當資料庫成為瓶頸時，比如高并發、讀多寫少等場景，我們首先會想到的就是利用快取來提高整個系統的性能，
快取雖然能夠大大提升整個系統的性能，但同時也引入了更多復雜性，
如果沒有針對快取進行比較好的處理，某些場景下甚至會導致整個系統崩潰，
這次我們要聊的就是：快取熱點
快取熱點
快取熱點是指大部分甚至所有的業務請求都命中同一份快取資料，
雖然快取本身的性能比較高，但對于一些特別熱點的資料，如果大部分甚至所有的請求都命中同一份快取資料，則這份資料所在的快取服務器的壓力也會很大，
比如，電商的爆品秒殺活動，短時間內被上千萬的用戶訪問，
解決辦法
快取熱點的常用解決方法有兩種：復制多份快取副本和本地記憶體快取，接下來我們詳細了解一下這兩種方法：
復制多份快取副本
復制多份快取副本，就是將請求分散到多個快取服務器上，減輕快取熱點導致的單臺快取服務器壓力，
以爆品秒殺活動為例，爆品資料都可以生成 100 個快取資料，快取的資料是一樣的，在快取的 key 里面加上編號進行區分，每次讀快取時都隨機讀取其中某個快取，
在設計快取副本的時候，有一個細節需要注意：不同的快取副本不要設定統一的過期時間，否則就會出現所有快取副本同時生成同時失效的情況，從而引發快取的雪崩效應，
正確的做法是設定一個過期時間范圍，不同的快取副本的過期時間是指定范圍內的隨機值，
本地記憶體快取
把熱點資料快取在客戶端的本地記憶體中，并且設定一個失效時間，對于每次讀請求，將首先檢查該資料是否存在于本地快取中，如果存在則直接回傳，如果不存在再去訪問分布式快取的服務器，
與復制多份快取副本比較，本地記憶體快取徹底“解放”了快取服務器，不會對快取服務器有任何壓力，
不過，本地記憶體快取也有自己的缺點，假如快取服務器中資料被被更新了，本地記憶體快取沒有及時更新，就導致資料不一致的情況，
因此，本地記憶體快取的失效時間需要設定盡量短一些，
熱點快取的發現
在前面的討論中，我們預設了知道熱點快取有哪些，但是在大多數情況下，我們是無法知道哪些是熱點快取，
不過，我們可以使用以下方法及時發現熱點快取：
- 在客戶端進行統計，在讀取快取時，加入資料統計的邏輯，當讀取次數達到某個閾值時，判斷其為熱點快取，
- 在Proxy層進行統計，當讀取快取時有Proxy層時，可以在Proxy層加入資料統計的邏輯，
- 使用快取系統的自帶工具，比如Redis性能分析工具redis-faina、redis-cli的hotkeys引數，
總結
快取熱點是指大部分甚至所有的業務請求都命中同一份快取資料，
常用的解決方法有兩種：復制多份快取副本，每個副本過期時間設定為指定范圍內的隨機值；本地記憶體快取，快取失效時間盡量設定短一些，
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標籤：Java
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