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[美] 杰里米·尼尔森（JeremyNelson）著 著

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• Redis
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• 数据结构
• 缓存
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• Lua脚本
• 集群
• 性能优化

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121312014

商品编码：12492931287

出版时间：2017-04-01

作  者:(美)杰里米·尼尔森(Jeremy Nelson) 著；汪佳南 译 定  价:89 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年04月01日 页  数:300 装  帧:平装 ISBN:9787121312014 ●目录
●1  为何选择Redis？1
●合适之选？2
●尝试使用Redis4
●流行的使用模式9
●Redis不合心意？马上再试试！11
●总结13
●2  高级键管理与数据结构14
●Redis键14
●Redis键模式15
●键分隔符和命名约定17
●手动创建Redis模式19
●解构Redis对象映射器22
●键过期27
●键的注意事项27
●大O符号28
●为自定义代码计算大O符号30
●回顾Redis数据结构的时间复杂度32
●字符串32
●哈希33
●部分目录

内容简介

本书以由浅入深、由原理到应用场景的方式介绍了Redis 这款NoSQL 数据库产品。书中不仅细致地讲解了Redis 中的数据结构及流行的使用模式，还针对Redis 键的设计和管理，以及内存管理提出了建设性的方案。同时，作者深入Redis 源码，将其内部构造通过源代码调试的方式进行呈现。本书适合有一定NoSQL 经验的开发者或者架构师阅读。读者可以从书中找到许多应用场景和解决方案，例如Docker 部署、Redis 消息队列、基于Redis 的ETL 应用和基于Redis 的机器学习等。 (美)杰里米·尼尔森(Jeremy Nelson) 著；汪佳南 译 杰里米·尼尔森，是科罗拉多斯普林市的一所四年制私立文理学院科罗拉多学院的一位元数据和系统图书管理员。除了每周8小时的图书馆研究技术支持工作，为大学生提供信息素养指导，并监督图书馆的系统和编目部门这三项工作之外，Nelson正在积极研究和开发CatalogPull平台中的各种组件和开源工具，供科罗拉多大学、科罗拉多州研究图书馆联盟和国会图书馆使用。他还是语义网络初创公司KnowledgeLinks.io的联合创始人和CTO。

《内存数据的艺术：高性能数据库的脉络与实践》 在当今数据爆炸的时代，如何高效地存储、检索和管理海量信息，成为困扰无数开发者和架构师的难题。传统的磁盘存储在速度上已难以满足实时性要求极高的应用场景，而内存数据的处理能力则显得尤为关键。本书《内存数据的艺术：高性能数据库的脉络与实践》，正是为了带领读者深入探索这一核心技术领域而诞生。它并非聚焦于某一款特定的内存数据库产品，而是着眼于其背后通用的设计理念、底层机制、性能优化策略以及在实际应用中的落地经验。 本书的第一部分，将从根本上剖析内存数据库的核心价值与技术演进。我们会回溯到计算机体系结构的基础，讨论内存与磁盘在速度、持久性、成本等方面的根本差异，并由此引出为何内存数据库能够成为高性能解决方案的关键。我们将探讨内存数据库发展的历史轨迹，从早期的内存缓存技术，到如今功能日益完善的内存数据库系统，分析不同发展阶段的技术特点和面临的挑战。同时，我们会深入解析内存数据库的核心优势，例如超低延迟的读写性能、丰富的数据结构支持、灵活的查询能力等，并辨析其适用场景，帮助读者理解在何种业务需求下，内存数据库能够发挥出最大价值。 在理解了内存数据库的宏观图景后，本书的第二部分将深入探究其底层的技术原理。我们将详细讲解内存数据库是如何管理内存的。这包括内存分配策略、内存回收机制（如垃圾回收）、内存对齐等细节。理解这些基础知识，对于后续优化内存使用效率至关重要。接着，我们会重点分析内存数据库的数据模型。与关系型数据库的表格结构不同，内存数据库往往支持更多样化、更灵活的数据结构，例如键值对、列表、集合、有序集合、哈希表，甚至是更为复杂的数据结构。本书将逐一解析这些数据结构的设计思路、内部实现以及它们各自适用的场景。我们还会探讨在内存中实现数据持久化（Persistence）的各种方法。尽管内存速度极快，但断电或系统崩溃会导致数据丢失，因此，如何以可靠且高性能的方式将内存中的数据保存到磁盘，是内存数据库设计中的一个重要挑战。我们将详细介绍快照（Snapshotting）和日志（Logging）等主流的持久化技术，分析它们的优缺点、配置选项以及如何权衡持久性和性能。 第三部分是本书的重头戏——性能优化与高可用性。一旦掌握了内存数据库的基础原理，如何将其性能发挥到极致，并确保系统的稳定可靠，就成了实际应用中的关键。我们会从多个维度来探讨性能优化： 数据结构的选择与设计： 针对不同的业务场景，如何选择最适合的数据结构，以及如何对现有数据结构进行微调以提升效率。例如，何时使用哈希表，何时使用有序集合，以及它们内部存储的具体实现差异。 内存管理优化： 如何通过精细化的内存配置、避免不必要的内存申请和复制、以及有效利用内存碎片整理等技术，来最大限度地减少内存开销，提升内存利用率。 网络通信与序列化： 客户端与内存数据库之间的通信效率直接影响整体性能。本书将分析常见的网络通信协议、TCP/IP层面的优化技巧，以及高效的序列化/反序列化技术，以降低网络延迟和数据传输开销。 并发控制与线程模型： 内存数据库通常需要处理大量的并发请求。我们将深入研究其内部的并发控制机制，如锁的类型、无锁数据结构、多线程模型（如单线程事件循环、多线程Worker等），分析不同模型在性能和可扩展性上的表现，并指导读者如何根据自身需求进行选择和调整。 查询优化： 即使在内存中，不合理的查询也会导致性能下降。本书将讲解如何分析查询瓶颈，以及如何通过索引、数据分区、批量操作等手段来加速数据检索。 高可用性架构： 对于生产环境而言，单点故障是不可接受的。本书将详细介绍内存数据库的高可用性策略，包括主从复制（Replication）、哨兵模式（Sentinel）、集群（Clustering）等，并探讨如何在这些模式下实现数据的一致性、故障转移和读写分离，确保业务的连续性。 第四部分，我们将视角转向实际应用。理论知识最终需要落地，本书将通过一系列典型的应用场景，展示内存数据库的强大能力和实际价值。我们会分析： 缓存系统： 作为高性能缓存，内存数据库如何缓解后端数据库压力，提升Web应用、API接口的响应速度。 实时数据处理： 在物联网（IoT）、金融交易、游戏等领域，内存数据库如何支持毫秒级的实时数据写入和分析。 会话管理： 高并发Web应用中，如何使用内存数据库高效地存储和管理用户会话信息。 排行榜与消息队列： 利用有序集合和列表等数据结构，如何轻松构建高性能的实时排行榜和简单的消息队列。 分布式系统中的协调服务： 在分布式系统中，内存数据库如何作为分布式锁、分布式计数器等服务的底层支撑。 本书的最后一章，将带领读者展望内存数据库技术的未来发展趋势。我们将探讨诸如内存计算（In-Memory Computing）的进一步发展、内存数据库与大数据生态的融合、新型数据结构和算法的应用、以及云原生环境下内存数据库的部署和管理等前沿话题，帮助读者保持技术的前瞻性，为未来的技术选型和架构设计提供参考。 《内存数据的艺术：高性能数据库的脉络与实践》不仅适合有经验的数据库管理员、后端工程师、架构师，也适合对高性能计算和数据存储技术充满好奇心的初学者。通过本书，读者将能够系统地掌握内存数据库的设计哲学、底层机制、性能调优技巧以及丰富的应用模式，从而在构建高性能、可扩展、高可用的数据驱动型应用时，拥有更坚实的技术基础和更广阔的视野。这本书旨在成为您深入理解内存数据世界的权威指南，助您驾驭海量数据，引领技术创新。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的厚度让我一开始有些望而却步，但一旦真正沉浸其中，那种阅读的顺畅感完全冲散了我的疑虑。它最棒的地方在于，它对待每一个特性都采取了一种解剖学的态度——拆解、分析、重构。例如，对于过期键的删除策略（惰性删除与定期删除），书中不仅阐述了算法，还细致地分析了不同策略在内存碎片化和CPU占用上的权衡，这体现了作者极高的工程素养。此外，作者在穿插讲解时，总是能巧妙地引入其他相关技术（比如网络协议、操作系统原理）的知识点，来丰富对Redis行为的理解，让读者感受到知识的互联性，而不是孤立的碎片。这本书绝不是那种读完一遍就束之高阁的工具书，它更像是一本需要反复研读、时常翻阅的案头宝典，每一次重温都能带来新的领悟和思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性强到令人咋舌。它不仅仅局限于理论探讨，更重要的是，它把理论和生产环境下的实际问题紧密地结合了起来。我记得其中有一章专门讲了Redis集群的故障转移和数据一致性保证，里面的案例分析非常详尽，甚至模拟了网络分区发生时，Redis Sentinel 和 Cluster 是如何协同工作的。我把书里的部分调优建议应用到我们线上服务中，效果立竿见影，内存占用得到了有效的控制，响应时间也稳定在了毫秒级别。这本书的优点在于它的前瞻性，作者很早就预见了某些技术发展方向的趋势，并提前在书中做了铺垫和分析，让我能跟上技术迭代的步伐。对于那些希望将Redis用于高并发、高可靠性系统的架构师来说，这本书提供的参考价值是无可替代的。它提供的不仅仅是知识，更是一套经过实践检验的解决方案的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很吸引人，黑白的主色调搭配醒目的红色字体，透露出一种专业和深邃的气息。我当时在书店里看到它，就被它名字里“深入理解”这四个字吸引住了。我之前在工作中接触过Redis，虽然能用，但总感觉停留在表面，很多底层原理和高阶用法都一知半解。这本书的排版非常清晰，章节划分逻辑性很强，从基础数据结构讲起，逐步深入到持久化、集群、高可用性等复杂主题。特别是作者在讲解每一个概念时，都会配上大量的图示和代码示例，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说简直是福音。我印象最深的是它对Redis的内存管理机制的剖析，那部分内容写得非常透彻，让我明白了为什么在某些场景下Redis的性能会突然下降，以及如何通过优化配置来规避这些问题。它不是那种泛泛而谈的入门指南，而是真正致力于帮你建立起一个稳固的知识体系，让你从“会用”到“精通”迈进了一大步。这本书绝对是技术栈深度建设的必备良品。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来以为这是一本枯燥的技术手册，翻开后才发现我的想法完全错了。作者的文笔非常生动，尤其是在描述一些复杂的并发控制或锁机制时，他总能找到非常贴切的比喻，让那些原本晦涩难懂的概念变得豁然开朗。我尤其欣赏它对“为什么”的探讨。很多书籍只会告诉你“怎么做”，但这本书却花费大量篇幅去解释“为什么Redis要设计成这样”，这才是真正体现“深入理解”的价值所在。比如，关于事务实现的两阶段提交和乐观锁的对比分析，简直是教科书级别的讲解。我感觉自己不是在读一本技术书，而是在听一位经验丰富的大牛在毫无保留地传授他的实战心得。读完之后，我发现自己看待Redis问题的角度都发生了根本性的变化，不再满足于API的调用，而是开始思考底层是如何保障数据一致性和高性能的。这本书的价值，在于它构建了读者的底层思维框架。

评分☆☆☆☆☆

从结构上看，这本书的编排简直是艺术品。它巧妙地在技术深度和阅读体验之间找到了一个绝妙的平衡点。每一章的开头都会有一个清晰的目标概述，告诉读者学完本章能掌握的核心能力，这极大地增强了阅读的驱动力。更绝的是，它对性能分析这一块的侧重，让人印象深刻。作者没有回避Redis的性能瓶颈，而是直面它们，并提供了科学的基准测试方法和工具使用指南。我过去总是依赖经验来判断性能好坏，而这本书教会了我如何用数据说话。它详细解析了慢查询日志的解读、RDB与AOF的取舍及其对写入性能的影响。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，使得即使是比较偏底层的I/O多路复用模型，也能被清晰地勾勒出来，让读者对整个系统的运作流程了然于胸。