我又用 Redis 干翻了一摞简历！| 极客时间

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 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，帮你快速定位问题对应的 Redis 主线模块，及相关技术点。举个例子，如果 Redis 响应变慢，对照下图你就会发现，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它。这样一来，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。

去年，订阅了他的专栏 《Redis 核心技术与实战》，追着更新看了一遍，今年抽空又二刷了，不仅原理讲得透彻，实战性也强。很多问题之前没有深入思考过，跟着专栏敲代码测试和分析了源码细节，让我对 Redis 有了更深入的理解。发文前看了下，订阅已经 21,000+ 了。

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。同时，还有不少 Redis 高频面试题讲解，都是工作、面试中用得上的、实打实的硬货。   

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其实，大多数人都是带着具体问题学 Redis 的，我自己也不例外。但后来我才发现，这些问题虽然重要，但如果只关注零散技术点，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。

所以，蒋老师总结了“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 说，要了解 Redis 各项关键技术的设计原理，并掌握一些系统设计规范，比如 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。在 应用维度 上，可以按 “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，本身就有一条显式技术链。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，就可以采用“典型案例驱动”的方式，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，等等。

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”。这也是蒋老师在开篇词里提到的，设计这个专栏的出发点。类似的干货有很多，具体可以看看目录：   

专栏更新完，蒋老师还写了好几篇加餐，不仅分享了一些好用的运维工具，还讲解了定制化客户端的开发方法，分享了一些经典学习资料。

而且，连专栏里的留言质量都很高，不仅蒋老师会解答大家的问题，读者自己也会相互切磋，光看评论区都能学到不少，口碑自然不错，截了一些供你参考：   

在结束语中，老师写了这么一段话，我特别认同：

我们常说“不积跬步，无以至千里”，这句话中的“跬步”，我把它定义为：做成一件事。我们总会做很多事，但大多数时候，能真正得到提升的是“把事做成”。

成事的目标不分大小。它可以很小，比如学完两节课；也可以很大，比如用 3 个月时间把 Redis 源码读完。最重要的是，一旦定好目标，就要竭尽全力把事做成。随着做成的事越来越多，也就能真正体会到“会当凌绝顶，一览众山小”。

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