redis热key

在 Redis 中，热 Key（Hot Key） 是指被频繁访问的 Key，可能会导致以下问题：

性能瓶颈：单个 Redis 实例的 CPU 或网络带宽被耗尽。
数据倾斜：在 Redis 集群中，热 Key 可能导致某个节点的负载过高。
缓存击穿：热 Key 过期或被删除时，大量请求直接打到数据库，导致数据库压力骤增。

以下是处理热 Key 的常见方法和最佳实践：

1. 检测热 Key

1.1 使用 Redis 自带的命令

redis-cli --hotkeys（Redis 6.0 及以上版本）：
- 扫描 Redis 实例中的热 Key。
- 示例：
  
  bash
```
redis-cli --hotkeys
```
MONITOR 命令：
- 实时监控 Redis 的命令执行情况，找出频繁访问的 Key。
- 示例：
  
  bash
```
redis-cli MONITOR
```

1.2 使用第三方工具

Redis 慢查询日志：

通过分析慢查询日志，找出频繁访问的 Key。

配置慢查询日志：

bash

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 1000  -- 记录超过 1ms 的查询
CONFIG SET slowlog-max-len 1000         -- 最多记录 1000 条慢查询
SLOWLOG GET                             -- 查看慢查询日志

监控工具：
- 使用 Prometheus、Grafana 等监控工具，分析 Redis 的访问模式。

2. 处理热 Key 的方法

2.1 本地缓存

在应用层缓存热 Key 的数据：

使用本地缓存（如 Guava Cache、Caffeine）缓存热 Key 的数据，减少对 Redis 的访问。

示例：

java

Cache<String, String> localCache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(1000).expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES).build();String value = localCache.get(key, k -> redis.get(k));

2.2 拆分热 Key

将热 Key 拆分为多个子 Key：
- 例如，将一个热 Key 拆分为多个子 Key，分散访问压力。
- 示例：
  
  bash
```
# 原始 Key
GET hotkey# 拆分后的 Key
GET hotkey:part1
GET hotkey:part2
GET hotkey:part3
```

2.3 使用 Redis 集群

将热 Key 分散到多个 Redis 实例：
- 在 Redis 集群中，使用哈希标签（Hash Tag）将热 Key 分散到多个节点。
- 示例：
  
  bash
```
# 使用哈希标签
SET {hotkey}:part1 value1
SET {hotkey}:part2 value2
SET {hotkey}:part3 value3
```

2.4 限流和降级

对热 Key 的访问进行限流：

使用限流算法（如令牌桶、漏桶）限制对热 Key 的访问频率。

示例：

java

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100);  // 每秒允许 100 次访问
if (rateLimiter.tryAcquire()) {String value = redis.get(hotkey);
} else {// 降级处理
}

降级处理：
- 当热 Key 的访问压力过大时，返回默认值或错误信息，避免系统崩溃。

2.5 异步更新缓存

使用异步任务更新热 Key：

当热 Key 过期时，使用异步任务更新缓存，避免大量请求直接打到数据库。

示例：

java

String value = redis.get(hotkey);
if (value == null) {executor.submit(() -> {String dbValue = loadFromDatabase(hotkey);redis.set(hotkey, dbValue);});value = getDefaultValue();
}

2.6 设置合理的过期时间

避免热 Key 同时过期：
- 为热 Key 设置随机的过期时间，避免大量 Key 同时过期导致缓存击穿。
- 示例：
  
  java
```
int ttl = 3600 + new Random().nextInt(600);  // 过期时间在 3600~4200 秒之间
redis.setex(hotkey, ttl, value);
```