前段时间，笔者所负责的一个模块出现了访问 Redis 耗时较长的问题，在这个问题排查的过程中，对 Redis 的问题排查思路和压测、调优进行了一些系统的学习和沉淀，在这里分享给大家。

Redis 提供了多种数据类型用来支持不同的业务场景，如微博粉丝关注列表、排行榜等。不同的数据类型适用于不同的场景。本文讲解了 Redis 的数据对象以及其底层实现的数据结构。感受一下 Redis 对于内存以及查询速度进行的设计以及优化形式。

‍本文将试着总结Tair用c++开发redis module中遇到的一些问题并沉淀为最佳实践，希望对redis module的使用者和开发者带来一些帮助（部分最佳实践也适用于c和其他语言）。

异地容灾多活、高可用我都要，腾讯会议核心存储治理实践。

日常生产中经常会碰到由于redis集群的不当访问，造成的线上问题。其中比较常见的是BigKey（大key）和HotKey（热key）的问题。

本文是一次访问Redis延时高问题排查与总结的续篇，主要讲述了当时没有发现的一些问题和解决方案。

Redis bigkey 是指在 Redis 数据库中占用空间较大的键值对。这些键通常包含了大量的数据，可能会影响 Redis 的性能和内存使用。例如，在一个集合、哈希表、列表或有序集合中存储了大量元素的键。

跨数据中心的数据同步是企业提升容灾实力的必备手段。

本文主要分析Redis3.x版本集群模式发生主从切换场景下Jedis的参数设置不合理引发服务雪崩的过程。

重点介绍了Redis的LRU与LFU算法实现，并分析总结了两种算法的实现效果以及存在的问题。

本文抽丝剥茧得记录了一次访问Redis延时高问题的排查和总结。

Redis 数据存储在内存中，如果不想办法将数据保存到硬盘上，一旦Redis重启(退出/故障)，内存的数据将会全部丢失。我们肯定不想 Redis 里的数据由于某些故障全部丢失(导致所有请求都走 MySQL)，即便发生了故障也希望可以将Redis原有的数据恢复过来，这就是持久化的作用。

随着业务的发展，架构从单体系统发展到SOA、然后是微服务。由于多进程、多线程分布在不同机器上，单机上的并发控制策略失效,于是分布式锁应运而生，跨JVM的共享资源的访问（互斥机制）得到有效解决。

Redis集群是一个由多个Redis实例组成的分布式系统，它可以极大提高系统的可用性和扩展性。与传统的主从复制相比，Redis集群具有更好的吞吐量、更稳定的性能和更好的数据一致性。Redis集群也是信也科技在生产环境中使用最多的redis架构。在这篇文章中，我们将深入探讨Redis集群的组成架构、工作原理和最佳实践，希望能为大家了解Redis集群提供有益的参考和指导。

了解Redis排障深水区。

通过不同数据量下对比测试，我们可以看到，Async-fork 相比原生 fork，阻塞时间大大减少，性能提升非常明显。而且阻塞时间非常稳定，不会因为数据量的增长出现倍数级增长。