标签：hash 请求 big redis value hot key 十万个
hot key
如何发现
- 凭借业务经验，进行预估哪些是热key
其实这个方法还是挺有可行性的。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是热key。缺点很明显，并非所有业务都能预估出哪些key是热key。
- 在客户端进行收集
这个方式就是在操作redis之前，加入一行代码进行数据统计。那么这个数据统计的方式有很多种，也可以是给外部的通讯系统发送一个通知信息。缺点就是对客户端代码造成入侵。
- 在Proxy层做收集
有些集群架构有统计接入层(proxy)，Proxy可以是Twemproxy，是统一的入口。可以在Proxy层做收集上报，但是缺点很明显，并非所有的redis集群架构都有proxy
- 用redis自带命令
monitor命令，该命令可以实时抓取出redis服务器接收到的命令，然后写代码统计出热key是啥。当然，也有现成的分析工具可以给你使用，比如redis-faina。但是该命令在高并发的条件下，有内存增暴增的隐患，还会降低redis的性能。
hotkeys参数，redis 4.0.3提供了redis-cli的热点key发现功能，执行redis-cli时加上–hotkeys选项即可。但是该参数在执行的时候，如果key比较多，执行起来比较慢。
- 自己抓包评估
Redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互，通信协议采用的是RESP。自己写程序监听端口，按照RESP协议规则解析数据，进行分析。缺点就是开发成本高，维护困难，有丢包可能性。
如何解决
目前业内的方案有两种
- 利用二级缓存
比如利用ehcache，或者一个HashMap都可以。在你发现热key以后，把热key加载到系统的JVM中。
针对这种热key请求，会直接从jvm中取，而不会走到redis层。
假设此时有十万个针对同一个key的请求过来,如果没有本地缓存，这十万个请求就直接怼到同一台redis上了。
现在假设，你的应用层有50台机器，OK，你也有jvm缓存了。这十万个请求平均分散开来，每个机器有2000个请求，会从JVM中取到value值，然后返回数据。避免了十万个请求怼到同一台redis上的情形。
- 备份热key
这个方案也很简单。不要让key走到同一台redis上不就行了。我们把这个key，在多个redis上都存一份不就好了。接下来，有热key请求进来的时候，我们就在有备份的redis上随机选取一台，进行访问取值，返回数据。
大key
业务场景中经常会有各种大key的情况， 比如：
- 单个简单的key存储的value很大（例如排行榜信息，key是固定的，value排行榜几十万的数据）
- hash、set、zset、list中存储过多的元素（以万为单位）
由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，
解决方案：
-
现在本地计算最后存储在哪个key中，计算出key的hash值，默认是通过（pin）的hash值，模除100，然后确认存在那个key上面
-
取得时候，同样也需要计算，即
newHashKey = hashKey + (hash(field) % 10000);
hset(newHashKey, field, value);
hget(newHashKey, field)
Redis使用过程中经常会有各种大key的情况， 比如单个简单的key存储的value很大。
由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，导致IO网络拥塞。
解决：
将整存整取的大对象，分拆为多个小对象。可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO影响；
标签：hash,请求,big,redis,value,hot,key,十万个 来源： https://www.cnblogs.com/wanghaostec/p/15086744.html
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