提升学历是什么意思优化设计电子版在哪找

---

缓存全景图

---

Pre

分布式缓存：缓存设计三大核心思想

分布式缓存：缓存的三种读写模式及分类

分布式缓存：缓存架构设计的“四步走”方法

分布式缓存：缓存设计中的 7 大经典问题_缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩

分布式缓存：缓存设计中的 7 大经典问题_数据不一致与数据并发竞争

分布式缓存：缓存设计中的 7 大经典问题_Hot Key和Big Key

---

问题描述

使用 Redis Cluster 时，经常会碰到 ZSET、MGET 跨槽（cross‐slot）或多线程大量并发 GET 导致的延迟和 CPU 问题， 下面说一下解决思路

---

解决思路

一、管道（Pipelining）替代多线程

• 问题：用 20 个线程并发 GET，线程切换和上下文开销很大，而且大量线程会竞争 Tomcat 线程池资源。

• 建议：在单个线程里，对每个分片的若干 key 使用 Redis Pipeline。Pipeline 可以把多条命令打包，一次性发给同一个 Redis 节点，极大减少网络往返（RTT）和线程切换开销。

  1. 拿到分页用的 ID 列表后，根据 ID 分别算出它们在 Cluster 中各自的 slot。
  2. 按 slot 分组，把属于同一 slot 的 ID 列表用一次 pipeline 批量 GET。
  3. 不同 slot 的分组各自 pipeline，最终合并结果即可。

• 效果：比单条 GET 快，且不必启 20 个线程，CPU 和线程池压力都会大幅下降。

---

二、使用 Hash Tag 保证数据同槽

Redis Cluster 要求一次多键操作（如 MGET、Lua 脚本）只能作用于同一个 slot 才不会报错。

• 做法：给你的 ZSET key 和各个 ID key 都加上相同的Hash Tag，例如：

  ZSET key:   "user:123:{timeline}"
  ID key:     "user:123:{timeline}:item:456""user:123:{timeline}:item:789"
  

  这样 Redis 会只对 {timeline} 这部分计算哈希槽，保证所有相关 key 都在同一个槽里。

• 好处：

  1. 就可以直接用一条 MGET user:123:{timeline}:item:456 user:123:{timeline}:item:789 …，或者一段 Lua 脚本 EVAL，一次性拉取多条数据。
  2. 避免了跨槽错误，也不需要分组 pipeline，代码更简单、性能更优。

---

三、用 Hash 结构一次性批量取值

如果每条“内容”可以看成一个小对象（多个字段），还可以：

1. 把所有 ID 对应的内容都存到一个 Hash，Hash 名称同样带上 Hash Tag：

   HSET user:123:{timeline}:items 456 "{…json…}" 789 "{…json…}"
   

2. 查询时，

   HKEYS        → 拿到所有 field（ID）  
   HGETALL 或 HMGET → 一次性批量获取分页这 20 条 content  
   

• 优点：单个 key、单条命令就能拿到所有需要的 20 条数据，Redis 端没有多次网络往返。

---

四、把数据直接存进 ZSET（或用 RedisJSON）

如果对象比较小，也可考虑：

• Option A：把内容序列化后直接当 ZSET 的 member 存储，Score 用时间戳或自增序号。ZRANGE … WITHSCORES 一次性既拿 ID（member）又拿内容。
• Option B：使用 RedisJSON 模块，把每条对象存为 JSON，Key 同样加 Hash Tag，ZSET 只存 ID，然后用 JSON.MGET（同槽下可跨多个 JSON key 一次取）来批量拉取。

---

小结

1. Pipeline：最简单，不改数据模型，按 slot 分组即可。
2. Hash Tag：相同槽内可直接 MGET 或 Lua，一条命令搞定。
3. Hash 结构：把多条对象聚到一个 key，HMGET 一次性取完。
4. 直接存 ZSET 或 JSON 模块：简化访问路径，避免额外的 GET。

以上方案可以各取所长，或组合使用：比如既用 Hash Tag，又用 Pipeline；或直接把热点数据存在 ZSET member 里。