Redis延迟队列与可靠消费实践
基于 Redis Streams 与 ZSET 的延迟与可靠消费模型，覆盖调度、重试、幂等与可观测治理。
工程实践
Redis分布式锁实践：Redlock争议与安全替代
评估 Redlock 模式的前提与风险，推荐基于单点锁加栅栏令牌或存储唯一约束的安全替代方案。
RedisTimeSeries：时序模型与降采样实践
使用 RedisTimeSeries 存储与查询时序数据，结合降采样与聚合策略优化存储与查询性能。
RedisTimeSeries时序治理：压缩、聚合与查询策略
使用 RedisTimeSeries 管理指标与事件时序，结合压缩与聚合策略，优化存储与查询性能。
RedisBloom过滤器实践：去重与存在性校验
使用 RedisBloom 的布隆与计数/布谷滤波器进行存在性判断与去重，在高并发场景降低存储与延迟。
Redis Streams消费组与滞后治理实践
使用Redis Streams消费组处理消息与治理滞后与死信，提供可验证的命令与观测方法提升稳定性。
Redis Streams与消费者组实践
通过 Redis Streams 构建可靠的事件流，使用消费者组与 PEL 管理待处理消息，提供 ACK/重试/幂等与顺序策略与验证方法。
Redis Streams 消费组与消息重试(XPENDING/XCLAIM)实践
使用 Redis Streams 建立消费组与处理消息重试，保障故障下消息不丢失与可转移消费。
Redis Streams 消费组与可靠投递实践（2025）
Redis Streams 消费组与可靠投递实践（2025）Streams 在事件投递与队列场景提供轻量可靠性保障。一、消费组与并发消费组：按组进行分配与并发消费，提升吞吐。公平分配：避免单消费者垄断，控制负载均衡。二、PEL 与 ackPEL：挂起列表记录未确认消息，支持恢复。ack 与重试：对超
