1、学习路线
从这章开始，我们开始系统的学习redis，说白了，就是希望花很少的时间掌握更丰富的知识和经验，解决更多的问题，这就要我们能够抓住主线，在自己的脑海中绘制一幅Redis全景知识图，这完全是可以实现的。
从学习路线来说我们包括“两大维度，三大主线”
“两大维度”就是指系统维度和应用维度，“三大主线”也就是指高性能，高可靠和高可扩展（可以简称为 “三高”）
首先，从系统维度上说，需要了解Redis的各项关键技术的设计原理，这些可以作为我们判断和处理问题打下坚实的基础，而且，我们可以从中掌握一些优雅的系统设计规范，例如run-to-complete模型，epoll网络模型，这些可以应用到后续的系统开发实践中。
这里有一个问题，Redis作为庞大的键值数据库，可以说遍地都是知识，一抓一大把，我们怎能快速的知道学习那些？其实我们可以从“三大主线”入手
按照这样的维度和主线，我们就有了一个结构化的知识体系，当我们遇见问题时，可以按图索骥，快速找到影响这些问题的关键因素。
其次，在应用维度上，我们可以按照两种方式学习：“应用场景驱动”和“典型案例驱动”，一个是“面”，一个是“点”的掌握。
对于应用场景驱动来说，缓存和集群是Redis的两大广泛的应用场景，在这些场景中，本身就具有一条显示的技术链，比如提到缓存，有缓存机制，缓存替换，缓存异常等一连串的问题。
不过，并不是所有的东西都适合采用这种方式，比如说Redis丰富的数据类型，导致Redis有很多零碎的应用场景，只有特定的业务场景下（比如亿级访问压力场景）才会出现，并不是普遍现象，所以，我们也比较难于梳理出结构化的体系，这个时候就可以使用“典型案例驱动”的方式学习了，我们可以重点解读一些对Redis的“三高”特性影响较大的使用案例。
最后，我在极客网上课程学习中有个老师分享的Redis各大典型问题，同时结合相关的技术点，画了一张Redis的问题画像图，无论我们遇到什么问题，都可以哪出这张图，快速的按照问题来查找对应的Redis主线模块，然后再进一步定位到相应的技术点上。
举个例子，如果我们遇到了Redis的相应变慢问题，对照着这张图，就可以发现，这个问题和Redis的性能主线相关，而性能主线又和数据结构，异步机制，RBD，AOF重写相关，找到了影响的因素，解决起来就很容易了。
（1）高性能主线，包括线程模型，数据结构，持久化，网络框架；
（2）高可靠主线，包括主从复制，哨兵机制；
（3）高可扩展性主线，包括数据分片，负载均衡。
按照这样的维度和主线，我们就有了一个结构化的知识体系，当我们遇见问题时，可以按图索骥，快速找到影响这些问题的关键因素。
其次，在应用维度上，我们可以按照两种方式学习：“应用场景驱动”和“典型案例驱动”，一个是“面”，一个是“点”的掌握。
对于应用场景驱动来说，缓存和集群是Redis的两大广泛的应用场景，在这些场景中，本身就具有一条显示的技术链，比如提到缓存，有缓存机制，缓存替换，缓存异常等一连串的问题。
不过，并不是所有的东西都适合采用这种方式，比如说Redis丰富的数据类型，导致Redis有很多零碎的应用场景，只有特定的业务场景下（比如亿级访问压力场景）才会出现，并不是普遍现象，所以，我们也比较难于梳理出结构化的体系，这个时候就可以使用“典型案例驱动”的方式学习了，我们可以重点解读一些对Redis的“三高”特性影响较大的使用案例。
最后，我在极客网上课程学习中有个老师分享的Redis各大典型问题，同时结合相关的技术点，画了一张Redis的问题画像图，无论我们遇到什么问题，都可以哪出这张图，快速的按照问题来查找对应的Redis主线模块，然后再进一步定位到相应的技术点上。
举个例子，如果我们遇到了Redis的相应变慢问题，对照着这张图，就可以发现，这个问题和Redis的性能主线相关，而性能主线又和数据结构，异步机制，RBD，AOF重写相关，找到了影响的因素，解决起来就很容易了。
