背景

在高并发系统中，我们将多个KEY数据分片，hash均衡分布在redis集群中，如果遇到活动，或者明星的热点新闻，那这台存有热点的KEY的redis实例，遇到百万的流量，这台机器的网卡也恐怕撑不住了，那么redis基本就瘫痪了，服务器抓取不到redis的数据，直接去请求DB，那么db也就遭殃了，于是被领导拖到小黑屋…..
那么，有什么解决方案呢？

解决方案

主要分2步

1. 动态统计计算出KEY的请求次数，识别为热点数据
2. 识别出热点数据，通过zookeeper通知服务器更新为本地缓存，Ehcache,又或者是static map，当然要注意防止本地内存溢出。

如何动态识别KEY为热点数据？

• 客户端

  redis客户端发起redis请求的时候，为每个KEY计数,存在本地缓存，或数据库

• 代理层
  redis集群架构加一层，Twemproxy、Codis代理，由代理统计。（推荐）

• 服务端
  利用redis的monitor命令

• 机器TCP流量

参考资料
《Redis开发与运维》
如果20万用户同时访问一个热点缓存，如何优化你的缓存架构？