概述终于迎来了Redis系列的尾声，本文针对Redis常遇到的热Key，大Key，并发竞争解决方案进行介绍。热Key什么是热key?当一个key的访问量明显大于其他key的时候，他就可以被称为热key。热Key带来的问题热key占用大量的CPU资源，使其效率降低，影响其他业务热key所在的节点访问量大，容易造成物理网卡瓶颈超出redis承受能力后，容易造成击穿，这时大量访问打到数据库上造成数据库瓶
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2024-03-04 11:01:39
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这个问题涉及多个方面：热点数据的存储1，已知热点数据的大小这个好办，设置最大内存，设置淘汰策略：# In short... if you have slaves attached it is suggested that you set a lower
# limit for maxmemory so that there is some free RAM on the system for sl
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2023-06-28 12:20:12
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摘要： 热点Key问题产生的原因大致有以下两种： 1、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。热点Key问题产生的原因大致有以下两种：1、用户消费的数据远大于生产的数据（热卖商品、热点新闻、
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2023-08-12 02:08:05
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hot key 是什么hot key 就是瞬间有几十万的请求去访问 redis 上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况其实生活中也是有不少这样的例子，比如明星结婚，关于明星的 key 会瞬间增大，出现热数据问题造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机接下来这个 key 的请求，就会直接怼到数据库上，导致服务不可用怎么发现 hot key凭借业务经验，进行预估哪些
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2023-08-30 11:41:23
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背景介绍最近在技术交流微信群里看大家讨论技术，其中有谈到 Redis 热 Key 的一些问题解决方案，我也仔细思考了一下我们目前系统中 Redis 的使用场景，我们是不是也存在热 Key 问题，或者说如果我们也出现了热 Key 问题会怎么去解决。目前我在京东做一款 APP （京东
# Redis热Key发现与处理方案
在高并发的系统中，Redis作为缓存层，经常会遇到热Key问题，即某些Key的访问频率非常高，导致Redis的某些操作成为瓶颈。为了解决这个问题，我们可以设计一个热Key发现与处理方案。本文将详细介绍这个方案的实现步骤、代码示例以及类图和状态图。
## 1. 热Key发现
热Key的发现可以通过以下几种方式：
### 1.1. Redis自带的监控功能
原创
2024-07-24 11:17:55
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背景在 Redis 中，热 key 指的是那些在一段时间内访问频次比较高的键值，具体到业务上，商品的限时抢购、瞬时的新闻热点或某个全局性的资源，都极有可能产生热点 key。热点 key 的出现可能会对系统的稳定性和可用性造成影响，比如对应节点的网卡带宽被打满，出现丢包重传，请求波动耗时大幅上升，甚至影响到业务的正常使用，引发用户的不满。因此，在日常的工作中，我们需要着重避免这种情况的出现，比如在设
缓存穿透缓存穿透： 在高并发下查询key不存在的数据，会穿过缓去存查询数据库。导致数据库压力过大而宕机。解决方案：对查询结果为空的情况也进行缓存，缓存时间（ttl）设置短一点，或者该key对应的数据insert了之后清理缓存。 缺点：缓存太多空值占用了更多的空间 使用布隆过滤器。在缓存之前在加一层布隆过滤器，在查询的时候先去布隆过滤器查询 key 是否存在，如果不存在就直接返回，存在再查缓存和DB
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2024-10-09 14:27:41
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一、说说什么是Redis、及特点？Redis是一个基于内存存储数据运行并支持持久化、使用key/value形式存储的高性能的nosql数据库，适合用于存储频繁访问，数据量较小的场景下。 特点：支持数据持久化：可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。支持多种数据结构：不仅支持简单的key-value类型数据，同时还提供string、list、set、zset、hash等数据结
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2024-06-21 09:31:32
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Redis：Hot Key问题关键词发现：（预估，客户端统计，redis自带命令，大数据流式计算）处理：（本地缓存，add节点负载，限流熔断保护）一、Redis：Hot Key问题当有大量的请求(几十万)访问某个Redis某个key时，由于流量集中达到网络上限，从而导致这个redis的服务器宕机。造成缓存击穿，接下来对这个key的访问将直接访问数据库造成数据库崩溃，或者访问数据库回填Redis再访
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2023-10-11 10:36:57
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1.Redis数据类型Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。 2.什么是热key？热key问题如何解决？热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key，那么这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机引发雪崩。针对热key的
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2023-08-15 16:25:58
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其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问某一台Redis（或MySQL）服务器上某个固定的key，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台服务器宕机。那么这个key的请求，要么直接打到数据库上，要么就是由于MySQL服务器宕机导致请求失效。一、热Key发现发现热Key的方法主要包括如下几个：1. 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
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2023-09-21 07:27:51
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在 Redis 中，热Key指的是那些在一段时间内访问频次比较高的Key。由于热Key会对系统稳定性和可用性造成影响，最终引发用户不满，因此，在日常的工作中，开发者需要着重避免这种情况的出现。近日，饿了么 CI 框架工具部后端专家韩亮在InfoQ分享了快速定位Redis热Key的经验，供你参考。可能的方案由于热Key不可能完全避免，因此，需要有一种方法能够在出现问题的时候快速定位问题根源
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2023-09-21 07:27:59
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一、Redis简介Redis是一个基于单线程的键值对内存数据库，数据库中的键值对由字典保存。每个数据库都有一个对应的字典，这个字典被称之为键空间【key space】。当用户添加一个键值对到数据库时（不论键值对是什么类型）， 程序就将该键值对添加到键空间。 字典的键k是一个字符串对象。字典的值v则可以是包括【字符串（String）、列表（List）、哈希表（Hash）、集合（Set）或有序集（ZS
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2023-10-20 11:35:43
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# 项目方案：使用Redis查询大key和热key
## 简介
在大规模的Redis应用中，经常会遇到一些大key（占用存储空间较大的key）和热key（访问频率较高的key）的情况。针对这些情况，我们可以通过一些方法来查询和监控这些大key和热key，以便及时发现和处理问题。
## 方案概述
本方案旨在通过监控Redis的存储情况，识别出大key和热key，并提供相应的解决方案。
##
原创
2024-07-07 04:27:54
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引言其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。 其实生活中也是有不少这样的例子。比如XX明星结婚。那么关于XX明星的Key就会瞬间增大，就会出现热数据问题。如何发现热key用redis自带命令 (1)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
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2023-06-25 20:57:59
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# 如何找出 Redis 中的热 key
## 介绍
在使用 Redis 作为缓存系统时，热 key 是指被频繁访问的 key。这些热 key 对系统性能有很大的影响，因此找出并优化这些热 key 是非常重要的。本文将介绍如何通过监控 Redis 的命令、使用 Redis 的 Slow Log、使用 Redis 的统计信息和使用 Redis 的 Pub/Sub 功能来找出热 key。
## 监
原创
2024-01-12 07:44:57
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如果一个 key 的访问次数比较多且明显多于其他 key 的话，那这个 key 就可以看作是hotkey（热 Key）。例如在 Redis 实例
原创
2024-07-03 11:26:48
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# Redis 大 Key 和热 Key 处理指南
在开发中，Redis 是一个广泛使用的高性能缓存数据库，与其他存储解决方案相比，Redis 的表现尤为优异。然而，在使用 Redis 时会遇到问题，比如“大 Key”和“热 Key”。本文将帮助你理解如何处理这些问题。
### 什么是大 Key 和热 Key？
- **大 Key**：在 Redis 中，一个大 Key 通常指的是存储的数据
目录背景热Key和大Key的概念产生的原因检测大KEY和热KEY的主要方法 解决方法背景 在redis的使用过程中如果出现了大Key和热Key的问题将会影响用户的体验，会导致服务的性能下降、甚至造成大面积故障。本文将介绍大Key与热Key产生的原因，以及如何去检测和优化大Key和热Key。热Ke
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2023-06-13 15:29:20
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