分佈式緩存系統熱點key解決方案

1. 讀訪問量高（萬級別及以上），讀訪問遠大於寫訪問

    這種狀況典型的業務場景之一就是存儲配置信息，配置信息通常數據量較小，更新頻率低，但讀訪問量高。這種場景有兩種方法優化：

         a. 對同一個key存儲多個備份，隨機讀取，分散讀的訪問壓力。

         b.使用本地緩存。本地緩存基本能擋住大部分的訪問，真正落到cache系統上的讀訪問量就不多了。但本地緩存有個問題：數據的同步問題。解決方案能夠按期更新本地緩存（每隔n秒更新一次）。

 

2. 寫訪問量高（萬級別及以上），寫訪問遠大於讀訪問
      這種狀況典型的業務場景之一是計數統計，例如對某頁面進行pv統計。這種場景的優化方法爲：將單個key統計拆分爲多個key統計，假設key爲A，那麼能夠將A拆分爲A1，A2...A100，incr時隨機選擇一個key，讀取總量時再批量讀取全部的key，再進行合併統計。固然，這種方式放大的讀操做，但基於讀自己訪問量不高，這樣的增長對集羣並不會產生較大的影響。