缓存热点数据如何优化

数据访问热点（读热点问题），比如电商的详情页面。对某些热点商品的访问度非常高。

这里热点数据也分为热点和巨热点。

热点数据的解决方法其实很简单，就是在Cache的Client端在本地缓存，当发现热点数据时直接读取本地缓存就可以了，不用请求Server。

巨热点数据我们可以把key发布到所有服务器上，每个服务器起一个key的别名，然后我们查询的时候，随机查询其中一个服务器的key就可以了。

热点数据的问题

redis 比如说电商 他有的商品的浏览量是比较高的。

微博 明星出事了，那么这个热度是比较高的。

redis可能扛不住这么高的并发。

解决方案

只需要用本地缓存

一般热点数据是有一个热点数据探查的一个模块。

商品模块我们浏览一次的话，就给这个热点探查模块发送一次请求。

某个商品的次数达到每秒一定次数后，热点探查模块就会给商品模块发送一个请求，告诉商品模块X是一个热点数据。

商品模块的本地是维护一个热点数据表。

例子

比如有5个服务，热点探查模块会给5个服务都发送这个消息告诉他们服务商品X是热点数据。

本地都会把id是X的数据存到热点数据表里面。当使用id等于X的数据，直接从本地缓存中访问即可。这样可以减轻redis的压力。

不一致情况

本地缓存和redis、数据库是可以有一段时间的不一致的。

mysql更新数据，redis也更新了，但是我们本地没有更新。因为我们本地一般设置的时间是比较短的。

巨热点数据的解决

可以把数据打散，原理就是分模块，与多台服务是一个道理。

例子

商品模块有五个服务。当热点数据探查到了，在所有的redis服务当中，我们都存储一份。

redis是集群部署的，且主服务有5台，那么5台都存储就可以了。

redis做分片，5台都存储，我们随机访问其中一台就可以了。

参考资料：技术人必会的缓存热点数据优化