基于木舟平台浅谈surging 的热点KEY的解决方法
【11月更文挑战第13天】本文介绍了木舟平台及Surging框架中热点KEY的概念与解决方案。热点KEY指在缓存或分布式系统中频繁访问的数据键，如电商中的热门商品ID。为避免缓存击穿等问题，文章提出了设置热点数据永不过期、多级缓存架构、缓存预热、限流和降级策略以及分布式系统层面的优化等方法。
如何在不同操作系统上安装 Redis 服务器，包括 Linux 和 Windows 的具体步骤
本文介绍了如何在不同操作系统上安装 Redis 服务器，包括 Linux 和 Windows 的具体步骤。接着，对比了两种常用的 PHP Redis 客户端扩展：PhpRedis 和 Predis，详细说明了它们的安装方法及优缺点。最后，提供了使用 PhpRedis 和 Predis 在 PHP 中连接 Redis 服务器及进行字符串、列表、集合和哈希等数据类型的基本操作示例。
从0到1打造秒杀系统：一文掌握领域建模精髓！
小米分享了秒杀系统领域建模的关键步骤，包括战略建模中的领域划分、核心领域明确及限界上下文设定，以及战术建模中的实体建模、聚合构建、架构实现和领域事件的应用。通过这些方法，确保系统的稳定性和高效性，同时强调了沟通、灵活选型和迭代优化的重要性。
阿里面试：亿级 redis 排行榜，如何设计？
本文由40岁老架构师尼恩撰写，针对近期读者在一线互联网企业面试中遇到的高频面试题进行系统化梳理，如使用ZSET排序统计、亿级用户排行榜设计等。文章详细介绍了Redis的四大统计（基数统计、二值统计、排序统计、聚合统计）原理和应用场景，重点讲解了Redis有序集合（Sorted Set）的使用方法和命令，以及如何设计社交点赞系统和游戏玩家排行榜。此外，还探讨了超高并发下Redis热key分治原理、亿级用户排行榜的范围分片设计、Redis Cluster集群持久化方式等内容。文章最后提供了大量面试真题和解决方案，帮助读者提升技术实力，顺利通过面试。
面试官：Redis 大 key 多 key，你要怎么拆分？
本文介绍了在Redis中处理大key和多key的几种策略，包括将大value拆分成多个key-value对、对包含大量元素的数据结构进行分桶处理、通过Hash结构减少key数量，以及如何合理拆分大Bitmap或布隆过滤器以提高效率和减少内存占用。这些方法有助于优化Redis性能，特别是在数据量庞大的场景下。
解决MQ下单消息重复消费幂等机制详解
【11月更文挑战第20天】在分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）作为一种常用的中间件，用于在不同系统或服务之间异步传输消息。MQ的应用场景广泛，如订单处理、日志收集、系统解耦等。然而，MQ的使用也伴随着一些挑战，其中消息重复消费是一个常见问题。特别是在下单场景中，如果消息被重复消费，可能会导致订单被重复创建或处理，从而引发一系列业务问题。