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Redis+Caffeine两级缓存，让访问速度纵享丝滑

Spring Cloud + Redis 是如何实现点赞、取消点赞的？

经认证，在spring boot的版本号为1.5.0的时候 添加spring-boot-starter-reids就找不到jar包了,也就是这个jar包直接被废弃了。所以千万要注意的是：如果你的spring boot的版本号在1.5.0以后的，添加redis的jar包就必须是spring-boot-starter-data-redis。。。。

jwt与token+redis，哪种方案更好用？

Redis源码中hyperloglog结构的实现原理是什么？

有些上古程序猿一直坚持反对使用redis怎么办？

Redis 怎么做消息队列？

以王垠的水平，他可以开发出像 nginx 和 redis 这样的软件吗？

Sidekiq uses all of the data structures Redis provides: lists, sorted sets, hashes.

In a way, a consumer group can be imagined as some amount of state about a stream:

它内部使用的 GenericJackson2JsonRedisSerializer 直接设置了把类型作为属性保存到 Value 中

springboot + redis + 注解 + 拦截器 实现接口幂等性校验

运行CLI不需要任何特殊操作-无需任何参数即可启动它，即可处于交互模式下： $ redis-cli 127.0.0.1:6379> ping PONG

$ redis-cli -a myUnguessablePazzzzzword123 PING

以为集合（Set）类型里面的元素总是无序排列的，其实不是的，在特定情况下，它也可以做到有序排列。 在redis里，集合的编码有两种，intset（整数集合）或者hashtable（哈希表）。intset编码的集合里面的元素是有序的（按照整数从小到大排列），hashtable编码的集合是无序的。 当集合同时满足下面两个条件时，会使用intset编码： 保存的所有元素都是整数元素数量不超过512个（这个值可以通过配置文件里的set-max-intset-entries进行调整） 要注意的是，一个使用intset编码的集合，当上述两个条件不能同时满足时，redis就会将集合的编码由intset改为hashtable。

SETEX key seconds value

HTTP REST seems like an "out of external dependency" way to go.

Personally, I like having Redis as a dependency as most of my current applications use two Redis instances; persistent store and volatile.

So ActionCable needs Redis! Is this the first time Rails is aligning with a vendor product? Why not abstract it like AR/AJ?

def handle_exception(self, job, *exc_info):

worker = Worker(..., exception_handler=[handle_exception])
try:
    raise Exception()
except Exception:
    exc_info = sys.exc_info()

worker.handle_exception(job, *exc_info)

failure_ttl

result_ttl=600

job.meta['handled_by'] = socket.gethostname() job.save_meta()

w = Worker([q], exception_handlers=[foo_handler, bar_handler])

def my_handler(job, exc_type, exc_value, traceback): # do custom things here

But the reason is that, if your host system does not have the vm.overcommit_memory=1 enabled, you will not be able to switch it inside container.

This in turn means that Redis Cluster does not have to take meta data in the data structures in order to attempt a value merge, and that the fancy commands and data structures supported by Redis are also supported by Redis Cluster. So no additional memory overhead, no API limits, no limits in the amount of elements a value can contain, but less safety during partitions.