上文我们深入理解了 Elasticsearch 的架构与实现原理，通过倒排索引实现了搜索，你是否考虑过关键词的搜索中，其中关键词是如何从文档中拆分的呢？这实际上是通过分词器实现的，然而，在处理中文文本时，Elasticsearch 内置的标准分词器往往表现不佳，它会将句子逐字分割，无法理解词汇的边界，导致搜索准确率低下。

例如，句子 "我是中国人" 会被拆分为 "我"，"是"，"中"，"国"，"人" 这五个独立的字。当用户搜索 "中国" 时，可能无法精准匹配到这条文档。

IK 分词器 正是为了解决这一问题而生的。它是 Elasticsearch 的一款开源中文分词插件，提供了智能、细粒度的中文分词能力，并支持丰富的自定义词典，从而极大地提升了中文搜索的准确性和用户体验。接下来本文将手把手带你完成从 Elasticsearch 环境搭建到 IK 分词器集成的全过程。

在实际生产业务中经常会遇到高性能、高并发的查询场景，也就是需要再极短的时间内快速响应用户的查询内容，提高用户的体验性，此时就需要用到搜索技术了，接下来我们将深入了解搜索引擎的核心。

总结整理了一些常见的 Redis 缓存，前面全面学习了 Redis，结合此处常见的面试题就可以进行回答了，整理自己的话术语言，做出关键词的提示构思，自信的对面试官说出来你的理解。

主从同步是 Redis 分布式的基础，由此联想到分布式理论的基础 - CAP 原理，如何保证数据一致性，但凡分布式就离不开它。Redis 的高可用离开了主从同步将无从进行，其中 Redis Cluster 集群模式的节点数据同步，也是依赖于主从同步，本文将总结主从同步到底是如何做的，Redis Cluster 集群的架构实现原理。

Redis 所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。你可以想象 Redis 内部有一个死神，时刻盯着所有设置了过期时间的 key，寿命一到就会立即收割。

你还可以进一步站在死神的角度思考，会不会因为同一时间太多的 key 过期，以至于忙不过来。同时因为 Redis 是单线程的，收割的时间也会占用线程的处理时间，如果收割的太过于繁忙，会不会导致线上读写指令出现卡顿？

接下来我们带着疑问深入了解 Redis 的过期策略与内存淘汰策略。