Redis那些被大家疯狂点击的文章，热门内容你一定不能错过

Redis那些被大家疯狂点击的文章，热门内容你一定不能错过

几乎所有深入学习Redis的人都会去看的一篇经典，就是来自阿里云开发者社区的《Redis持久化：RDB和AOF的优缺点对比》，这篇文章之所以火爆，是因为它用非常直白的语言讲清楚了一个让很多新手头疼的问题，文章里是这么说的：“RDB就像是给Redis数据拍一张快照，恢复起来非常快，但是可能会丢失最后一次快照之后的数据，而AOF更像是记日记，把每一个写操作都记录下来，数据安全性高，但日志文件会越来越大，恢复起来也慢。”这种形象的比喻，让开发者一下子就明白了在需要高性能缓存时可能首选RDB，而在需要保证数据不丢失的场合则要依赖AOF，很多人就是因为看了这篇文章,才真正搞懂了如何根据业务场景来配置持久化策略。

紧接着，关于Redis到底能干嘛，掘金平台上有一篇名为《除了缓存，Redis还能做什么？》的文章点击量超高，这篇文章没有一上来就讲晦涩的原理，而是直接列举了六个常见的应用场景，让人大开眼界，它提到可以用Redis的Sorted Set（有序集合）轻松实现“热度排行榜”，就像微博的热搜一样，分数就是热度值，实时更新非常方便，再比如，用List（列表）结构可以实现一个简单的消息队列，虽然不如专业的RabbitMQ、Kafka强大，但在一些轻量级、要求不高的场景下非常实用，还有用Set（集合）做点赞、抽奖（保证一人只能中奖一次），用HyperLogLog做大规模的去重计数（比如统计UV），用BitMap做签到功能等等，这篇文章让很多人意识到，Redis这个“瑞士军刀”远不止缓存这么简单。

说到缓存，那就不能不提缓存使用中最经典也最让人烦恼的问题——缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，CSDN上有一篇详细讲解这三者区别与解决方案的文章被疯狂收藏，文章是这么区分的：“缓存穿透”是指查询一个根本不存在的数据，每次都绕过缓存去查数据库，好比一拳打在了棉花上，数据库压力巨大，解决方案通常是缓存空值或者使用布隆过滤器提前拦截。“缓存击穿”则是指一个非常热点的数据突然过期，此时大量请求同时涌向数据库，就像在缓存上击穿了一个洞，解决方法是设置热点数据永不过期，或者使用互斥锁。“缓存雪崩”是最可怕的，指的是大量缓存数据在同一时间段内失效，导致所有请求都砸向数据库，造成数据库瞬时压力过大而宕机，解决方案是给不同的缓存数据设置随机的过期时间，这篇文章之所以热门，是因为它把这三个容易混淆的概念讲得清清楚楚,并给出了非常落地的解决办法。

在知乎上，有一个高赞问答专门讨论“Redis为什么这么快”，这个问题的答案几乎是Redis知识的集大成者，总结下来，核心原因有几个：它是纯内存操作，避免了磁盘I/O的瓶颈，它使用了单线程模型，注意，这个单线程指的是处理命令请求的核心模块是单线程的，这样就避免了多线程的上下文切换和竞争开销，非常高效，不过这里要特别说明一下，很多热门文章会更新指出，新版本的Redis在处理一些大型数据删除等操作时，也使用了多线程来避免阻塞主线程，但核心的网络IO和命令处理依然是单线程，它使用了I/O多路复用技术，可以让单个线程高效地处理多个连接请求，它的数据结构是专门设计的，非常高效，比如简单动态字符串、压缩列表等，理解这些,对于用好Redis至关重要。

随着大家使用的深入，关于Redis集群方案的选择也成了热点，微信公众号“架构师之路”上有一篇《Redis集群方案：主从复制、哨兵、Cluster》的文章流传很广，文章指出，最简单的就是主从复制，一主多从，主节点负责写，从节点负责读，实现了读写分离，但主节点挂了需要手动干预，于是就有了哨兵（Sentinel）模式，哨兵可以自动监控主节点，并在其宕机时自动选举一个从节点升级为主节点，实现了高可用，但当数据量特别大时，单个主节点存不下，就需要Redis Cluster集群模式了，它能把数据分片存储在多个节点上，同时具备高可用和扩展的能力,这篇文章帮助了很多面临系统扩容问题的开发者做出技术选型。

在面试准备方面，牛客网等程序员社区里，《最常见的Redis面试题总结》这类帖子永远不缺热度，里面整理的问题非常全面，从基础的“Redis有哪几种数据类型”到进阶的“如何保证缓存与数据库的双写一致性”、“Redis的过期键删除策略是什么”（惰性删除+定期删除）、“什么是缓存预热”等等，这些内容不仅是面试宝典,更是检验自己Redis知识体系的试金石。

就是网络上被大家反复点击、讨论度极高的Redis相关内容，它们从不同角度切入,共同构成了一幅Redis从入门到实战的知识地图。