如果你是一位后端工程师，面试时八成会被问到 Redis，特别是那些大型互联网公司，不仅要求面试者能简单使用 Redis，还要深入理解其底层实现原理，具备解决常见问题的能力。可以说，熟练使用 Redis 就是后端工程师的必备技能。

但我发现，在工作或面试时，大家还是会有这样那样的疑问，比如：如何用 Redis 实现分布式锁？Redis 怎样处理过期键？缓存雪崩、穿透、热点问题怎么解决？持久化、集群方案怎么选择？如何优雅地给 Redis 做键值分析？等等。

这里，分享给你一张 Redis 问题画像图，帮你快速查找问题对应的 Redis 主线模块，进而定位相应的技术点。

举个例子，如果 Redis 响应变慢了，对照这张图你就可以发现，这个问题与 Redis 性能主线相关，而性能主线又和数据结构、异步机制、RDB、AOF 重写相关。找到了影响因素，解决起来就容易多了。

在学习和使用过程中，你还可以结合自己的实践经验，不断完善这张图。这样一来，你的积累越多，画像就越丰富。

这张图出自蒋德钧，他是中科院计算所副研究员，长期致力于 Redis 研究，与阿里、蚂蚁金服、百度、华为、中兴等公司开展了多种项目合作，具有丰富的 Redis 实战经验，申请了 NVM （非易失内存）相关专利二十多项。

他在极客时间有个专栏《Redis 核心技术与实战》，上线的时候我就订阅了，看了专栏的内容，很想推荐给你。

在专栏中，他总结了一条系统高效的 Redis 学习路径，帮你透彻理解 Redis 核心原理，并通过上手实战，掌握高并发场景下的缓存解决方案，解锁 Redis 高频面试题，让你无论在工作还是面试中，都能无往不利。

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我发现，很多人都是带着具体问题学 Redis 的，这些问题当然重要，但如果只关注零散的技术点，没有建立起完整的知识框架，你的使用能力很难得到质的提升。

那么，怎样才能形成 Redis 系统观呢？在我看来，就是“两大维度，三大主线”：前者指系统维度和应用维度，后者就是高性能、高可靠和高可扩展。

从系统维度上说，我们要了解 Redis 各项关键技术的设计原理，掌握一些系统设计规范，例如 run-to-complete 模型、epoll 网络模型，以便应用到后续的系统开发中。但 Redis 的知识点很零碎，所以，可以按照“三大主线”为它们进行分类：

• 高性能主线，包括线程模型、数据结构、持久化、网络框架；

• 高可靠主线，包括主从复制、哨兵机制；

• 高可扩展主线，包括数据分片、负载均衡。

其次，在应用维度上，可以按照 “应用场景驱动”和“典型案例驱动”两种方式学习，一个是“面”的梳理，一个是“点”的掌握。

我们都知道，缓存和集群是 Redis 最广泛的两大应用场景。在这些场景中，本身就具有一条显式的技术链。比如，提到缓存就会想到缓存机制、缓存替换、缓存异常等一连串问题。

但并不是所有都适合这种方式，比如 Redis 丰富的数据模型，以及一些隐藏得比较深、在特定业务场景下才会出现的问题，就可以用“典型案例驱动”方式，深入拆解一些对 Redis “三高”特性影响较大的案例，例如，各个大厂在万亿级访问量、数据量的情况下，对 Redis 的深度优化实践。

这样，才能透彻理解 Redis，建立起结构化的知识体系，快速找到引发问题的关键因素，甚至整理成 Checklist，作为遇到问题时信手拈来的“锦囊妙计”。

以上这些，也是蒋德钧在开篇词里提到的，设计这个专栏的出发点。再具体一点说，内容主要分为三部分：

基础篇：从构建一个键值数据库的关键架构入手，带你建立全局观，还会讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你彻底搞懂底层原理。

实践篇：从典型案例、常用场景两大维度出发，讲解 Redis 实战经验。在“案例”层面，介绍数据结构的合理使用、避免请求阻塞和抖动、提升内存使用效率的关键技巧；在“场景”层面，针对缓存和集群两大场景，讲解缓存的基本原理，以及雪崩、穿透、污染等异常情况，围绕集群方案优化、数据一致性、高并发访问等问题，分享切实可行的解决方案。

未来篇：介绍  Redis 6.0 新特性及业界最新探索，让你拥有前瞻性视角，了解 Redis 发展趋势。

除此之外，他还会进行不定期进行加餐，分享一些好的运维工具、定制化客户端开发的方法、经典的学习资料，等等，并策划一些答疑，及时解决你在学习过程中的困惑。

说了这么多，看看目录吧????。

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1、大规模数据处理实战

对于大数据，其实我们很难知道在日新月异的大数据处理，找到最高效的方式解决实际问题。《大规模数据处理实战》这个专栏是硅谷资深工程师「蔡元楠」的大数据架构实战经验，带你剖析技术框架产生的原因和它们解决的问题，全面掌握大数据处理实战技能。我刷了几遍了，真的值得一看！

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