Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Redis çoğu projede yalnızca basit GET/SET anahtar-değer önbelleği olarak kullanılır; oysa tek iş parçacıklı (single-threaded) olay döngüsü ve zengin veri yapılarıyla gerçek zamanlı skor tablolarından hız sınırlamaya (rate limiting), dağıtık kilitlerden olay akışlarına (Streams) kadar kritik backend problemlerini milisaniyenin altında çözer.

Eğitimde tüm Redis veri yapıları ve bellek temsilleri, önbellekleme stratejileri (cache-aside, write-through, cache stampede, TTL jitter), pipelining, transaction ve atomik Lua script'leri, Redis Streams ile tüketici grupları, RDB/AOF kalıcılık ayarları, bellek tahliye (eviction) politikaları ile Sentinel ve Redis Cluster topolojileri uygulamalı olarak işlenir.

Kimler Katılmalı?

  • Yüksek trafikli servislerde gecikmeyi düşürmek ve veri tabanı yükünü azaltmak isteyen backend geliştiricileri
  • Gerçek zamanlı oturum, kuyruk, rate limiter ve önbellek katmanı tasarlayan yazılım mimarları
  • Redis/Valkey kümelerini üretimde işleten DevOps, SRE ve veri tabanı mühendisleri
  • Ön koşul: herhangi bir backend dilinde uygulama geliştirme deneyimi

Kazanımlar

  • Senaryoya göre String, Hash, Set, Sorted Set, Bitmap, HyperLogLog ve Stream yapılarını doğru seçmek
  • Cache-aside, negatif önbellekleme, erken yenileme ve kilitlerle cache stampede (thundering herd) sorununu önlemek
  • Pipelining ve atomik Lua script'leriyle ağ turu (RTT) maliyetini ve yarış durumlarını (race condition) ortadan kaldırmak
  • Sliding window rate limiter, gerçek zamanlı liderlik tablosu ve dağıtık kilit mekanizmaları kodlamak
  • Bellek yönetimi (maxmemory-policy), BigKey/HotKey tespiti, RDB/AOF ve Redis Cluster sharding ayarlarını yönetmek

Konular

Redis Mimarisi, Temel ve İleri Veri Yapıları
  • Single-threaded event loop, I/O multiplexing ve nedenKEYS * gibi O(n) komutlar üretimi kilitler?
  • String, Hash, List, Set ve Sorted Set (ZSET) yapılarının zaman karmaşıklığı ve bellek kodlamaları
  • Bitmap, HyperLogLog (olasılıksal tekil sayım) ve Geospatial indeks kullanımı
Kurumsal Önbellekleme Desenleri ve Tutarlılık
  • Cache-Aside, Read-Through, Write-Through ve Write-Behind stratejileri
  • Cache Stampede (Thundering Herd), Cache Penetration (Bloom Filter / null caching) ve Cache Avalanche (TTL Jitter)
  • Önbellek geçersiz kılma (invalidation) desenleri ve İstemci Taraflı Önbellekleme (Client-Side Caching)
Atomik İşlemler, Lua Scriptleri ve Gerçek Zamanlı Tasarım Kalıpları
  • Pipelining ile toplu komut gönderimi, MULTI/EXEC, WATCH ve atomik Lua scriptleri (EVAL)
  • Token Bucket ve Sorted Set tabanlı Sliding Window Rate Limiter geliştirme
  • SET NX PX ile dağıtık kilit (Distributed Lock / Redlock tartışması) ve idempotency anahtarları
Pub/Sub, Kuyruklar ve Redis Streams
  • Fire-and-forget Pub/Sub ile kalıcı Redis Streams arasındaki mimari fark
  • Redis Streams: XADD, XREADGROUP, Consumer Groups, Pending Entries List (PEL) ve hata kurtarma
Üretim Operasyonları: Kalıcılık, Bellek, Sentinel ve Cluster
  • RDB anlık görüntüleri, AOF (Append-Only File) fsync politikaları ve hibrit kalıcılık
  • maxmemory tahliye politikaları (allkeys-lru, volatile-lfu), BigKey/HotKey analizi ve SLOWLOG
  • Redis Sentinel ile otomatik failover ve Redis Cluster (16384 hash slot, hash tag {...}) mimarisi

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Apache Cassandra ile Dağıtık NoSQL Veri Tabanları

    Masterless halka (ring) mimarisi, consistent hashing, ayarlanabilir tutarlılık (LOCAL_QUORUM), LSM-Tree/SSTable depolama motoru, sorgu odaklı CQL veri modelleme ve küme operasyonları; yüksek yazma hacimli sistemler için.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Elasticsearch ve OpenSearch ile Arama ve Analitik

    Inverted index ve Lucene mimarisi, metin analizi (tokenizer/filter), mapping tasarımı, Query DSL ve BM25 alaka düzeyi (relevance tuning), Aggregations, hibrit/vektör arama ve ILM/ISM ile küme yönetimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Neo4j ile Graf Veri Tabanları ve Cypher

    Labeled Property Graph modelleme, Cypher sorgu dili ve değişken uzunluklu yol gezintileri, index-free adjacency, PROFILE/EXPLAIN optimizasyonu, Graph Data Science (PageRank, Louvain) ve Knowledge Graph/GraphRAG uygulamaları.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Time-Series Databases (Zaman Serisi Veri Tabanları)

    Zaman serisi veri modelleme, yüksek kardinalite (high cardinality) yönetimi, TimescaleDB (hypertable, continuous aggregates, sıkıştırma) ve InfluxDB/VictoriaMetrics, downsampling ve saklama (retention) politikaları.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • Vector Databases (Vektör Veri Tabanları) Mimarisi ve Arama

    Yoğun ve seyrek (dense/sparse) embedding vektörleri, uzaklık metrikleri, ANN indeks algoritmaları (HNSW, IVF, DiskANN), kuantizasyon (PQ, Scalar, Binary), metadata filtreleme, hibrit arama ve recall/gecikme kıyaslaması.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • pgvector, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile Vektör Arama

    Dört önde gelen vektör çözümünün uygulamalı karşılaştırması: PostgreSQL pgvector/pgvectorscale, Milvus, Weaviate ve Pinecone ile indeks kurulumu, hibrit arama, multi-tenant izolasyon ve üretim mimarisi seçimi.

    Veri Tabanı Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin