Redis热点访问那些事儿，怎么分析又能咋优化才靠谱

说到Redis热点访问,这确实是让很多开发者头疼的问题，热点问题就像一家网红奶茶店，突然所有人都涌向同一个柜台点单，导致那个柜台的服务员（也就是Redis的某个实例或某个CPU核心）忙得不可开交，而其他柜台却闲着，结果就是，整个店铺的运营速度被这个最忙的柜台拖慢了，排起了长队，下面我们就来聊聊这事儿怎么分析，又该怎么优化。

第一部分：怎么发现热点？—— 不能光靠猜

你得知道热点在哪,不能感觉系统慢了，就拍脑袋说是Redis的锅，更别说具体到哪个数据是热点了，这里有几个实用的方法，很多都来自Redis官方的建议和社区的实践经验。

1. 监控命令耗时： 这是最直接的方法，使用像redis-cli自带的--stat命令，或者更详细的INFO commandstats命令，可以查看所有命令的执行次数和总耗时，如果某个命令的调用次数或总耗时远远高于其他命令，那它服务的键就很可能是热点，这就好比你看奶茶店的销售报表，发现“珍珠奶茶”这一项的订单量是其他的十倍，那做珍珠奶茶的原料区和制作员就是热点。

2. Redis的慢查询日志： Redis可以配置一个阈值，记录下执行时间超过这个阈值的命令，通过分析慢查询日志，你不仅能发现哪些命令慢，还能看到具体的键名，这就像奶茶店有个记录本，专门记下哪些订单处理时间超长，一翻记录本，发现都是“多加料”的珍珠奶茶订单，热点就锁定了。

3. 使用Redis的监控工具： 市面上有很多成熟的APM（应用性能管理）工具，比如阿里云的Redis监控、腾讯云的云监控等，这些工具能图形化地展示每个数据节点的压力、每个数据类型的访问频率，甚至能智能地帮你推测出热点Key，这相当于给奶茶店装了一套智能监控系统，哪个柜台排队最长、哪个原料消耗最快，一目了然。

4. 客户端埋点统计： 如果上述方法还不够细致，可以在业务代码里，在访问Redis之前和之后打点，记录下访问的键和耗时，这种方法最精准，但会对应用程序有一定的性能影响，一般是在问题排查阶段使用，好比给每个点单的顾客发一张调查问卷，问他们点了什么、等了多久，虽然数据准，但比较麻烦。

第二部分：找到了热点，又能咋优化？—— 对症下药才靠谱

找到热点Key之后,不能一刀切，要根据热点的不同类型采取不同的策略。

热点Key是那种需要频繁读取，但很少修改的数据。 比如商品的详情信息、网站的配置项等。

• 优化方法：加本地缓存。 这是最有效的方法之一，在应用服务器本地（比如用Guava Cache或Caffeine）也存一份这个热点数据，当应用需要读数据时，先看本地缓存有没有，有就直接返回，没有再去找Redis，这样绝大部分请求根本不会到达Redis，压力自然就降下来了，这相当于在网红奶茶店门口开了几个自助售卖机，只卖最火的珍珠奶茶，大部分顾客在售卖机就买完走了，不用进店排队。

热点Key是那种需要频繁更新的数据。 比如社交媒体的点赞数、文章的阅读量、商品的库存等。

• 优化方法：
  • 批量合并写： 不要每次有点赞操作都直接更新Redis，可以在应用内存里先累加，比如每累积10个赞，或者每隔1秒钟，才向Redis更新一次，这样可以大大减少写操作的次数，这就像奶茶店让顾客先把要点的东西写在纸条上，服务员每隔一分钟集中收一次纸条，而不是每个顾客都口头报一遍，服务员来回跑。
  • 使用Redis原生数据结构： 对于计数类场景，直接使用Redis的INCR、HINCRBY命令，这些命令是原子操作，性能极高，比自己先读出来、加一、再写回去要高效得多。

热点Key本身很大，比如一个存储了上万条信息的Hash键。

• 优化方法：拆分大Key。 把这个大Key按照某种规则拆分成多个小Key，比如一个存储了所有用户信息的Hash，可以按用户ID的段位拆成user:info:1~1000, user:info:1001~2000等多个小Hash，访问时先定位到具体的小Key，这就像把一家巨大的奶茶店分成几个主题档口（果茶区、奶茶区、咖啡区），分散人流，避免所有人都挤在一个大厅里。

热点过于集中，导致单个Redis实例的CPU或网络带宽达到极限。

• 优化方法：
  • 读写分离： 如果读请求是热点，可以搭建主从复制架构，让写操作走主节点，大量的读操作分散到多个从节点上去，这相当于给奶茶店多开几个点单窗口，专门负责接单。
  • 进一步分片： 如果写请求也是热点，或者单个实例实在扛不住，那就需要对Redis数据进行分片，也就是搭建Redis Cluster集群，将数据分散到不同的实例上存储，从根本上解决单点瓶颈，这相当于直接开几家分店，把顾客流量按区域划分到不同的店里去。

处理Redis热点问题，核心思路就是“先定位，后分解”，千万别一上来就想着升级硬件或者搞复杂的集群，很多时候，通过简单的加本地缓存、批量操作、拆分大Key这些“小成本”手段，就能解决80%的热点问题，这些方法在实践中被反复证明是简单且靠谱的，只有当这些优化手段都做到位了，瓶颈依然存在时，才需要考虑读写分离或集群分片这种更重型的架构方案。