最佳实践有点大了，其实就是几个使用建议。
redis 的单条命令可保证原子性，但多条命令无法保证。
甚至分布式场景下， mget 这种会被分拆的命令也无法保证原子性。
而如何保证多条命令的原子性呢？此时可以使用 lua。
典型使用场景有rate limit等。
先说结论，后续详细解释：
SCRIPT LOAD此lua脚本，拿到sha值EVALSHA，如果报找不到脚本错误，再执行EVAL+lua脚本内容(可以提前预热)EVAL，之后只需要执行EVALSHA就可以KEYS和ARGV传入，而且一定要区分二者区别锁是我们在实现大多数系统时绕不过的话题。一旦有竞态条件出现，任何不经保护的操作，都可能带来问题。
而现代系统大多为分布式系统，这就引入了分布式锁，要求具有在分布各处的服务上保护资源的能力。
而实现分布式锁，目前大多有以下3种方式：
其中redis简便灵活，高可用分布式，且支持持久化。本文即介绍基于redis实现分布式锁。
在现代应用系统实现中，我们一般使用长连接与服务端进行交互，以减少建立连接的开销。
同时使用连接池，维护特定数量的连接以备随时使用。
但是在NAT等有中间设备的情况下，长连接很可能因为某些原因被断开。
从而导致连接池失去应有的作用。
基于这些需求，就需要使用TCP的keepalive功能。
它能提供一种自动、高效、可灵活配置，相比应用层心跳包更轻量的连接保活方式。
当我们需要对外提供服务的时候，尤其是KV存储这种对稳定性更高的中间件服务，一般会使用VIP, 而不是让用户直连：
使用VIP时需要注意的是，长时间idle的连接会被reset。
原因是LVS一般配置为保持连接有时间限制，如果超过此时间后连接上一直没有报文，LVS就会发送RST报文断开链接。
这么做的原因是为了节省连接资源，也避免攻击。
但是在实际使用场景中，用户一般使用资源池维护长连接。
在连接池中预留部分多余连接是合理的，此部分连接应该保证长期有效。
这就需要用到TCP的keepalive功能。
本文主要是对antirez博客的翻译。其实nosqlfan已经有一篇译文，但不知道为什么省略了很多重要的细节，因此完整翻译了本篇。
首先antirez感觉到，他看到的所有针对Redis的文章和讨论中，对Redis持久化的误解是最大的。因此在这篇文章中，他将尝试真正的公正一些：不做Redis的广告，不尝试跳过任何细节以避免使Redis模糊不清。作者想做的仅是提供一个清晰易懂的描绘，介绍Redis持久化的工作原理，Redis的持久化如何可靠，以及与其它数据库的对比。
我们应该考虑的第一件事是对于数据库的持久化，我们的期望是什么。因此我们将一个简单的写操作中发生的事情可视化：
2020更新：
感觉可以做一个我曾经用过的域名的列表了：
ffjson是一个开源的golang工具库，它能大幅度提高json序列化、反序列化的性能，根据作者数据比标准库快2-3倍。
本文旨在分析ffjson的原理及实现，同时分析了ffjson作者对golang程序进行性能优化的思路。
json序列化是指将实体类转化成json字符串的过程，而反序列是此过程的逆向操作。
官方提供的标准库是encoding/json。我们可以猜想下标准库是怎么实现的：
items()可以轻易得到其全部成员，然后对每个成员调用__str__()方法转化为字符串。一个标准库提供的接口，肯定不能只适用于某些struct，而要写出通用的方法，必须要动态识别其成员及类型，然后进行转化。
Kolla是Openstack的容器化部署项目。
本文主要对Kolla项目进行简单介绍，对其诞生的意义、内部的大概实现做出介绍，以便于读者快速理解项目以投入使用、快速进行自定义开发。
以下主要针对Kolla的Mitaka版本。开始写这篇文章时，Mitaka还尚未发布，因此使用的其实是master版本。
参考下图，OpenStack的架构设计是很漂亮的：清晰定义的服务，完美的原子操作，独立运行的可能，组件尽量无状态易于扩展。这是一个几乎做到极致的分布式架构。
但是现实是残酷的：
运维成本很高，效率低，严重影响了使用体验。
Kolla是Openstack的容器化部署项目。
在Kolla中使用ansible启动容器，服务运行于各容器内。
很多情况下，我们需要自定义服务启动的某些参数，这就需要我们对Kolla中服务的启动有详细的了解。
以下是对Kolla中一个完整服务的分析，以horizon为例。