最近公司来了一个新的技术总监，这位哥们做了一件让我一开始有点懵的事：他竟然把Redis当消息队列（MQ）来用！

我心想：“Kafka那么强，用它不香吗？”结果我回头一想，Redis当MQ好像也没啥问题。于是我就跑去问了下同事，大家也都在热烈讨论这个问题。我觉得，这其实是个很有意思的话题，值得深挖一下。

作为一个Java开发工程师，咱们日常开发过程中，对消息队列的使用是很常见的。Kafka、RabbitMQ、RocketMQ，都是大家耳熟能详的工具，特别是Kafka，被誉为“大数据领域的王者”，很多互联网大厂的架构里都离不开它。

概览

Lua 是一个简洁、轻量、可扩展的脚本语言，它有着相对简单的API 因此很容易嵌入应用中，很多应用程序使用Lua作为自己的嵌入式脚本语言，以此来实现可配置性、可扩展性。

一、Redis部署模式

1.1主从模式

主从模式由一个主节点（Master）以及多个子节点（Slave）组成，主要是为了解决单点故障以及多读少写的问题。当主节点出现故障的时候，可以将Slave切换成主节点，但是

Redis 缓存雪崩、穿透和击穿是缓存使用中常见的三个问题，它们都可能导致数据库压力骤增，甚至系统崩溃。下面分别解释这三个问题的原因、危害以及相应的解决方案。

Redis 集群方案旨在提高 Redis 的可用性和扩展性，通过将数据分散到多个节点上来实现。然而，在某些特定情况下，Redis 集群仍然可能导致整个集群不可用。 以下是一些导致 Redis 集群完全或部分不可用的主要情况：

在我们日常的开发中，无不都是使用数据库来进行数据的存储，由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况，所以这样看起来并没有什么问题，可是一旦涉及大数据量的需求，比如一些商品抢购的情景，或者是主页访问量瞬间较大的时候，单一使用数据库来保存数据的系统会因为面向磁盘，磁盘读/写速度比较慢的问题而存在严重的性能弊端，一瞬间成千上万的请求到来，需要系统在极短的时间内完成成千上万次的读/写操作，这个时候往往不是数据库能够承受的，极其容易造成数据库系统瘫痪，最终导致服务宕机的严重生产问题。

一、基础

1、介绍下Redis的主要的数据类型和应用场景？

基本类型：

• String（字符串）：

背景

最近业务需求变化快，时不时地要新增加个新功能。原来的功能代码太多了，如果在原来的基础上直接增加新功能，未免会让代码臃肿，变得难以维护，并且还有可能影响到原来的功能。我想到了利用消息队列来解耦，由于增加的功能是统计性的，也不是很重要，即使偶尔的失败也不影响，所以我选择Redis轻量级消息队列，利用简单发布订阅【不会持久化消息】来解耦新功能。

在当今互联网大厂的后端开发体系中，Redis 缓存占据着极为关键的地位。其凭借高性能、丰富的数据类型以及原子性操作等显著优势，助力众多高并发系统从容应对海量用户的访问冲击，已然成为后端开发从业者不可或缺的核心技能。然而，在 Redis 的实际运用过程中，一个不容忽视的难题悄然浮现 —— 缓存击穿。本文将深入剖析这一现象，并为您详细阐述行之有效的解决方案。