在后端面试和生产环境中，Redis 始终是绕不开的话题。作为高性能缓存的代名词，Redis 的速度非常快，但它也有“软肋”——单线程模型。 正是因为这个核心特性，大 Key（Big Key） 和 热 Key（Hot Key） 成为了导致 Redis 阻塞、超时甚至引发雪崩的头号杀手。本文将从原理到实战，系统性地梳理这两个核心概念。 一、 核心概念定义 在讨论解决方案之前，我们需要先对问题进行量化。多大才算“大”？多热才算“热”？ 1. 大 Key (Big Key) 大 Key 通常指 Value 占用内存过大，或者集合元素数量过多。 * String 类型：单个 Value 超过 10KB（…
在千万级 QPS 的高并发系统中，缓存（Cache）是提升性能的银弹。然而，当流量洪峰真正到来时，缓存系统的任何一个微小漏洞都可能导致数据库瞬间崩溃。 作为后端工程师，我们不仅要会用 Redis，更要懂得如何设计一个“打不穿”的缓存架构。本文将系统讲解“缓存穿透、击穿、雪崩”的本质区别，并从工程落地角度给出解决方案。 一、概念辨析：三座大山 很多开发者容易混淆这三个概念，我们用一个“防弹衣”的生动比喻来区分它们：数据库（DB）是人，缓存（Cache）是穿在人身上的防弹衣。 1. 缓存穿透 * 现象：子弹打在了防弹衣没有覆盖的地方，直接伤到了人。 * 定义：请求的数据在缓存中不存在，在数据库中也不存在。 * 后果：流量直接打穿缓存和 DB，通常由恶意攻击（如查询 ID=-1）或代码…
摘要：在分布式架构中，引入缓存（Redis）是提升性能的银弹，但也是破坏数据一致性的恶魔。本文将跳出“先删缓存还是先更库”的初级讨论，从架构模式、竞态条件、业务场景三个维度，系统性拆解缓存一致性难题的工程化解决方案。 在构建高并发系统时，我们常说：“Consistency, Availability, Partition tolerance (CAP)，三者不可兼得”。当我们在 MySQL 之上引入 Redis 时，本质上是选择了 AP（可用性+分区容错性），而牺牲了 C（强一致性），转而追求 最终一致性。 但是，“最终”是多久？1毫秒还是1分钟？如何保证在并发乱序、网络抖动、主从延迟的恶劣环境下，数据依然可靠？本文将深入剖析。 一、 必考架构模式：权衡与取舍 没有最好的模式，只有最适合业务的模式。以下是四种主流策略的深度对比。…
摘要：本文将从面试题切入，盘点 Redis 全系数据类型，并深入剖析“跳表”这一核心数据结构，探讨它在 Lucene、Java中的应用，以及它与B+树的异曲同工。 一、 Redis 数据类型全景 在面试中，如果只回答 "String, Hash, List, Set, ZSet"，只能算刚及格。作为高级工程师，我们需要展示对业务场景的深度理解。 1. 基础类型（必知必会） * String: 最基本类型，不仅存字符串，还能做计数器（INCR）、分布式锁（SETNX）。 * Hash: 适合存储对象，如用户信息。 * List: 双向链表，常用于简单的消息队列（LPUSH/RPOP）或最新列表。 * Set: 无序集合，用于去重、…