redis现在已经成为大家软件开发过程中必不可少的缓存中间件了，合理的使用redis，可以使我们的线上服务在应对高并发时候变的游刃有余，极大的减轻了数据库服务的压力。

您可以通过本文了解redis热点key问题。

今天给大家带来的是如何解决高并发访问下的redis热key问题以及相关解决方案。主要内容有如下几个部分：

• 什么是redis的热点key问题？
• 什么是缓存穿透？
• 什么是缓存雪崩？
• 如何快速的发现热点key？
• 业内解决缓存热key的一些方案（有赞技术方案、阿里云Redis最佳实践）
• 设计一个实时发现并解决热点key的技术方案？

什么是redis 的热key问题？

在突发情况下、短时间内出现大量请求同时访问redis的某些特定的key。

大量的访问请求瞬时怼到指定的一台或多台（主从节点的情况下）redis服务器上，占据大量带宽的同时，也给redis服务器带来了较大的压力。严重的情况下，redis服务器可能会无法承受访问请求压力导致缓存服务器响应缓慢甚至宕机。这时候所有的请求都会直接去访问数据库，缓存服务器都无法承受住请求压力，数据库可想而知，导致线上数据库无法响应而宕机，最终所有服务都无法响应，产生严重的线上事故。

常见的容易产生热点key的有以下场景：

• 商品秒杀：同一个商品短时间内产生大量请求，产生商品详情、库存、下单链路等热点缓存
• 微博明星、大V宣布恋情（例如鹿晗宣布与关晓彤的恋情搞挂微博）
• 热点新闻、热点评论等

什么是缓存穿透？

上面的代码给大家展示了一个典型的缓存穿透的例子，简单流程示意图如下：

当这条数据不存在的时候，我们始终都无法从缓存中获取到这条数据，这个时候就会再次请求数据库。当这个漏洞被不法分子利用，大量请求这条数据的时候，就会直接查询到数据库。这就是所谓的“缓存穿透”。

缓存穿透并不复杂，最简单的解决方案就是即使数据库查询到的数据为null时候也写缓存。但是把缓存的过期时间设置短一点，比如1分钟，过期了再走一遍数据库查询数据是否存在，这样既可很好的避免缓存穿透的问题。

什么是缓存雪崩？

缓存雪崩指的是在某一时间段，缓存中大量的key集中过期失效。

例如线上所有的商品详情都存在redis中，且设置为一个小时过期。这样当过了一个小时之后，所有的商品详情缓存数据都集中过期，线上所有请求商品详情的业务都会去请求数据库，数据库将会承受较大的压力，且周期出现。

知道问题的现象和产生的原因后，怎么解决也就容易多了，制定一定的策略，保证redis中的key不要在同一个时间点集中失效，将所有要过期的key分散到各个时间点逐步的过期即可。

如何快速的发现热点key

了解了上面的热点key问题、缓存穿透、缓存雪崩，我们再一起来看看如何发现热点key。如果我们无法及时的发现热点key，就无法及时的处理热点key可能造成的问题，及时监控并处理，防患于未然才能让线上的服务长治久安。

发现热key的方式可以有如下几种：

1. 业务明确的情况下，可以评估出是否存在热点key，上线前即可准备好相关处理方案；
2. redis自带的monitor命令可以实时抓取到redis服务器接收到的命令，但是该命令对redis的性能有一定的影响，要知道redis可是单线程的。高并发情况下不可取；
3. 收集redis key访问日志，实时计算出热点key排名

业内解决缓存热key的一些方案

那么发现了热点key如何解决呢？

有赞TMC方案

这里推荐大家看一下有赞技术团队的TMC方案《有赞透明多级缓存解决方案（TMC）》，不仅提供了发现热点key的方法并提供了系统的解决方案。

基本架构设计思想如下（文末会提供参考文章链接）：

阿里云redis最佳实践

现在中小企业都上云了，阿里云的redis相信大家一定不陌生，针对redis热点key问题的发现与解决，在redis最佳实践文档中也做了详细的说明，大家也可以详细了解一下阿里云redis的设计思路。

设计一个实时发现并解决热点key的技术方案

如果让我们自己来设计这样的一个服务，如何来设计呢？这里提出问题，欢迎各位技术大佬“八仙过海，各显神通”。

1. 这个系统应该具有哪些功能？
2. 有什么样的挑战？
3. 如何做到高可用？
4. 采用什么样的技术或算法？

欢迎评论区留言讨论~

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参考文章：

《有赞透明多级缓存解决方案（TMC）》

链接：https://segmentfault.com/a/1190000017142556#articleHeader4

《阿里云redis最佳实践-热点key问题的发现与解决》

链接：https://help.aliyun.com/document_detail/67252.html#title-rpb-0kp-un1