简单的**复制机制**并不能保证**高可用**，若仅仅只配置了**master-slave**复制，当 **master**无法提高服务时，整个 Redis 服务就停了，**slave** 无法接替 **master** 继续提供服务。

项目开发中经常需要将 List 转 Map 的操作，可以使用 `for` 循环，或 JDK 1.8 提供的 Stream 流，或 Google 的 Guava 集合库来实现。

Redis 可存储数据量受限于内存容量，单实例存储了大量数据(通常 **16G** 以上)的处理能力就会遇到瓶颈, 在进行持久化或主从复制时, 会越来越多地出现诸如延迟等的问题。针对这种情况，就需要通过部署多节点的 Redis 集群来存储大量的数据，可以将数据集通过分区的方式分布到多个 Redis 主实例中。

Redis 几乎都是部署在基于 Linux 操作系统的服务器上，生产环境需要做些适配的优化配置。

HashMap 是 Java 中非常重要的集合类型，其具有快速存储，快速查找（时间复杂度非常低，非效非常高），自动扩容等特点，在实际开发中经常用到。

Redis 服务上线后，日常的运维和管理同样非常重要。Redis 服务自带了使用最广泛的管理工具`redis-cli`，在**Linux**环境下熟练使用该管理工具是非常必要的。

Hash：表示字符串字段和字符串值之间的映射关系，因此 Hash 对于存储对象是一种完美的数据类型。

可能因某些原因，需要移动或复制存储在 Redis 实例中的数据，就需要进行数据迁移。**数据迁移**是数据存储系统运维的一项非常重要的工作。

函数式接口就是一个有且仅有一个抽象方法，但是可以有多个非抽象方法的接口（default 修饰），这又关联了 Java 8 的另一个新特性，允许在接口中定义默认方法（default 修饰）。

Redis Keys 是二进制安全的，可以使用任何二进制序列作为键，例如 foo 字符串到 JPEG文件内容字符串也是有效键。

Redis 服务上线后，难免会出现故障需要诊断修复。

Bitmap：Redis 中的位图并不是一种新的数据类型，它的底层数据类型是字符串。字符串的本质是二进制大对象(BLOB:Binary Large Object)，所以可以视作位图。

Redis 服务在生产环境上线运行后，因为使用了不恰当的命令或在大数据集情况下可能出现响应客户端延迟问题；Redis 是单线程快速处理请求，在亚微秒范围内，若现现了延迟则其它所有客户端的请求都将进入等待，这是无法接受的。

Redis 管道是客户端将多个命令打包一次性发送给服务器，不用等到单独命令的执行结果返回；而 Redis 管理需要服务器在执行所有的命令后返回结果，所有命令发送和接收只发生一次，大大减少了多个命令单独在网络的耗时延迟。

基于拦截器和 AOP 两种方式实现对 API 接口请求响应的耗时进行统计，以对 API 接口响应时长进行监控以了解接口性能，帮助判断接口性能瓶颈。

Redis 中的事务与传统数据库的事务存在较大的差异，所以理解 Redis 事务，必须跳出传统数据库事务的概念，这是由两者对事务的实现方式不同决定的。

Spring AOP 框架是 Spring 的核心组件之一。Spring IoC 容器不依赖于 AOP，但 AOP 是对 Spring IoC 的补充，以提供功能强大的中间件解决方案。

Publish/Subscribe(Pub/Sub-发布/订阅)是两种异步消息通信模式中的一种(另一种是 queue 点对点模式)。在发布-订阅模式中，发布者把消息发送到一个频道(channel)，订阅此频道的消息接收者就可收到消息。

基于 Spring AOP 将请求入参和响应统一记录到日志，省略在方法中手动添加 Logger 的操作。