但 Redis 并没有因为⾃⼰拥有天然的速度优势就放弃了⾃⼰在效率⽅⾯的追求。 与此相反， Redis 的开发者在实现各项数据结构和特性的时候都经过了⼤量考量， 在底层选⽤了很多⾮常 ⾼效的数据结构和算法， 以此来确保每个操作都可以在尽可能短的时间内完成， 并且尽可能地节省内存。 对⽤户友好的API、⽂档以及社区 “虽然 Redis 提供了很多很棒的数据结构和特性， 但如果它们使⽤起来⾮常困难的话， 当我们在微博上访问某个⽤户的个⼈⻚⾯时， ⻚⾯上就会展示出我们和这个⽤户都在关注的⼈， 就像图 5-12 所示那样。 图 5-12 微博上的共同关注示例 除了共同关注之外， ⼀些社交⽹站还会通过算法和数据分析， 为⽤户推荐⼀些他可能会感兴趣的⼈， ⽐如图 5- 13 就展示了 twitter 是如何向⽤户推荐他可能会感兴趣的关注对象的。 图 5-13 twitter 的推荐关注功能示例 在接下来的两个⼩节中， 的推荐关注对象。 图 5-14 peter 的正在关注关系图 需要注意的是， 这⾥展示的推荐关注程序使⽤的是⾮常简单的推荐算法， 它假设⽤户会对⾃⼰正在关注的⼈的关 注对象感兴趣， 但实际的情况可能并⾮如此。 为了获得更为精准的推荐效果， 实际的社交⽹站通常会使⽤更为复 杂的推荐算法， 有兴趣的读者可以⾃⾏查找这⽅⾯的资料。 5.19 示例：使⽤反向索引构建商品筛选器 在光顾⽹店或者购物⽹站的时候，

简介 云数据库 Redis 提供双副本集群版实例，轻松突破 Redis 自身单线程瓶颈，可极大满足对于 Redis 大容量或高 性能的业务需求。 云数据库 Redis 集群版内置数据分片及读取算法，整体过程对用户透明，免去用户开发及运 维 Redis 集群的烦恼。 组件 云数据库 Redis 双副本集群版实例由 Proxy 服务器（服务代理）、分片服务器和配置服务器三个组件组成。