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缓存功能的应用在许多软件开发项目中都是非常常见的一个互联网编程功能，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，缓存热点问题分析与应用方法分享。
1、缓存热点
缓存热点是指大部分甚至所有的业务请求都命中同一份缓存数据。
虽然缓存本身的性能比较高，但对于一些特别热点的数据，如果大部分甚至所有的请求都命中同一份缓存数据，则这份数据所在的缓存服务器的压力也会很大。
2、解决办法
缓存热点的常用解决方法有两种：复制多份缓存副本和本地内存缓存。接下来我们详细了解一下这两种方法：
复制多份缓存副本
复制多份缓存副本，就是将请求分散到多个缓存服务器上，减轻缓存热点导致的单台缓存服务器压力。
以爆品秒杀活动为例，爆品数据都可以生成100个缓存数据，缓存的数据是一样的，在缓存的key里面加上编号进行区分，每次读缓存时都随机读取其中某个缓存。
在设计缓存副本的时候，有一个细节需要注意：不同的缓存副本不要设置统一的过期时间，否则就会出现所有缓存副本同时生成同时失效的情况，从而引发缓存的雪崩效应。
正确的做法是设定一个过期时间范围，不同的缓存副本的过期时间是指定范围内的随机值。
本地内存缓存
把热点数据缓存在客户端的本地内存中，并且设置一个失效时间。对于每次读请求，将先检查该数据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服务器。
与复制多份缓存副本比较，本地内存缓存彻底“解放”了缓存服务器，不会对缓存服务器有任何压力。
不过，本地内存缓存也有自己的缺点，假如缓存服务器中数据被被更新了，本地内存缓存没有及时更新，就导致数据不一致的情况。
因此，本地内存缓存的失效时间需要设置尽量短一些。
3、热点缓存的发现
在前面的讨论中，我们预设了知道热点缓存有哪些，但是在大多数情况下，我们是无法知道哪些是热点缓存。
不过，我们可以使用以下方法及时发现热点缓存：
在客户端进行统计。在读取缓存时，加入数据统计的逻辑。当读取次数达到某个阈值时，判断其为热点缓存。
在Proxy层进行统计。当读取缓存时有Proxy层时，可以在Proxy层加入数据统计的逻辑。
使用缓存系统的自带工具。比如Redis性能分析工具redis-faina、redis-cli的hotkeys参数。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-07
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