1.2 万丈高楼平地起——Redis 基础数据结构 / 4
1.2.1 Redis 的安装 / 5
1.2.2 5 种基础数据结构 / 6
1.2.3 容器型数据结构的通用规则 / 17
1.2.4 过期时间 / 17
1.2.5 思考&作业 / 17
1.3 千帆竞发——分布式锁 / 18
1.3.1 分布式锁的奥义 / 18
1.3.2 超时问题 / 20
1.3.3 可重入性 / 21
1.3.4 思考&作业 / 24
1.4 缓兵之计——延时队列 / 24
1.4.1 异步消息队列 / 24
1.4.2 队列空了怎么办 / 26
1.4.3 阻塞读 / 26
1.4.4 空闲连接自动断开 / 26
1.4.5 锁冲突处理 / 27
1.4.6 延时队列的实现 / 27
1.4.7 进一步优化 / 30
1.4.8 思考&作业 / 31
1.5 节衣缩食——位图 / 31
1.5.1 基本用法 / 31
1.5.2 统计和查找 / 34
1.5.3 魔术指令 bitfield / 35
1.5.4 思考&作业 / 38
1.6 四两拨千斤——HyperLogLog / 38
1.6.1 使用方法 / 39
1.6.2 pfadd 中的 pf 是什么意思 / 41
1.6.3 pfmerge 适合的场合 / 42
1.6.4 注意事项 / 42
1.6.5 HyperLogLog 实现原理 / 42
1.6.6 pf 的内存占用为什么是 12KB / 49
1.6.7 思考&作业 / 50
1.7 层峦叠嶂——布隆过滤器 / 50
1.7.1 布隆过滤器是什么 / 51
1.7.2 Redis 中的布隆过滤器 / 51
1.7.3 布隆过滤器的基本用法 / 52
1.7.4 注意事项 / 59
1.7.5 布隆过滤器的原理 / 60
1.7.6 空间占用估计 / 61
1.7.7 实际元素超出时，误判率会怎样变化 / 62
1.7.8 用不上 Redis 4.0 怎么办 / 63
1.7.9 布隆过滤器的其他应用 / 63
1.8 断尾求生——简单限流 / 64
1.8.1 如何使用 Redis 来实现简单限流策略 / 64
1.8.2 解决方案 / 65
1.8.3 小结 / 67
1.9 一毛不拔——漏斗限流 / 68
1.9.1 Redis-Cell / 71
1.9.2 思考&作业 / 72
1.9.3 扩展阅读：Redis-Cell 作者介绍 / 72
1.10 近水楼台——GeoHash / 73
1.10.1 用数据库来算附近的人 / 73
1.10.2 GeoHash 算法 / 74
1.10.3 Geo 指令的基本用法 / 75
1.10.4 注意事项 / 78
1.11 大海捞针——scan / 79
1.11.1 scan 基本用法 / 80
1.11.2 字典的结构 / 82
1.11.3 scan 遍历顺序 / 82
1.11.4 字典扩容 / 83
1.11.5 对比扩容、缩容前后的遍历顺序 / 84
1.11.6 渐进式 rehash / 85
1.11.7 更多的 scan 指令 / 85
1.11.8 大 key 扫描 / 85
第2 篇 原理篇 / 87
2.1 鞭辟入里——线程 IO 模型 / 87
2.1.1 非阻塞 IO / 87
2.1.2 事件轮询 （多路复用） / 88
2.1.3 指令队列 / 90
2.1.4 响应队列 / 90
2.1.5 定时任务 / 90
2.1.6 扩展阅读 / 90
2.2 交头接耳——通信协议 / 90
2.2.1 RESP / 91
2.2.2 客户端→服务器 / 92
2.2.3 服务器→客户端 / 92
2.2.4 小结 / 95
2.2.5 扩展阅读 / 95
2.3 未雨绸缪——持久化 / 95
2.3.1 快照原理 / 96
2.3.2 fork（多进程） / 96
2.3.3 AOF 原理 / 97
2.3.4 AOF 重写 / 98
2.3.5 fsync / 98
2.3.6 运维 / 98
2.3.7 Redis 4.0 混合持久化 / 99
2.3.8 思考&作业 / 100
2.4 雷厉风行——管道 / 100
2.4.1 Redis 的消息交互 / 100
2.4.2 管道压力测试 / 101
2.4.3 深入理解管道本质 / 102
2.4.4 小结 / 104
2.5 同舟共济——事务 / 104
2.5.1 Redis 事务的基本用法 / 104
2.5.2 原子性 / 105
2.5.3 discard（丢弃） / 106
2.5.4 优化 / 106
2.5.5 watch / 107
2.5.6 注意事项 / 108
2.5.7 思考&作业 / 110
2.6 小道消息——PubSub / 110
2.6.1 消息多播 / 110
2.6.2 PubSub / 111
2.6.3 模式订阅 / 113
2.6.4 消息结构 / 114
2.6.5 PubSub 的缺点 / 115
2.6.6 补充 / 115
2.7 开源节流——小对象压缩 / 115
2.7.1 32bit VS 64bit / 116
2.7.2 小对象压缩存储（ziplist） / 116
2.7.3 内存回收机制 / 120
2.7.4 内存分配算法 / 120
第3 篇 集群篇 / 122
3.1 有备无患——主从同步 / 122
3.1.1 CAP 原理 / 122
3.1.2 最终一致 / 123
3.1.3 主从同步与从从同步 / 123
3.1.4 增量同步 / 124
3.1.5 快照同步 / 124
3.1.6 增加从节点 / 125
3.1.7 无盘复制 / 125
3.1.8 wait 指令 / 125
3.1.9 小结 / 126
3.2 李代桃僵——Sentinel / 126
3.2.1 消息丢失 / 128
3.2.2 Sentinel 基本用法 / 128
3.2.3 思考&作业 / 129
3.3 分而治之——Codis / 130
3.3.1 Codis 分片原理 / 131
3.3.2 不同的 Codis 实例之间槽位关系如何同步 / 132
3.3.3 扩容 / 132
3.3.4 自动均衡 / 133
3.3.5 Codis 的代价 / 133
3.3.6 Codis 的优点 / 134
3.3.7 mget 指令的操作过程 / 134
3.3.8 架构变迁 / 135
3.3.9 Codis 的尴尬 / 135
3.3.10 Codis 的后台管理 / 136
3.3.11 思考&作业 / 136
3.4 众志成城——Cluster / 137
3.4.1 槽位定位算法 / 138
3.4.2 跳转 / 138
3.4.3 迁移 / 138
3.4.4 容错 / 140
3.4.5 网络抖动 / 140
3.4.6 可能下线（PFAIL）与确定下线（Fail） / 141
3.4.7 Cluster 基本用法 / 141
3.4.8 槽位迁移感知 / 142
3.4.9 集群变更感知 / 143
3.4.10 思考&作业 / 143
第4 篇 拓展篇 / 144
4.1 耳听八方——Stream / 144
4.1.1 消息 ID / 145
4.1.2 消息内容 / 145
4.1.3 增删改查 / 145
4.1.4 独立消费 / 147
4.1.5 创建消费组 / 148
4.1.6 消费 / 150
4.1.7 Stream 消息太多怎么办 / 152
4.1.8 消息如果忘记 ack 会怎样 / 153
4.1.9 PEL 如何避免消息丢失 / 153
4.1.10 Stream 的高可用 / 153
4.1.11 分区 Partition / 154
4.1.12 小结 / 154
4.2 无所不知——Info 指令 / 154
4.2.1 Redis 每秒执行多少次指令 / 155
4.2.2 Redis 连接了多少客户端 / 156
4.2.3 Redis 内存占用多大 / 156
4.2.4 复制积压缓冲区多大 / 157
4.2.5 思考&作业 / 158
4.3 拾遗补漏——再谈分布式锁 / 158
4.3.1 Redlock 算法 / 158
4.3.2 Redlock 使用场景 / 159
4.3.3 扩展阅读：redlock-py 的作者 / 160
4.4 朝生暮死——过期策略 / 160
4.4.1 过期的 key 集合 / 160
4.4.2 定时扫描策略 / 160
4.4.3 从节点的过期策略 / 161
4.5 优胜劣汰——LRU / 162
4.5.1 LRU 算法 / 163
4.5.2 近似 LRU 算法 / 164
4.5.3 思考&作业 / 165
4.6 平波缓进——懒惰删除 / 165
4.6.1 Redis 为什么使用懒惰删除 / 165
4.6.2 flush / 166
4.6.3 异步队列 / 166
4.6.4 AOF Sync 也很慢 / 166
4.6.5 更多异步删除点 / 166
4.7 妙手仁心——优雅地使用 Jedis / 167
4.7.1 重试 / 171
4.7.2 思考&作业 / 172
4.8 居安思危——保护 Redis / 172
4.8.1 指令安全 / 172
4.8.2 端口安全 / 173
4.8.3 Lua 脚本安全 / 174
4.8.4 SSL 代理 / 174
4.8.5 小结 / 174
4.9 隔墙有耳——Redis 安全通信 / 175
4.9.1 spiped 原理 / 176
4.9.2 spiped 使用入门 / 176
4.9.3 思考&作业 / 179
第5 篇 源码篇 / 180
5.1 丝分缕析——探索“字符串”内部 / 180
5.1.1 embstr VS raw / 181
5.1.2 扩容策略 / 184
5.1.3 思考&作业 / 184
5.2 循序渐进——探索“字典”内部 / 184
5.2.1 dict 内部结构 / 184
5.2.2 渐进式 rehash / 186
5.2.3 查找过程 / 187
5.2.4 hash 函数 / 188
5.2.5 hash 攻击 / 188
5.2.6 扩容条件 / 188
5.2.7 缩容条件 / 189
5.2.8 set 的结构 / 189
5.2.9 思考&作业 / 189
5.3 挨肩迭背——探索“压缩列表”内部 / 190
5.3.1 增加元素 / 192
5.3.2 级联更新 / 192
5.3.3 intset 小整数集合 / 194
5.3.4 思考&作业 / 195
5.4 风驰电掣——探索“快速列表”内部 / 195
5.4.1 每个 ziplist 存多少元素 / 197
5.4.2 压缩深度 / 198
5.5 凌波微步——探索“跳跃列表”内部 / 198
5.5.1 基本结构 / 199
5.5.2 查找过程 / 199
5.5.3 随机层数 / 200
5.5.4 插入过程 / 201
5.5.5 删除过程 / 202
5.5.6 更新过程 / 203
5.5.7 如果 score 值都一样呢 / 203
5.5.8 元素排名是怎么算出来的 / 203
5.5.9 思考&作业 / 204
5.5.10 题外话 / 204
5.6 破旧立新——探索“紧凑列表”内部 / 205
5.6.1 级联更新 / 207
5.6.2 取代 ziplist 尚需时日 / 207
5.6.3 思考&作业 / 207
5.7 金枝玉叶——探索“基数树”内部 / 207
5.7.1 应用 / 208
5.7.2 结构 / 210
5.7.3 思考&作业 / 213
5.8 精益求精——LFU VS LRU / 213
5.8.1 Redis 对象的热度 / 213
5.8.2 LRU 模式 / 213
5.8.3 LFU 模式 / 214
5.8.4 为什么 Redis 要缓存系统时间戳 / 217
5.8.5 Redis 为什么在获取 lruclock 时使用原子操作 / 217
5.8.6 如何打开 LFU 模式 / 218
5.8.7 思考&作业 / 218
5.9 如履薄冰——懒惰删除的巨大牺牲 / 218
5.9.1 懒惰删除的最初实现不是异步线程 / 219
5.9.2 异步线程方案其实也相当复杂 / 219
5.9.3 异步删除的实现 / 221
5.9.4 队列安全 / 224
5.9.5 思考&作业 / 225
5.10 跋山涉水——深入字典遍历 / 225
5.10.1 一边遍历一边修改 / 226
5.10.2 重复遍历的难题 / 227
5.10.3 迭代器的结构 / 227
5.10.4 迭代过程 / 229
5.10.5 迭代器的选择 / 231
5.10.6 思考&作业 / 232
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