响。
Redis的高性能之谜
当谈到高性能的缓存和数据库解决方案时，Redis（Remote Dictionary Server）无疑是一个引人注目的选择。
Redis 过期删除策略与内存淘汰策略的区别及常用命令解析
Redis是一种快速、高效的开源内存数据库，广泛应用于缓存、会话存储和实时数据处理等场景。为了维护数据的有效性和保证内存的合理利用，Redis引入了过期删除策略和内存淘汰策略。
解决 Redis 缓存穿透问题的有效方法
Redis 是一个高性能的内存数据库，用于缓存热门数据，提高应用性能。然而，当请求一个不存在于缓存中的数据时，会导致 Redis 缓存穿透问题，进而影响系统性能和数据库负载。
解决Redis缓存雪崩问题的有效方法
Redis缓存雪崩是指在某个时间点，缓存中大量的数据同时过期失效，导致大量请求直接访问后端数据库，造成数据库压力激增，甚至导致系统崩溃。
Redis的RDB快照：保障数据持久性的关键机制
Redis（Remote Dictionary Server）是一个流行的开源内存数据库，以其高性能和灵活的数据结构而广受欢迎。然而，由于Redis的内存存储特性，一旦服务器发生故障或断电，内存中的数据将会丢失。为了确保数据的持久性和可靠性，Redis引入了RDB（Redis Database）快照持久化机制。
深入探析Redis常见数据类型及应用场景
Redis是一个高性能的开源键值存储数据库，被广泛应用于各种技术场景中。它支持多种数据类型，这使得Redis在缓存、消息队列、计数器、分布式锁等方面都有着出色的表现。
深入探究Redis的AOF持久化：保障数据安全与恢复性能的关键机制
Redis（Remote Dictionary Server）是一种流行的内存数据库，以其高性能和灵活的数据结构而闻名。然而，由于Redis的内存存储特性，数据在服务器断电或崩溃时会丢失。为了保障数据的安全性和持久性，Redis引入了多种持久化机制之一：AOF（Append-Only File）持久化。
解决Redis缓存击穿问题的技术方法
Redis缓存是常用的性能优化手段，但在高并发场景下，可能出现缓存击穿问题，导致大量请求直接穿透缓存，直接访问后端数据库，从而造成数据库负载激增。
Redis过期Key的清理机制
Redis是一款快速的内存数据库，被广泛应用于缓存、会话存储和实时数据处理等场景。为了避免内存占用过多，Redis引入了过期Key的概念。过期Key是在设置Key时指定一个过期时间，在时间到达后，Redis会自动将这些过期的Key删除。
主流数据库对比：MySQL、PostgreSQL、Oracle和Redis的优缺点分析
当涉及选择合适的数据库时，了解各个主流数据库的优缺点是至关重要的。不同数据库管理系统（DBMS）在功能、性能、扩展性和适用场景等方面存在差异。
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