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1. 什么是Redis抢手Key
Redis抢手key指的是拜访频率较高的key，当很多的恳求会集在一个或少量几个抢手key上时，会导致这些key地点的Redis节点的CPU、内存和网络带宽等资源被很多消耗，影响Redis集群的整体功能和稳定性。
2. 抢手Key带来的问题
- Redis节点负载过高：当某些key被频频拜访时，会导致Redis节点负载过高，然后影响Redis的功能和稳定性。
- Redis集群负载不均：当某些key被频频拜访时，会导致地点节点负载过重，而其他节点负载较轻，然后使Redis集群负载不均衡。
- Redis集群功能下降：当某些key的拜访频率特别高时，会导致Redis节点的CPU、内存、网络等资源负载过重，然后影响Redis的功能，乃至导致Redis宕机。
- 数据不一致：当某些key成为抢手key时，假如数据量较大或许更新频率较快，可能会导致数据不一致的问题，比如缓存中的数据和数据库中的数据不一致，不同节点的数据不一致。
- 缓存击穿：当某些key的拜访频率特别高时，假如这些key的数据过期或被删去，而恰好有很多的恳求同时拜访这个key，会导致这些恳求直接拜访后端数据库，然后形成缓存击穿的问题。
3. 抢手Key发生的原因
抢手Key的发生通常与以下场景有关：
- 抢手数据：某些数据具有较高的拜访频率，例如抢手产品、抢手新闻、抢手谈论等。
- 事务高峰期：当处于事务高峰期的时候，某些数据会被频频拜访，例如双11秒杀、整点秒杀等。
- 代码逻辑问题：程序的代码逻辑导致部分Key被频频拜访，例如程序中的高频轮询或许存在代码死循环。
了解抢手Key的概念和发生原因后，咱们需要想一下怎么检测和处理抢手Key问题。
4. 怎么检测抢手Key
4.1 Redis监控东西
Redis供给了一些监控东西，如 Redis monitor 和 redis-stat，能够用来监控Redis实例的运转状态。经过这些东西，咱们能够调查到拜访频率较高的Key，以及它们对Redis功能的影响。
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Redis monitor: 运用redis-cli的monitor指令，能够实时检查Redis实例的指令履行情况。经过分析输出的日志信息，能够找到拜访频率较高的Key。 -
redis-stat:redis-stat是一个实时监控Redis实例的东西，它能够展示包括指令履行次数、内存运用情况等目标。经过调查这些目标，能够发现抢手Key对Redis功能的影响。
4.2 慢查询日志
Redis的慢查询日志记录了履行时间较长的指令，经过分析慢查询日志，能够找到可能存在抢手Key的操作。能够运用redis-cli的slowlog指令检查慢查询日志。
经过上述方法，能够检测到抢手Key及其对Redis功能的影响。在找到抢手Key后，咱们需要采取相应的战略来处理抢手Key问题。
5. 处理抢手Key问题
5.1 数据分片
数据分片是经过将抢手数据分散存储在多个Redis节点上，避免单个节点负载过高，是处理抢手Key问题最常用的战略。
例如，在Redis Cluster形式下，数据主动按槽位分布在多个节点上，然后完成负载均衡。关于非Cluster形式，能够经过客户端或署理层完成一致性哈希等分片算法，将数据分布在多个Redis实例上。
5.2 读写别离
读写别离能够将读操作与写操作分隔处理，下降单个节点的负载。在主从复制形式下，能够将读操作分发到从节点上，然后分担主节点的压力。此外，能够运用署理层如Redis Sentinel或Twemproxy完成主动毛病搬运和读写别离。
5.3 缓存预热
缓存预热是指在体系启动或重启后，主动将抢手数据加载到缓存中。这样，当用户拜访这些抢手数据时，能够直接从缓存中获取，避免对后端数据库形成压力。缓存预热能够经过守时使命或应用程序启动时加载抢手数据完成。
5.4 限流
限流是经过控制恳求的速率来避免体系过载。在应用层完成限流，能够有效减轻抢手Key对Redis的压力。常见的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。
5.5 熔断降级
熔断降级是在体系出现问题时，主动下降体系功能的一种战略。在应用层完成熔断降级，能够在Redis出现抢手Key问题时，快速下降对Redis的拜访压力。熔断降级能够经过开源东西如Hystrix完成。
经过上述战略，能够有效处理Redis的抢手Key问题。然而，在实践应用中，需要根据具体事务场景和需求挑选合适的战略。接下来，咱们将经过实践事例来阐明怎么处理抢手Key问题。
6. 实践事例
6.1 电商平台抢手产品问题处理
在一个电商平台中，某些抢手产品的浏览量和购买量远高于其他产品，导致这些产品的Key成为抢手Key。为了处理这个问题，咱们能够采取以下办法：
- 将产品数据分片存储在多个Redis节点上，完成负载均衡（例如运用Redis Cluster集群）。
- 对抢手产品设置限流战略，避免恳求过多导致Redis压力过大。
- 运用缓存预热，提前将抢手产品加载到缓存中。
7. 总结
本文介绍了Redis抢手key的概念、带来的问题和发生原因。为了处理抢手key问题，能够采取数据分片、读写别离、缓存预热、限流和熔断降级等战略。
