[Balun.Courses] Redis для разработчиков (Кирилл Кузин)

​

Углубленный курс для backend’еров, которые привыкли использовать Redis как простое key-value-хранилище. Учимся решать более сложные задачи — от создания очередей и синхронизации подов до повышения отказоустойчивости системы.

За 1.5 месяца научимся:

• Решать больше задач с помощью Redis
  От очередей и уведомлений до синхронизации компонентов. Сможешь облегчать себе жизнь на рядовых задачах и не усложнять архитектуру
• Проектировать кеш под нагрузкой
  Лучшие практики и анти-паттерны, которые приводят к неконсистентным данным, перегрузке БД или самого Redis
• Строить обмен сообщениями
  Тонкости Pub/Sub и Streams, и что из них выбирать в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию
• Обеспечивать надёжность и сохранность данных
  RDB, AOF, репликации и Sentinel — все, что нужно знать про гарантии сохранности данных и восстановку редиса после отказов
• Масштабировать и оптимизировать Redis
  Разберёшься с Redis Cluster, сможешь находить узкие места одного инстанса и оптимизировать работу Redis под растущей нагрузкой
• Диагностировать проблемы в проде
  Выведем необходимые метрики в графану и объясним, как их интерпретировать, куда смотреть при инцидентах, что чинить, и главное — как

Подойдет backend-разработчикам уровня Middle/Senior
Все, что нужно:

1. базово знать редис на уровне вставки / чтения
2. знать основы проектирования архитектуры
3. владеть любым ЯП — привязки к конкретному нет

Подробная программа

• Урок №1. Архитектура Redis и структуры данных под капотом
  Один и тот же Redis может по-разному расходовать память и справляться с нагрузкой. Разбираемся, как он хранит данные, выполняет команды и чем отличаются структуры данных по стоимости операций и потреблению памяти
• Урок №2. Кэширование с Redis: паттерны и анти-паттерны
  Учимся правильно строить слой кэширования, выбирать стратегию работы с кэшем и понимать ошибки, которые в продакшене приводят к неконсистентным данным, перегрузке источника данных или самого Redis
• Урок №3. Глубокий разбор Pub/Sub и Streams
  Для реализации простой очереди необязательно поднимать кафку. Погружаемся в более сложные сценарии инструмента — изучаем Redis как систему обмена сообщениями и учимся выбирать между Pub/Sub и Streams в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию обработки
• Урок №4. Надежность данных: персистентность, репликация и восстановление
  Изучаем, какие есть гарантии сохранности данных «из коробки», как организуется репликация и как Redis восстанавливает работу после отказов
• Урок №5. Масштабирование и производительность
  Учимся масштабировать Redis на больших данных и под высокую нагрузку, а также разбираемся с возможными техниками оптимизации
• Урок №6. Диагностика, мониторинг и лучшие практики в продакшене
  Даже корректно спроектированный Redis со временем может столкнуться с ростом latency, нехваткой памяти, тяжелыми командами, проблемами persistence или репликации.
  Учимся наблюдать за Redis в продакшене, диагностировать причины деградации производительности и отличать проблемы памяти, команд, persistence, сети и конфигурации друг от друга