ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Top 5 Redis Use Cases

เลือกโหมดฝึก

แต่ละโหมดจะเปิดห้องฝึกแบบเต็มจอ

75 ประโยค

หากประโยคสั้นหรือยาวเกินไป กดที่ Edit เพื่อปรับแก้

In this video, we discover the versatility of Redis.

We'll talk about the top use cases that have been better tested in production at various companies and at various scales.

Get insights into how Redis solves interesting scalability challenges for us

and learn why it is a great tool to know well in our system design toolset.

Let's dive right into it.

First of all, what is Redis and why do people use it?

Redis is an in -memory data structure store.

It is most commonly used as a cache.

It supports many data structures such as strings, hashes, lists, sets, and sorted sets.

Redis is known for its speed.

We made a video to explain why Redis is so fast.

Look for the link in the description if you would like to watch that video.

Now let's dive into the top use cases of Redis.

The number one use case of Redis is caching objects to speed up web applications.

In this use case, Redis stores frequently requested data in memory.

It allows the web servers to return frequently accessed data quickly.

This reduces the load on the database and improves the response time for the application.

At scale, the cache is distributed among a cluster of Redis servers.

Sharding is a common technique to distribute and caching load evenly across the cluster.

Other topics to consider when deploying Redis as a distributed cache include setting a correct TTL

and handling thundering hurt on cold start.

Another common use case is to use Redis as a session store to share session data among stateless servers.

When a user logs into a web application, the session data is stored in Redis,

along with a unique session ID that is returned to the client as a cookie.

When a user makes a request to the application, the session ID is included in the request,

and the stateless web server retrieves the session data from Redis using the ID.

It is important to note that Redis is an in -memory database.

The session data stored in Redis will be lost if the Redis server restarts.

Even though Redis provides persistent options like a snapshot and AOF or append -only file,

they allow session data to be saved to disk and reloaded into memory in the event of a restart.

These options often take too long to load to be practical.

In production, replication is usually used instead.

In this case, data is replicated to a backup instance.

In the event of a crash of the main instance, the backup instance is quickly promoted to take over the traffic.

The next use case is distributed log.

Distributed logs are used when multiple nodes in an application need to coordinate access to some shared resource.

Redis is used as a distributed log with its atomic commands like set -nx or set -if -not -exists.

It allows a caller to set a key only if it does not already exist.

Here's how it works at a high level.

Client 1 tries to acquire the log by setting a key with a unique value

and a timeout using the set -nx command.

If the key was not already set, the set -nx command returns 1, indicating that the log has been acquired by client 1.

Client 1 finishes its work and releases the log by deleting the key.

Now if the key was already set, the set -annex command returns 0, indicating that the log has already been held by another client.

In this case, client 1 waits and retries the set -annex operation until the log is released by the other client.

Note that this simple implementation might be good enough for many use cases, but it is not completely fault -tolerant.

For production use, there are many Redis client libraries that provide high -quality distributed log implementation built right off the box.

Next up is Ray Limiter.

Redis can be used as a Ray Limiter by using its increment command on some counters

and setting expiration times on those counters.

A very basic

Ray Limiting algorithm works this way.

For each incoming request, the request IP or user ID is used as a key.

The number of requests for the key is incremented using the increment command in Redis.

The current count is compared to the allowed rate limit.

If the count is within the rate limit, the request is processed.

If the count is over the limit, the request is rejected.

The keys are set to expire after a specific time window, for example, a minute, to reset the cans for the next time window.

More sophisticated rate limiters, like the leaky bucket algorithm, can also be implemented using Redis.

The last use case we would like to talk about is gaming leaderboard.

For most games that are not super high scale, Redis is a delightful way to implement various types of gaming leaderboards.

Sort of sets are the fundamental data structure that enables this.

A sort of set is a collection of unique elements, each with a score associated with it.

The elements are sorted by score.

This allows for quick retrieval of the elements by score in logarithmic time.

That's it for our top Redis use cases.

Redis is very versatile.

There are many different ways to use it.

Some features are more better tested than others.

Our creativity is the limit.

Use it with care and have fun with it.

You would like our videos.

You may like our weekly system design newsletter as well.

It covers topics and trends in large -scale system design, trusted by 200 ,000 readers.

Subscribe at blog .buybygo .com.

ดาวน์โหลดแอป

ทุกอย่างที่ต้องใช้เพื่อพูดได้คล่อง

AI ให้คะแนนการออกเสียงให้คะแนนทุกประโยค

ฝึก IPAเชี่ยวชาญทุกเสียง

คำศัพท์สร้างคลังคำของคุณ

เกมคำศัพท์เล่นไปเรียนไป

สแกน QR

Download on theApp Store Get it onGoogle Play

📺 ช่องเดียวกัน

✨ วิดีโอแนะนำ

231 ประโยค

Redis Crash Course - the What, Why and How to use Redis as your primary database

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

185 ประโยค

Use these CSS features instead of JavaScript

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

9 ประโยค

Rate Limiter System Design in Under 60 Seconds #techprep #programming #systemdesign

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

180 ประโยค

Armchair Architects: Resiliency in the Cloud – Core Patterns

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

78 ประโยค

How I deploy serverless containers for free

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

54 ประโยค

Traceroute: You're Probably Reading the Results Wrong

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

202 ประโยค

He Realized his Mistake

Daily ConversationUniversity Students

30 ประโยค

Research Source Mastery: How to Find & Verify Credible Data (2026)

Daily ConversationUniversity Students

689 ประโยค

Database Sharding! Designing Data-Intensive Applications chapter 6

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

74 ประโยค

LangChain in 5 Minutes (Explained Clearly)

Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

บทเรียนฝึกพูดนี้ใช้วิดีโอ “Top 5 Redis Use Cases” เป็นสื่อ คำที่ถูกพูดซ้ำบ่อยที่สุด: Redis, log, client, session, key วิดีโอนี้มี 75 ประโยค และ 937 คำ สำหรับฝึกพูดตาม ช่วงที่มีเสียงพูดยาว 6:16 ผู้พูดพูดด้วยความเร็วสม่ำเสมอ ประมาณ 149 คำต่อนาที เหมาะกับการฝึกพูดตาม มีเพียง 77% ของคำที่อยู่ใน 3,000 คำที่ใช้บ่อยที่สุดในภาษาอังกฤษ คำศัพท์จึงค่อนข้างยาก

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

คำที่ควรเรียนรู้ 15 คำจากวิดีโอ พร้อมคำอ่านและความหมาย:

คำศัพท์	คำอ่าน	ความหมาย
server คำนาม	/ˈsɝvɚ/	เซิร์ฟเวอร์
element คำนาม	/ˈɛləmənt/	ธาตุ
topic คำนาม	/ˈtɑpɪk/	หัวข้อ, กระทู้
log คำนาม	/lɔɡ/	ซุง, ท่อน
indicate คำกริยา	/ˈɪndɪˌkeɪt/	บ่งบอก
database คำนาม	/ˈdeɪtəˌbeɪs/	ฐานข้อมูล
dive คำกริยา	/daɪv/	ดำ
algorithm คำนาม	/ˈælɡəɹɪðm̩/	ขั้นตอนวิธี, อัลกอริทึม
technique คำนาม	/tɛkˈniːk/	เทคนิค, กลเม็ด
compare คำกริยา	/kəmˈpɛɚ/	เปรียบเทียบ
solve คำกริยา	/sɒlv/	แก้, แก้ไข
string คำนาม	/stɹɪŋ/	ด้าย, เชือก
discover คำกริยา	/dɪˈskʌvə/	ค้นพบ
resource คำนาม	/ɹɪˈzɔːs/	ทรัพยากร
reader คำนาม	/ˈɹi.dɚ/	ผู้อ่าน

ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้

โครงสร้างที่ผู้พูดใช้บ่อยที่สุด พร้อมคำพูดจริงจากวิดีโอ:

โครงสร้าง	ในวิดีโอ
Passive voice be + กริยาช่อง 3 — เน้นสิ่งที่เกิดขึ้น ไม่ใช่ผู้กระทำ	is known · is distributed · is stored
Present perfect have/has + กริยาช่อง 3 — เหตุการณ์ในอดีตที่ยังเกี่ยวข้องกับปัจจุบัน	have been · has been acquired · has already been held

การออกเสียงที่ควรระวัง

เสียง “th”: algorithm /ˈælɡəɹɪðm̩/, thunder /ˈθʌndɚ/, logarithmic /ˌlɒɡəˈɹɪðmɪk/
เสียง “sh” และ “zh”: cache /kæʃ/, implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, associate /əˈsoʊʃi.ət/, hash /ˈhæʃ/, expiration /ˌɛk.spɚˈeɪ̯.ʃən/
คำยาว — ลงเสียงหนักให้ถูกพยางค์: implementation /ˌɪmplɪmənˈteɪʃən/, associate /əˈsoʊʃi.ət/, fundamental /ˌfʌn.dəˈmɛn.təl/, creativity /kri.eɪˈtɪv.ᵻ.ti/, coordinate /koʊˈɔɹ.dəˌneɪt/

เสียงที่คนไทยมักออกเสียงยาก:

เสียงท้ายคำ — ออกเสียงให้ครบ ไม่เปลี่ยนเป็นตัวสะกดแบบไทย: cache /kæʃ/, database /ˈdeɪtəˌbeɪs/, dive /daɪv/, annex /əˈnɛks/, practical /ˈpɹæk.tɪ.kəl/
/v/ — ไม่ใช่ /w/ ให้ฟันบนแตะริมฝีปากล่าง: server /ˈsɝvɚ/, dive /daɪv/, solve /sɒlv/, discover /dɪˈskʌvə/, creativity /kri.eɪˈtɪv.ᵻ.ti/
/z/ — เสียงก้อง ไม่ใช่ /s/: resource /ɹɪˈzɔːs/, newsletter /ˈn(j)uzˌlɛtɚ/

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

ฟังวิดีโอให้จบหนึ่งรอบโดยยังไม่ต้องพูด แล้วจดคำที่ยังไม่รู้จัก
พูดตามทีละประโยคด้วยความเร็วปกติ ทำซ้ำแต่ละประโยคจนจังหวะของคุณตรงกับผู้พูด
อัดเสียงตัวเองแล้วเทียบกับต้นฉบับ โดยสังเกตคำอย่าง server, element, topic เป็นพิเศษ

เทคนิค Shadowing คืออะไร?

Shadowing เป็นเทคนิคการเรียนรู้ภาษาที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ พัฒนาขึ้นสำหรับการฝึกนักแปลมืออาชีพ วิธีการนี้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: คุณฟังเสียงภาษาอังกฤษจากเจ้าของภาษาและพูดตามทันที — เหมือนเงาที่ตามผู้พูดด้วยช่วงเวลาห่าง 1-2 วินาที การวิจัยแสดงว่าเทคนิคนี้ปรับปรุงความแม่นยำในการออกเสียง ทำนองเสียง จังหวะ การเชื่อมเสียง การฟังเข้าใจ และความคล่องแคล่วในการพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

เทคนิค shadowing: อ่านคู่มือฉบับเต็มทีละขั้นตอน →

ฝึกพูดภาษาอังกฤษด้วยเทคนิค Shadowing จากวิดีโอ: Top 5 Redis Use Cases

เลือกโหมดฝึก

ดาวน์โหลดแอป

The Secret Sauce Behind NoSQL: LSM Tree

Proxy vs Reverse Proxy (Real-world Examples)

Cache Systems Every Developer Should Know

System Design Was HARD - Until You Knew the Trade-Offs

8 Most Important System Design Concepts You Should Know

Everything You Need to Know About DNS: Crash Course System Design #4

CAP Theorem Simplified

What Is REST API? Examples And How To Use It: Crash Course System Design #3

System Design: Why is Kafka Popular?

System Design: Why is Kafka fast?

What Are Microservices Really All About? (And When Not To Use It)

What is API Gateway?

10+ Key Memory & Storage Systems: Crash Course System Design #5

What Is Redis Really About? Why Is It So Popular?

Kubernetes Explained in 6 Minutes | k8s Architecture

How Does a URL Shortener Work?

How Git Works: Explained in 4 Minutes

Redis Crash Course - the What, Why and How to use Redis as your primary database

Use these CSS features instead of JavaScript

Rate Limiter System Design in Under 60 Seconds #techprep #programming #systemdesign

Armchair Architects: Resiliency in the Cloud – Core Patterns

How I deploy serverless containers for free

Traceroute: You're Probably Reading the Results Wrong

He Realized his Mistake

Research Source Mastery: How to Find & Verify Credible Data (2026)

Database Sharding! Designing Data-Intensive Applications chapter 6

LangChain in 5 Minutes (Explained Clearly)

คำศัพท์และข้อสังเกตด้านการพูดสำหรับบทเรียนนี้

คำศัพท์สำคัญในวิดีโอนี้

ไวยากรณ์ในวิดีโอนี้

การออกเสียงที่ควรระวัง

วิธีฝึกกับวิดีโอนี้

เทคนิค Shadowing คืออะไร?