1.1 消费的解决数据>>>生产的数据
1.2 分片的大厂点请求量突破单点性能极限
在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分片,解决此过程中会在某一主机 Server 上对相应的大厂点 Key 进行访问,当访问超过 Server 极限时,解决就会导致热点 Key 问题。大厂点
热点Key请求某一主机,超过该主机网卡上限时,导致服务器中的其它服务无法正常进行
=》
热点过于集中,热点Key缓存过多,超过目前缓存容量,导致缓存分片服务被打垮
=》
缓存服务崩溃,此时再有请求产生,会缓存到后台DB,导致缓存击穿,进一步还会导致缓存雪崩。
3.1 服务端缓存
Client会将请求发送到Server,而Server是多线程服务,本地就具有一个基于Cache LRU策略的缓存空间。当Server本身拥堵时,Server不会将请求进一步发送给DB而是直接返回,只有当Server本身畅通时才会将Client请求发送至DB,并且将该数据重新写入缓存。此时就完成了缓存的访问跟重建。
缺陷
在客户端单独部署缓存。使用过程中Client首先访问服务层,再对同一主机上的缓存层进行访问。该种解决方案具有就近访问、速度快、没有带宽限制的优点。
缺陷
缺陷
使用Redis做缓存,那可以把一个热点Key的缓存查询压力,分散到多个Redis节点。一个非常热点的数据,数据更新不是很频繁,但是查询非常频繁,要保证基本保证100%的缓存命中率,该怎么处理?
核心思想:空间换时间,即同一热点key保留2份:
不带的后缀的有TTL
带后缀的没有TTL
先查询不带后缀的,查询不到,则:
这样即可尽可能避免缓存击穿。
参考
https://www.alibabacloud.com/help/zh/doc-detail/67252.htm
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责任编辑:武晓燕 来源: JavaEdge Redis热点key
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