當(dāng)Redis遇到熱key問(wèn)題時(shí)，即某個(gè)或某些key被頻繁訪問(wèn)，可能導(dǎo)致單個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)負(fù)載過(guò)高，影響整個(gè)系統(tǒng)性能。

以下是一些常見(jiàn)的解決方案：

1. 緩存預(yù)熱與復(fù)制

緩存預(yù)熱：

• 在系統(tǒng)啟動(dòng)階段，將熱key對(duì)應(yīng)的value預(yù)先加載到多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)中。這樣在實(shí)際請(qǐng)求到來(lái)時(shí)，請(qǐng)求可以被分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)，避免單個(gè)節(jié)點(diǎn)因熱key承受過(guò)高負(fù)載。
• 例如，電商系統(tǒng)在大促前，將熱門商品的信息（如庫(kù)存、價(jià)格等）提前加載到多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)。

數(shù)據(jù)復(fù)制：

• 將熱key的數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)Redis節(jié)點(diǎn)，客戶端在訪問(wèn)時(shí)，通過(guò)一定的負(fù)載均衡算法（如隨機(jī)、輪詢等）選擇其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行訪問(wèn)。
• 例如，使用Redis Cluster時(shí)，可以手動(dòng)將熱key的數(shù)據(jù)復(fù)制到多個(gè)主節(jié)點(diǎn)上，客戶端使用一致性哈希算法來(lái)決定訪問(wèn)哪個(gè)節(jié)點(diǎn)。

2. 本地緩存

引入本地緩存：

• 在應(yīng)用服務(wù)器中添加本地緩存，如Guava Cache（適用于Java）。當(dāng)應(yīng)用程序請(qǐng)求數(shù)據(jù)時(shí)，首先檢查本地緩存，如果存在則直接返回；若不存在，再去訪問(wèn)Redis，并將獲取到的數(shù)據(jù)同時(shí)存入本地緩存。這樣可以減少對(duì)Redis中熱key的訪問(wèn)頻率。
• 例如，在一個(gè)新聞資訊應(yīng)用中，對(duì)于熱門文章的內(nèi)容，可以在應(yīng)用服務(wù)器的本地緩存中保存一份，用戶請(qǐng)求時(shí)優(yōu)先從本地緩存獲取。

3. 二級(jí)緩存架構(gòu)

構(gòu)建二級(jí)緩存：

• 在Redis之上構(gòu)建一層分布式緩存，如使用Memcached作為二級(jí)緩存。熱key的數(shù)據(jù)首先在二級(jí)緩存中查找，如果命中則直接返回；若未命中，再去Redis中獲取，并將數(shù)據(jù)同時(shí)存入二級(jí)緩存。二級(jí)緩存可以承擔(dān)部分熱key的讀取壓力，減輕Redis的負(fù)載。
• 例如，在大型社交平臺(tái)中，對(duì)于熱門用戶的資料信息，可以先在Memcached中查找，若沒(méi)有再?gòu)腞edis獲取。

4. 數(shù)據(jù)分片

對(duì)熱key進(jìn)行分片：

• 如果熱key對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)允許，可以將其數(shù)據(jù)進(jìn)行分片存儲(chǔ)。
• 例如，一個(gè)熱key是一個(gè)包含大量用戶評(píng)論的列表，可以按照一定規(guī)則（如用戶ID的哈希值）將評(píng)論分成多個(gè)部分，分別存儲(chǔ)在不同的key中?？蛻舳嗽谠L問(wèn)時(shí)，根據(jù)相應(yīng)規(guī)則計(jì)算出應(yīng)該訪問(wèn)的具體key。這樣可以將對(duì)一個(gè)熱key的請(qǐng)求分散到多個(gè)key上，降低單個(gè)key的訪問(wèn)壓力。

5. 使用讀寫(xiě)分離架構(gòu)

配置讀寫(xiě)分離：

• 對(duì)于讀多寫(xiě)少的熱key場(chǎng)景，可以使用Redis的主從復(fù)制機(jī)制，配置多個(gè)從節(jié)點(diǎn)。主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理寫(xiě)操作，從節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)處理讀操作?？蛻舳说淖x請(qǐng)求均勻分配到各個(gè)從節(jié)點(diǎn)上，從而減輕主節(jié)點(diǎn)的讀壓力。
• 例如，在一個(gè)實(shí)時(shí)排行榜應(yīng)用中，寫(xiě)操作（如更新用戶分?jǐn)?shù)）由主節(jié)點(diǎn)處理，而讀操作（如獲取排行榜）由從節(jié)點(diǎn)處理。

6. 限流與降級(jí)

限流：

• 通過(guò)限流措施，限制單位時(shí)間內(nèi)對(duì)熱key的訪問(wèn)次數(shù)?？梢允褂昧钆仆八惴ɑ蚵┩八惴▽?shí)現(xiàn)。
• 例如，使用Guava RateLimiter（Java）對(duì)訪問(wèn)熱key的請(qǐng)求進(jìn)行限流，每秒只允許一定數(shù)量的請(qǐng)求訪問(wèn)Redis中的熱key，超出的請(qǐng)求可以直接返回提示信息，告知用戶稍后重試。

降級(jí)：

• 當(dāng)檢測(cè)到熱key導(dǎo)致Redis負(fù)載過(guò)高時(shí)，進(jìn)行服務(wù)降級(jí)。
• 例如，對(duì)于一些非關(guān)鍵業(yè)務(wù)，可以直接返回默認(rèn)值或緩存的舊數(shù)據(jù)，以保證核心業(yè)務(wù)的正常運(yùn)行。如在電商秒殺活動(dòng)中，對(duì)于商品詳情頁(yè)的一些非關(guān)鍵信息（如相關(guān)推薦商品），在熱key壓力過(guò)大時(shí)，可以返回默認(rèn)的推薦列表，而保證商品的基本信息和庫(kù)存等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的正常獲取。

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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