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Redis é in-memory data store. Cache, sessions, queues, pub/sub. Sub-millisecond latency. Twitter, GitHub, Stack Overflow usam Redis.
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Redis é in-memory data store. Cache, sessions, queues, pub/sub. Sub-millisecond latency. Twitter, GitHub, Stack Overflow usam Redis.
Redis é in-memory data store. Cache, sessions, queues, pub/sub. Sub-millisecond latency. Twitter, GitHub, Stack Overflow usam Redis.
Strings, Hashes, Lists, Sets, Sorted Sets. Cada estrutura para use case. Não é apenas key-value.
Cache-aside: app verifica Redis, se miss consulta DB. Write-through: escreve cache e DB. TTL para expiration.
PUBLISH mensagem, SUBSCRIBE canal. Real-time messaging. Chat, notifications, live updates.
In-memory mas pode persistir. RDB snapshots. AOF append-only file. Trade-off speed vs durability.
• Use TTL para evitar memory leaks
• Namespaces em keys (user:123, post:456)
• Pipeline múltiplos commands
• Connection pooling
• Monitor memory usage
• Persistence configurada
• Cache sem TTL (memory full)
• Não tratar cache misses
• Keys sem namespace (colisões)
• Cachear tudo (memory waste)
• Não monitorar memory
Quando usar cada um