你是否曾在项目中遇到过 Redis 主服务器突然宕机，导致整个业务系统出现数据读取异常、响应延迟甚至服务中断的情况？面对这样的突发状况，作为互联网大厂的后端开发人员，如何快速恢复服务、保障系统的高可用性，成了我们必须攻克的难题。而 Redis 中的哨兵机制，正是解决这类问题的关键技术。

Redis 哨兵机制诞生背景

一、为什么要使用Redis

Redis是一种高性能的开源内存数据存储系统，它具有以下几个优点：

1. 高速读写：Redis将所有数据存储在内存中，并使用异步IO来保证高效的读写速度。
2. 数据类型丰富：除了常规的字符串、列表、集合、散列表、有序集合等基本数据类型外，Redis还提供了地理空间索引、Bitmaps、HyperLogLogs等特殊数据结构，方便开发者存储和处理各种复杂数据。

熟悉 Golang 的同学都知道，Golang 里面有一个关键词叫做defer

在高并发场景下，巧妙地利用缓存批量查询技巧能够显著提高系统性能。

在笔者看来，熟练掌握细粒度的缓存使用是每位架构师必备的技能。因此，在本文中，我们将深入探讨 Redis 中批量查询的一些技巧，希望能够给你带来一些启发。

CSRedis是一个基于C#的Redis客户端库，它提供了与Redis服务器进行交互的功能。

在电商蓬勃发展的今天，秒杀活动已经成为商家吸引用户、促进销售的重要手段。而背后支撑这些秒杀活动顺利进行的，是一套高效稳定的秒杀系统。一个优秀的秒杀系统，不仅能确保在高并发场景下稳定运行，还能为用户提供流畅的购物体验，避免出现卡顿、超卖等问题。今天，我们就来深入探讨如何运用 Java 技术实现这样一个强大的秒杀系统。

在 Redis3.0 中 dict 被称为字典，是用来保存键值对的抽象结构，dict.c 源码中第一行注释写的 Hash Tables Implementation (哈希表实现) ，底层是基于数组与链表的结合方式来实现，并且做了一层封装，阅读全文大体用时3分钟。

基本原理

对象

在前面的数个章节里， 我们陆续介绍了 Redis 用到的所有主要数据结构， 比如简单动态字符串（SDS）、双端链表、字典、压缩列表、整数集合， 等等。

字典简介：

字典，又称为符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或映射（map），是一种用于保存键值对的抽象数据结构。

字典是一种用于保存键值对的抽象数据结构。由于C没有内置这种数据结构，Redis构建自己的字典实现。

Redis的数据库就是使用字典来作为底层实现的。除了用来实现数据库之外，字典还是哈希键的底层实现之一，当一个哈希键包含的键值对比较多，又或者键值对中的元素都是比较长的字符串时，Redis就会使用字典作为哈希键的底层实现。

目录

BitMap数据结构