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05:05 PM · Oct 25 ,2025
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u_16237826 頭像

軟件求生 - 為什麼 Redis 單線程卻比多線程還快？真實原因震撼我

大家好，我是小米，一個在互聯網研發裏滾了十來年、對技術既執着又好奇、寫代碼比寫週報開心的 31 歲男人。 今天這篇文章想和你聊聊一個面試“高頻炸裂”的問題——Redis 線程模型到底是怎麼回事？ 別小看這個問題，它比你想象的“壞”多了。 有一次我去一家還算知名的互聯網公司面試，面試官是個戴着黑框眼鏡、看起來很斯文的小哥，但當他一開口，我立馬意識到這人不好

單線程 , redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多線程

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - Debian環境下搭建STM32開發環境

在Debian環境下搭建STM32開發環境指南 🛠️ 搭建STM32開發環境在Debian系統下涉及多個關鍵步驟，包括安裝交叉編譯器、STM32CubeMX、OpenOCD以及配置VSCode。本文將詳細介紹每一步驟，確保您能夠順利完成環境搭建。 一、安裝交叉編譯器 🖥️ 交叉編譯器是將源代碼編譯為目標平台（如STM32微控制器）可執行代碼的工具。對於STM32開發，我們需要安裝ARM GCC

redis , nosql , mongodb , yaml , xml

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【gpt-oss-20b】一次 20B 大模型的私有化部署評測 - 教程

【gpt-oss-20b】一次 20B 大模型的私有化部署評測 你好呀！我是是Yu欸 LLM 應用構建中，我們常在“昂貴的自建”和“受限的 API”之間兩難。 記錄了一次探索：如何利用新興的 Serverless GPU 平台，以極低的成本實現 20B 大模型的高性能（175 t/s）私有化部署。通過對比

redis , 服務器 , API , 數據庫 , server

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u_17509788 頭像

mb68b15b8aa3f57 - 常用redis導出導入工具排名

最近在做redis數據遷移，需要將redis的數據遷移到雲端。 下載了很多工具，踩了很多坑。最後我將我的心得跟大家説説。 一、yunedit-redis: 可視化redis導出工具，比較多人使用。而且最方便的是它自帶ssh隧道功能，可以通過ssh跳板機將雲端機房內的redis端口映射出來本地。操作內網的redis服務。然後再是它的導出和導入功能也很好用。因此，將它排在

命令行 , redis , 導出 , 數據庫

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 用了十年 Redis，我第一次認真思考“16 個庫”這件事

那是一個普通得不能再普通的下午。我端着一杯已經涼了的美式，坐在視頻面試前，心想： “Redis 我天天用，緩存、分佈式鎖、限流、秒殺，閉着眼都能聊。” 面試官一開口也很友好： “Redis 用得多吧？” 我自信點頭。 “那我問個簡單點的，Redis 為什麼設計了 16 個數據庫？”

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多實例

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 從“手殘黨“到“代碼魔術師“：三步把計算器塞進WinForm，讓界面不再“死板“！ - 詳解

我要用三步法，讓你的計算器從"廢柴"變"神器"！不是那種網上隨便抄的"Hello World"式計算器，而是真正能用、能擴展、能讓你在團隊裏吹牛的計算器！ 第一步：WinForm界面設計——別讓按鈕"亂蹦亂跳" 先別急着寫代碼，先搞清楚你的計算器要長啥樣。我見過太多人直接在窗體上亂放按鈕，結果界面亂成"狗窩"。記住：界面設計不是裝飾，是用户體驗的起點。 1.1

sed , 運算符 , redis , text , 數據庫

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euphoria 頭像

Leojx - Redis 熱點 key 治理

Redis 的“熱點 key”問題指的是某些 key 被頻繁訪問（讀或寫），導致服務器負載不均衡甚至性能瓶頸。在高併發系統中，這是常見的性能隱患之一。 一、熱點 Key 的危害 單點瓶頸：某個 key 被高頻訪問，導致 Redis CPU 飆升，QPS 降低。 緩存擊穿：熱點 key 失效後瞬間大量請求落到數據庫，可能造成雪崩。 負載不均：集羣中某節點因為熱點 key 負載過高。 延遲

redis , 熱點 , redis集羣 , 緩存設計

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xiaolei_599661330c0cb 頭像

小磊 - Redis應用實戰 - 秒殺場景（Node.js版本）

寫在前面 公司隨着業務量的增加，最近用時幾個月時間在項目中全面接入Redis，開發過程中發現市面上缺少具體的實戰資料，尤其是在Node.js環境下，能找到的資料要麼過於簡單入門，要麼名不副實，大部分都是屬於初級。因此決定把公司這段時間的成果進行分享，會用幾篇文章詳細介紹Redis的幾個使用場景，期望大家一起學習、進步。 下面就開始第一篇，秒殺場景。 業務分析 實際業務中，秒殺包含了許多場景，

redis , node.js , MySQL , 分佈式 , 秒殺

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u_12440558 頭像

專家一百錦再 - 第15章 併發編程

文章目錄 第15章 併發編程 15.1 使用線程同時運行代碼 線程基礎與創建 基本線程操作 線程與所有權 線程管理與配置 錯誤處理與恐慌傳播 15.2 消息傳遞併發 通道基

redis , 開發語言 , rust , 數據庫 , Android , JAVA , go

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 從懵逼到自信：Redis 基於代理分片一篇搞懂

事情發生在一個普通得不能再普通的週二。 我坐在一家準備接入千萬級流量的公司會議室裏，喝着他們的免費美式（講真，很難喝），對面是一個技術面試官，眼神平靜，嘴角帶點殺氣。 他翻了翻簡歷，問：小米啊，Redis 分片你瞭解幾種？ 我一愣，下意識條件反射：“客户端分片、代理分片、Redis Cluster。” 他點了點頭，然後抬頭，那你重點説説：基於代理服

redis , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 數據庫 , 代理服務器

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 淺析Redis大Key | 京東雲技術團隊

一、背景 在京東到家購物車系統中，用户基於門店能夠對商品進行加車操作。用户與門店商品使用Redis的Hash類型存儲，如下代碼塊所示。不知細心的你有沒有發現，如果單門店加車商品過多，或者門店過多時，此Key就會越來越大，從而影響線上業務。 userPin:{ storeId:{門店下加車的所有商品基本信息}, storeId:{門店下加車的所有商品基本信息},

redis , key , redis集羣 , 後端

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u_17534189 頭像

qq68d2318712d49 - 顯卡驅動程序卸載工具，可徹底清除AMD/NVIDIA/INTEL顯卡驅動及相關殘留文件，電腦黑屏，電腦白屏，閃爍，先卸載驅動

介紹 Display Driver Uninstaller（簡稱 DDU）是一款顯卡驅動程序刪除工具，主要是從系統中徹底卸載AMD/NVIDIA/INTEL顯卡驅動程序、程序包和剩餘項（包括註冊表項、文件夾和文件、驅動程序存儲等） 通常可從Windows控制面板卸載AMD/NVIDIA/INTEL的顯卡驅動程序，卸載工具的目標，還是是在標準的驅動程序卸載失敗後或當您需

redis , windows , github , 驅動程序 , 數據庫 , 顯卡驅動

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u_16213703 頭像

mob64ca14150f43 - python用TensorFlow做圖像識別的實現 -

隨着人工智能和計算機視覺技術的發展，圖像識別與分類平台在智慧安防、工業檢測和智能監控中廣泛應用。傳統人工檢測效率低、準確率不高，無法滿足大規模圖像數據處理需求。本文結合作者在南京智慧安防和工業檢測項目實踐經驗，分享 Python + TensorFlow + Flask 構建高性能圖像識別與分類平台的架構設計、模型訓練、推理優化和部署經驗，為大規

redis , MySQL , API , rabbitmq , 緩存 , 數據庫

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u_13171517 頭像

MonkeyKing_sun - 使用ARQ做PDF OCR和 圖片OCR的任務的方案

一、業務目標 前提假設 業務目標 • 支持 PDF OCR（多頁）和 圖片 OCR • 任務耗時可能較長（幾十秒～幾分鐘） • 要求： • 支持大量併發任務，不會把 FastAPI 頂死 • 支持重試（雲 OCR 抖一下不要直接失敗） •

redis , 封裝 , pdf , ocr , 後端開發 , 重啓 , Python

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u_14405 頭像

fjfdh - HTML5速查表

CCF GESP 五級真題考頻與知識點速查表 （按 2023-2025 共 7 場正式考試出現次數降序，同頻次按時間倒序） 序號 題號

redis , 前綴和 , 數據庫 , 原根 , 質因數分解

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u_16099183 頭像

數據科學家 - es只能插入1萬條數據為什麼

Redis與Memcache對比 Memcache是內存對象緩存系統，設計目標為通過緩解數據庫的壓力來加快Web應用的響應速度。 Redis應用場景更加豐富，Memcache僅適合作為緩存使用。 Redis工作模式 ---- 【單進程】 ---- 【阻塞式】 Redis在同一時刻只能處理一個請求，

redis , es只能插入1萬條數據為什麼 , 緩存 , 架構 , 後端開發 , 應用場景

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - git在pull時報錯You have not concluded your merge

在使用 Git 進行 pull 操作時，如果遇到 "You have not concluded your merge (MERGE_HEAD exists)" 的錯誤提示，通常表示當前存在未完成的合併過程。這可能是由於在解決合併衝突時未正確完成，或者合併過程中出現了其他問題。以下是詳細的解決步驟，幫助你有效應對此類問題。🔧 錯誤原因分析 出現 "You have not concluded y

redis , nosql , mongodb , yaml , xml

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u_17542043 頭像

小龍日報 - 【嵌入式51單片機】深入LED燈的奧秘：從原理，方法、控制、流水燈到相關擴展

🔥小龍報✨ 永遠相信美好的事情即將發生 文章目錄 前言 一、應用場景 二、點燈原理 2.1LED的限流電阻計算 三、點亮LED 3.1如何用單片機點亮LED 3.2 通過編程控制芯片某個IO輸出高低電平

redis , 單片機 , 51單片機 , 數據庫 , 嵌入式硬件 , 寄存器

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL機器學習集成

引言 隨着人工智能和機器學習技術的快速發展，將機器學習能力直接集成到數據庫系統中已成為一種重要趨勢。傳統的數據分析流程通常需要將數據從數據庫導出到專門的機器學習平台進行處理，這種分離的架構不僅增加了系統複雜性，還帶來了數據傳輸開銷和一致性問題。PostgreSQL作為領先的開源關係型數據庫，通過各種擴展和工具，提供了強大的機器學習集成功能，使數據分析和模型訓練能夠在數據庫內部完成，這

機器學習 , redis , 數據庫 , SQL

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u_13934709 頭像

雲中小生 - 從零開始：構建你的第一個 Blazor WebAssembly 應用

第一章 Blazor WebAssembly 基礎入門 1. Blazor WebAssembly 簡介 什麼是 Blazor 和 WebAssembly 📚 Blazor是一個由微軟推出的開源 Web 框架，其核心優勢在於允許開發者使用 C# 和 .NET 技術棧來構建豐富的交互式 Web 用户界面（UI），而無需過多依賴 Java

redis , wasm , .netcore , Blazor , 教程 , 數據庫 , c

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ponponon 頭像

universe_king - redis 集羣常見問題 QA

數據分片 Q：redis 集羣是怎麼做數據分片的？ A：Redis集羣是通過數據分片（sharding）來實現數據在不同節點間的分配。Redis集羣中有16384個hash slot（槽位），每個節點可以處理其中的一部分槽位，不同節點之間可以共同處理這16384個槽位。當一個鍵值對需要被放到Redis集羣中時，Redis會先計算該鍵值對的key對應的hash值，然後將其放到對應的槽位中。Redis

redis-cluster , redis , redis集羣

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wangzhongyang_go 頭像

王中陽講編程 - 一文搞懂Redis擊穿/穿透/雪崩&實戰

1. 學起來 XDM，大家好，我是專注Golang的王中陽，最近在帶着大家瘋狂做項目。 這篇文章來自這個實戰項目的實踐：《掌握企業級電商系統核心架構設計 突破百萬級併發瓶頸》 ， 廣受粉絲好評。 我把對大家有幫助的，尤其是對新手小白非常友好的內容，整理分享出來，希望對大家有幫助。 本文將詳細介紹這些常見的緩存問題，並結合我們的電商項目，提供完整的解決方案和實現代碼，幫助新手小白理解並掌握Redis

redis , go , 後端

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mysteryjack 頭像

神秘傑克 - Redis開發與運維之內存優化

內存優化 我們都知道 Redis 的數據都存儲在內存中，而內存又是非常寶貴的資源，本文將講解如何進行內存優化。 redisObject 對象 首先需要了解什麼是 redisObject，在 Redis 中存儲的所有值對象在內部都被定義為redisObject，結構如下。 type：表示當前對象使用的數據類型，主要就是 string、hash、list、set、zset 五種。4 表示佔

redis , 讀書筆記

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - log4j2定期刪除日誌文

在Log4j 2中，你可以使用 Delete策略來定期刪除日誌文件。以下是一個配置示例，演示如何在Log4j 2中配置定期刪除日誌文件： ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? Configuration status="WARN" Appenders RollingFile name="RollingFile" fileName="logs/app

redis , nosql , mongodb , yaml , xml

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