@ClericPy 为什么要 ignore missing imports...

再安利最近写的 Redis 6.0 一些新功能的实现的文章：

Redis 6.0 ACL 基于 Bitmap 实现： https://blog.2014bduck.com/archives/343
Redis 6.0 多线程 IO 的实现： https://blog.2014bduck.com/archives/326

文章在 V2EX 上也能找到~不过安利博客大概可以流量+1

我是 小黄鸭 @Shopee ^_^

@hello2060 拿纸写完拍照更麻烦呀，人家现在这个时间问，肯定是因为疫情远程面试，不然谁买板子

@b821025551b 是不是有啥文字表达的误会 2333 我看 youtube 上的 up 主（放心我看的不是印度的小哥）也是这样年的呀 steam

想深入了解的话，github 上 pingcap 的一个 awesome database 的 repo （名字大概有点偏差）

@AyoCross 个人认为因为简单才符合 redis 各项功能设计的理念

@index90 单元测试覆盖率达到 100%印象中好像并不是什么推荐的实践？不过不太记得出处了，大意就是强制要求 100%实际上好像，比如说其实说明业务代码可能有一些 edge case 没有覆盖到的情况下就容易测试覆盖率 100%，当业务代码对各种边界条件处理都很完善的时候，想要 100%就很难了

是否 TCP 连接建立之后，所有的传输都必定抵达，必定能够组合回原来的内容？

@whileFalse 400GB 内存成本不是无脑开的，而且 qps 并不太高，为什么一定要将钱砸进去，不选择其他更好的方案。当然您也可以坚持有钱什么都能做的理念开够 400 内存的集群

第一种情况需要做 1 主多从，架设负载均衡将 QPS 摊到各台机器

第二种情况数据太多了，内存放不下的，但是如果成本足够的话使用去中心化的 Redis Cluster 处理，其实更好的方案应该是不使用 Redis，内存代价太高了

建议了解一下 redis-cell，现成的东西不要造轮子了

@tingyunsay 小项目去重应该直接 set()精确, 大项目才应该用 BloomFilter ?

GET API 是根据 ID 获取的过程，这个过程中你的目标是明确（且唯一的），包括需要在哪个分片进行获取

Query 的时候，根据你的条件（例如查询 id 为 xxx 的 doc ），在各个分片中进行“搜索”，获取各个分片符合条件的 doc 的 id，在协调节点中进行合并，合并结果回到分片中拿出完整数据（ query then fetch，如果是 query and fetch 等会略有不同）

这个头像好像能自动播放 BGM

虽然给不出什么实质性的建议，不过简历里面将各种技术、软件、项目等专有名词拼对是最基本的要求，例如你的 ES 拼写是错的...S 请转为 lowercase，另外应届的同学熟悉 ES 的话应该还是很有竞争力的，就看是不是真的“熟悉”了，祝好运

所以其实正确来说，不应该讲 MULTI 解释为事务，正确的认识是使用 MULTI 使得多个命令可以串行执行不被打断，至于从准备到开始执行过程中是否有变更使用 WATCH 来检查，一旦开始执行就会全部执行完毕不被打扰

@cuiweixie 恩理解你意思了，在 IOThreadMain 这段确实过掉了

@cuiweixie 一开始我也这样想过这段，不过后来觉得，比较好的流程应该是：
1、Master 准备这些 pending_list
2、Master 完成，进入 IO Thread 阶段，这时候 Master Thread 应该 act as IO Thread 来工作，而不是 sleep 等待
3、IO 阶段完成，Master 恢复处理 Master 的内容

这个想法是因为部分注释（读写都有）：
```
/* Also use the main thread to process a slice of clients. */
```
也就是说 Master 应该也会负责托管部分的 pending clients 么？ 所以没第一时间肯定，觉得晚上还需要再看看