如何发现 Redis 热点 Key ，解决方案有哪些？

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链接：https://github.com/AlibabaCloudDocs/kvstore/blob/master/cn.zh-CN/最佳实践/热点%20Key%20问题的发现与解决.md

热点问题概述 {#section_lp5_fbx_wdb .section}

产生原因

热点问题产生的原因大致有以下两种：

• 用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、热点评论、明星直播）。

  在日常工作生活中一些突发的的事件，例如：双十一期间某些热门商品的降价促销，当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时，会形成一个较大的需求量，这种情况下就会造成热点问题。同理，被大量刊发、浏览的热点新闻、热点评论、明星直播等，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

• 请求分片集中，超过单 Server 的性能极限。

  在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分，此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问，当访问超过 Server 极限时，就会导致热点 Key 问题的产生。

热点问题的危害 {#section_np5_fbx_wdb .section}

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• 流量集中，达到物理网卡上限。

• 请求过多，缓存分片服务被打垮。

• DB 击穿，引起业务雪崩。

如前文讲到的，当某一热点 Key 的请求在某一主机上超过该主机网卡上限时，由于流量的过度集中，会导致服务器中其它服务无法进行。如果热点过于集中，热点 Key 的缓存过多，超过目前的缓存容量时，就会导致缓存分片服务被打垮现象的产生。当缓存服务崩溃后，此时再有请求产生，会缓存到后台 DB 上，由于DB 本身性能较弱，在面临大请求时很容易发生请求穿透现象，会进一步导致雪崩现象，严重影响设备的性能。

常见解决方案 {#section_qp5_fbx_wdb .section}

通常的解决方案主要集中在对客户端和 Server 端进行相应的改造。

服务端缓存方案

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首先 Client 会将请求发送至 Server 上，而 Server 又是一个多线程的服务，本地就具有一个基于 Cache LRU 策略的缓存空间。当 Server 本身就拥堵时，Server 不会将请求进一步发送给 DB 而是直接返回，只有当 Server 本身畅通时才会将 Client 请求发送至 DB，并且将该数据重新写入到缓存中。此时就完成了缓存的访问跟重建。

但该方案也存在以下问题：

• 缓存失效，多线程构建缓存问题

• 缓存丢失，缓存构建问题

• 脏读问题

使用 Memcache、Redis 方案

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该方案通过在客户端单独部署缓存的方式来解决热点 Key 问题。使用过程中 Client 首先访问服务层，再对同一主机上的缓存层进行访问。该种解决方案具有就近访问、速度快、没有带宽限制的优点，但是同时也存在以下问题。

• 内存资源浪费

• 脏读问题

使用本地缓存方案

使用本地缓存则存在以下问题：

• 需要提前获知热点

• 缓存容量有限

• 不一致性时间增长

• 热点 Key 遗漏

传统的热点解决方案都存在各种各样的问题，那么究竟该如何解决热点问题呢？

阿里云数据库解热点之道 {#section_zp5_fbx_wdb .section}

读写分离方案解决热读

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架构中各节点的作用如下：

• SLB 层做负载均衡

• Proxy 层做读写分离自动路由

• Master 负责写请求

• ReadOnly 节点负责读请求

• Slave 节点和 Master 节点做高可用

实际过程中 Client 将请求传到 SLB，SLB 又将其分发至多个 Proxy 内，通过 Proxy 对请求的识别，将其进行分类发送。例如，将同为 Write 的请求发送到 Master 模块内，而将 Read 的请求发送至 ReadOnly 模块。而模块中的只读节点可以进一步扩充，从而有效解决热点读的问题。读写分离同时具有可以灵活扩容读热点能力、可以存储大量热点Key、对客户端友好等优点。

热点数据解决方案

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该方案通过主动发现热点并对其进行存储来解决热点 Key 的问题。首先 Client 也会访问 SLB，并且通过 SLB 将各种请求分发至 Proxy 中，Proxy 会按照基于路由的方式将请求转发至后端的 Redis 中。

在热点 key 的解决上是采用在服务端增加缓存的方式进行。具体来说就是在 Proxy 上增加本地缓存，本地缓存采用 LRU 算法来缓存热点数据，后端 db 节点增加热点数据计算模块来返回热点数据。

Proxy 架构的主要有以下优点：

• Proxy 本地缓存热点，读能力可水平扩展

• DB 节点定时计算热点数据集合

• DB 反馈 Proxy 热点数据

• 对客户端完全透明，不需做任何兼容

热点 key 处理

热点数据的读取

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在热点 Key 的处理上主要分为写入跟读取两种形式，在数据写入过程当 SLB 收到数据 K1 并将其通过某一个 Proxy 写入一个 Redis，完成数据的写入。假若经过后端热点模块计算发现 K1 成为热点 key 后， Proxy 会将该热点进行缓存，当下次客户端再进行访问 K1 时，可以不经 Redis。最后由于 proxy 是可以水平扩充的，因此可以任意增强热点数据的访问能力。

热点数据的发现

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对于 db 上热点数据的发现，首先会在一个周期内对 Key 进行请求统计，在达到请求量级后会对热点 Key 进行热点定位，并将所有的热点 Key 放入一个小的 LRU 链表内，在通过 Proxy 请求进行访问时，若 Redis 发现待访点是一个热点，就会进入一个反馈阶段，同时对该数据进行标记。

DB 计算热点时，主要运用的方法和优势有：

• 基于统计阀值的热点统计

• 基于统计周期的热点统计

• 基于版本号实现的无需重置初值统计方法

• DB 计算同时具有对性能影响极其微小、内存占用极其微小等优点

两种方案对比 {#section_kq5_fbx_wdb .section}

通过上述对比分析可以看出，阿里云在解决热点 Key 上较传统方法相比都有较大的提高，无论是基于读写分离方案还是热点数据解决方案，在实际处理环境中都可以做灵活的水平能力扩充、都对客户端透明、都有一定的数据不一致性。此外读写分离模式可以存储更大量的热点数据，而基于 Proxy 的模式有成本上的优势。