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WordPress安装Redisseo推广代运营

wzjs 2025/9/21 3:16:04

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热点 Key 指单个 Key 被高并发访问（如爆款商品），导致 Redis 压力骤增。解决方案应针对 “单个 Key 高并发”：

分片缓存：将热点 Key 分散到不同 Redis 节点（如按一致性哈希算法分片）。
本地缓存：在应用层缓存热点数据（如 Caffeine），减少 Redis 压力。
增加缓存副本：为热点数据增加缓存副本，将热点数据复制到多个缓存节点上，分散访问压力。（例如，使用 Redis 的主从复制，将热点数据存储在多个从节点上，分散读请求。）

热点 Key 的产生原因（除 Redis 宕机外）

热点 Key 的核心原因是突发流量或热门事件，例如：
突发活动：秒杀、直播带货导致某个商品 Key 被高频访问。
热点事件：微博热搜话题对应的缓存 Key。
数据倾斜：数据库中某类数据天然访问量高（如高频查询的用户 ID）。

一致性hash了解过吗？

一致性哈希是一种用于分布式系统中的负载均衡算法，它的核心目标是：在节点数量发生变化时，尽量减少数据迁移，同时保持数据的均匀分布。

主要目的是将数据均匀分布到多个节点上，并在节点增减时尽可能减少数据的重新分配。

核心原理

哈希环（Hash Ring）：
- 一致性哈希把整个哈希值空间组织成一个环状结构（0 ~ 2³² - 1）。
节点映射：
- 每个节点通过哈希函数（如 FNV、MD5 等）被映射到环上的一个点。
数据映射：
- 数据项（key）同样通过哈希函数映射到环上。
- 每个数据项存储在顺时针方向遇到的第一个节点上。

节点变动对数据影响最小

增加节点：
- 新节点插入环后，只接管其顺时针方向上第一个节点的部分数据，其余数据不受影响。
删除节点：
- 节点下线后，其数据由顺时针方向的下一个节点接管。

这保证了在节点动态增减的情况下，只需迁移小部分数据，极大提升了系统的可扩展性与稳定性。

应用场景

分布式缓存（如 Redis Cluster）
负载均衡（如 Nginx+Consistent Hash）
分布式存储（如 Cassandra、Amazon Dynamo）

删除大key的方式

分批删除：将大key分批删除，使用SCAN迭代获取大key中的元素，逐个删除

HSCAN bigkey 0 COUNT 100
HDEL bigkey f1 f2 f3 ...

异步删除：利用redis4.0引入的UNLINK代替DEL，在后台进行删除，减少阻塞

UNLINK bigkey

设置过期时间：为大key设置过期时间，等过期在后台自己删除

EXPIRE bigkey 60

使用lua脚本：使用lua脚本代替发大量操作，减少网络IO

-- 分批删除 set 中的成员（每次删100个）
local members = redis.call('SRANDMEMBER', KEYS[1], 100)
for i=1,#members doredis.call('SREM', KEYS[1], members[i])
end
return #members