热点问题概述
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
- 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。
热点key： 缓存中的某些Key(可能对应用与某个促销商品)对应的value存储在集群中一台机器，使得所有流量涌向同一机器，成为系统的瓶颈，该问题的挑战在于它无法通过增加机器容量来解决。
热点key的解决方案：
- 客户端热点key缓存：将热点key对应value并缓存在客户端本地，并且设置一个失效时间。对于每次读请求，将首先检查key是否存在于本地缓存中，如果存在则直接返回，如果不存在再去访问分布式缓存的机器。
- 将热点key分散为多个子key，然后存储到缓存集群的不同机器上，这些子key对应的value都和热点key是一样的。当通过热点key去查询数据时，通过某种hash算法随机选择一个子key，然后再去访问缓存机器，将热点分散到了多个子key上。