Redis热点Key那些事儿，怎么破才不让它卡住系统性能

说到Redis热点Key问题,这确实是很多系统在运行过程中会突然遇到的“头疼事”，你可能遇到过这种情况：平时运行得好好的系统，突然在某个时间点响应变得极慢，监控报警响个不停，一查发现Redis的某个实例CPU使用率飙升到100%，而其他实例却非常空闲，这十有八九就是热点Key在“作祟”。

到底什么是热点Key呢？说白了，就是某一个或某几个Key在短时间内被非常频繁地访问，这个访问量远远超过了其他普通的Key，可以想象一下，Redis处理请求就像一个银行的柜台，大部分时间每个柜台都处理着不同的业务，有条不紊，突然，来了一个超级VIP客户（热点Key），所有人都必须排着队只为服务他一个人，其他柜台却闲着没事干，结果就是，等待这个VIP客户的队伍排得老长，整个银行的业务处理都被拖慢了，这个VIP客户就是热点Key，而那个被排长队的柜台就是承载这个Key的Redis实例。

为什么热点Key会卡住系统性能呢？这要从Redis的两个特点说起，第一，Redis是单线程处理命令的，这意味着无论你的服务器CPU有多少个核心，一个Redis实例在同一时刻只能处理一个命令，第二，数据是分片存储的，一个Key通过哈希计算会落到集群中的某一个实例上，当某个Key成为热点，所有对这个Key的请求（比如每秒几万甚至几十万次读取）都会涌向同一个Redis实例，这个实例的单线程就会忙得不可开交，CPU直接打满，导致其他原本应该由这个实例处理的请求也被阻塞住，排队等待，响应时间急剧上升，最终拖垮整个依赖Redis的应用程序。

知道了问题的严重性,那怎么才能发现和解决它呢？

如何发现热点Key？ 你不能等到系统卡死了才后知后觉，可以参考《Redis开发与运维》这本书里提到的一些方法，一个是靠监控报警，通过Redis自带的INFO命令或者监控工具，持续观察每个实例的QPS（每秒查询次数），如果发现某个实例的QPS异常地高于其他实例，那很可能就是有热点Key落在了它上面，另一个更直接的方法是使用Redis 4.0之后版本提供的redis-cli --hotkeys命令，它可以帮你直接找出可能的热点Key，对于一些云服务商提供的Redis，它们的管理控制台通常也会内置热点Key的发现功能。

接下来是关键，怎么破解这个难题？ 这里提供几个常见的思路，参考了像“阿里云开发者社区”这类技术社区中常见的解决方案。

1. 本地缓存是首选利器：这是最常用也是最有效的方法，既然这个Key被读的次数远远大于写的次数（比如商品信息、配置信息等），我们可以在应用程序层面加一个本地缓存（比如Google Guava Cache或Caffeine），当第一次从Redis读到数据后，就把数据缓存在应用服务器的本地内存中，并设置一个较短的过期时间（比如几秒钟），这样，后续的绝大部分读请求就不用再去访问Redis了，直接本地返回，压力瞬间解除，这要注意本地缓存与Redis数据的一致性，一般对少量延迟不敏感的数据非常适合。

2. 打散热点Key：如果这个热点Key必须频繁写，不适合做本地缓存（比如某个热门帖子的实时点赞数），那么可以考虑把这一个Key拆分成多个Key，原来的Key叫 post:123:likes，现在我们可以把它拆成 post:123:likes:1、post:123:likes:2 ... post:123:likes:10 一共10个Key，在应用程序读写时，通过一个简单的规则（比如对用户ID取模）来决定操作哪一个子Key，最后要获取总点赞数时，只需要把这10个Key的值加起来就行了，这样就把对单个Key的巨额访问压力，均匀地分摊到了10个Key上，而这10个Key有很大概率会分布在不同的Redis实例上。

3. 使用Redis集群的读写分离：如果使用的是Redis集群模式，可以考虑为热点数据所在的实例配置从节点（副本），并让一部分读请求可以去从节点读取，这样就把读压力分担了一部分出去，不过要注意，从节点的数据会有微小的延迟，适用于对数据一致性要求不是极度严格的场景。

4. 业务逻辑上做文章：热点Key的产生和业务逻辑有关，比如在秒杀场景下，所有人都在抢同一个商品库存，这种情况下，除了上述技术手段，还可以在业务上做优化，淘宝技术这十年》等资料里就提到过，可以把库存提前分段扣减，或者在系统内存中完成大部分抢购请求的排队和过滤，最后只有成功的请求才去访问数据库或Redis执行真正的扣减，极大减少对热点Key的并发冲击。

解决Redis热点Key问题,核心思路就八个字：“发现它，然后分散它”，关键在于要有完善的监控体系能及时发现问题，然后根据业务场景选择最合适的方案，要么把访问量“挡”在Redis之外（本地缓存），要么把压力“分”到多个节点上（Key打散），只要处理得当，热点Key这个性能杀手是完全可以被制服的。