Redis是高性能的内存数据库，广泛应用于缓存、会话管理和实时数据处理等场景。
本文介绍了Redis的核心特性和使用场景，帮助你构建高性能的应用系统。

单机Redis虽然性能优异（单核QPS可达10W+），但面临三大问题：

问题	影响	解决方向
内存容量有限	数据集>可用内存时，需要淘汰策略	水平扩展（分片）
单点故障	服务不可用，数据丢失	主从复制 + 哨兵
QPS上限	网络IO饱和、CPU成为瓶颈	数据分片、负载均衡

Redis 几乎成了所有后端项目的标配组件，从简单的 KV 存储到分布式缓存，从消息队列到流处理，它的角色越来越多样。但当单机 Redis 无法满足需求时，分布式缓存就登场了。
本文将系统性地梳理分布式缓存的核心问题：Redis Cluster 的架构原理、一致性哈希算法、以及实战中最头疼的缓存穿透、击穿、雪崩三大问题及其解决方案。这些不是面试题，而是我在实际项目中真金白银踩过的坑。

单机 Redis 的瓶颈通常在三个方面：

1. 内存容量：单台物理机的内存有限（通常 64GB-512GB），缓存量到了瓶颈
2. 连接数：Redis 是单线程模型，一个连接就是一个线程上下文，单机连接数通常限制在 10000 左右
3. 吞吐量：虽然单节点 QPS 能达到 5-10 万，但面对亿级用户的系统，远远不够