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　　Redis基于内存、IO多路复用，读写高效；虽主为单线程，但支持多线程读写及持久化。常用数据类型如string、hash、list、set、zset适用于多种场景。为提升性能，常搭配本地缓存（如Caffeine）形成二级缓存架构。为保证Redis与MySQL一致性，可采用加锁、MQ或延迟双删策略。Redis支持多种淘汰策略及持久化方式（RDB/AOF），兼顾性能与数据安全。

　　不是，对于读写线程来说是单线程，但是Redis本身还会做持久化，这些是多线程

　　本地数据库+Redis的缓存，我们一般称之为：一级缓存，除此之外还有二级缓存

　　Caffeine/Guava/Ehcache + Redis/Memcached

　　常用的二级缓存架构：Caffeine+Redis，这种适合非常高的读低频的写

　　string：啥都能存，就是最基本的键值对 （key：啊 value ：ss）

　　hash 存储对象信息，购物车（商品，名字，销量） （大key 小key value）

　　set：点赞收藏 （去重）（意思就是点赞过就不能再点了，本质数据只存储一次）

　　：优先事务（本地 / 分布式），适合金融、支付等核心场景（牺牲性能）。

　　：优先异步补偿 + 过期时间，适合社交、电商等非核心场景（兼顾性能）。

　　Redis 与 MySQL 的一致性：推荐 “Cache Aside + 先更 MySQL 再删 Redis + 延迟双删 + 过期时间”，平衡一致性与性能。

　　8种：noeviction ：不淘汰任何的key，内存满不允许写入会报错， 默认的

　　allkeys-lru：对全体的key 基于lru算法淘汰（最近最少使用）

　　allkeys-lfu：对全体的key 基于lfu算法淘汰（最少使用频率）

　　有冷热数据区分：优先使用allkeys-lru，确保热点数据留在缓存中（allkeys-lfu不使用的原因：频率不一定代表热点）

　　RDB（全量）快照文件，把内存中的所有数据记录到磁盘中，主要命令save（主进程执行），bgsave（子进程执行，直接fork 主线程）fork过程中采用copy-on-write，技术，读操作读取共享内存，写操作在副本，最终由子进程写入磁盘

　　AOF恢复速度慢，丢失数据风险小，可以设置刷盘策略（always（同步，性能影响大）、everysec（最多丢失1秒，常用）、no（操作系统控制）

　　一个是惰性删除，当需要对应的key时先去检查key是否过期，过期则删除，只有需要时才检查

　　两种：slow模式 定时任务 执行频率是10hz 每次不超过25ms 可通过修改配置文件进行调整 fast模式 执行频率不固定，两次间隔不超过2毫秒，每次耗时不超过1ms

　　秒杀系统需解决并发读写问题，核心在于减少用户请求数据量、路径和依赖，并确保高可用、一致性与高性能。架构设计需遵循“稳、准、快”原则，保障系统稳定运行、数据准确及响应迅速。专栏将围绕高性能、一致性与高可用展开，探讨数据分离、库存控制与兜底方案等关键技术。

　　本节介绍了多种关闭过期订单的实现方案，包括定时任务、JDK延迟队列、Redis过期监听、Redisson延迟队列、RocketMQ延迟消息及RabbitMQ死信队列。各自优缺点明显，适用于不同业务场景，如定时任务适合小数据量，RocketMQ适合高并发解耦场景，而Redisson则使用简单且高效。选择时需综合考虑系统复杂度、数据量及可靠性要求。

　　本内容深入解析了CPU上下文切换的原理及其在系统调用和进程切换中的应用。详细说明了CPU寄存器、程序计数器在任务切换中的作用，以及系统调用与进程上下文切换的区别。同时探讨了上下文切换带来的性能开销，涉及TLB和虚拟内存管理机制，帮助理解操作系统如何高效调度进程。

　　本内容介绍了微服务中熔断降级的实现原理及Sentinel的底层机制。通过OpenFeign集成Sentinel，利用断路器统计异常和慢请求比例，触发熔断并降级，提升系统稳定性。还讲解了Sentinel使用的限流算法，如滑动窗口、令牌桶和漏桶算法，以应对不同场景下的流量控制需求。

　　Ollama 按需加载模型，不持续运行，闲置时自动卸载，节省内存。模型响应请求时驻留内存，保留时间由 OLLAMA_KEEP_ALIVE 控制。类似 Docker 部署方式，但无单模型启停命令，默认时间内自动停止。可间接通过停止服务或配置多端口实现管理。

　　EMQ通过MQTT协议的QoS机制保障消息可靠传输，支持QoS 0、1、2三个等级，分别实现消息最多一次、至少一次和恰好一次传递。对于延迟消息，EMQ X支持通过特殊主题前缀`$delayed/{DelayInterval}`实现延迟发布。点对点通信可通过不带群组的共享订阅（如`$queue/t/1`）实现，结合负载均衡策略如随机、轮询等，确保消息仅由一个订阅者接收；发布订阅模式则通过带群组的共享订阅（如`$share/组名称/t/1`）实现，确保每组一个订阅者收取消息。

　　本文介绍了Spring框架中常见注解的使用规则与最佳实践，重点对比了URL参数与表单参数的区别，并详细说明了@RequestParam、@PathVariable、@RequestBody等注解的应用场景。同时通过表格和案例分析，帮助开发者正确选择参数绑定方式，避免常见误区，提升代码的可读性与安全性。

　　本文介绍了事务的七种传播行为及其应用场景，包括 PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_SUPPORTS、PROPAGATION_REQUIRES_NEW 等，帮助开发者理解事务管理机制。同时讲解了 Java 中 SQL 操作与对象数据不同步的问题，强调重新查询与手动管理的必要性，并说明 MyBatis 批量操作的最佳实践。

　　本文介绍了三层架构实现前后端分离的流程，从前端Vue发起请求，到后端Spring处理数据，最后返回结果并由前端渲染展示。同时详细解析了Bean重复问题的解决方案，包括使用@Service、@Primary、@Qualifier和@Resource注解进行依赖注入控制。此外还介绍了MyBatis中#{}与${}的区别及使用场景，以及三层架构中各组件的协作方式。

　　本文介绍了三层架构在Web开发中的工作流程，从前端请求到后端处理，再到数据返回与页面渲染，详细解析了客户端、Controller、Service、Dao各层之间的调用关系及前后端交互过程。

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