替你踩过Redis缓存的坑，奉上使用规范和监控方法（四）

5、当心时间复杂度o(n)Redis命令

Redis是单线程的，所以线程安全的。

Redis使用非阻塞IO，并且大部分命令的时间复杂度O(1)。

使用高耗时的命令是非常危险的，会占用唯一的一个线程的大量处理时间，导致所有的请求都被拖慢。

例如：获取所有set集合中的元素 smembers myset，返回指定Hash中所有的member，时间复杂度O(N)。

缓存的Value集合变大，当高并接口请求时，会从Redis读取相关数据，每个请求读取的时间变长，不断的叠加，导致出现热点KEY情况，Redis某个分片处于阻塞，CPU使用率达到100%。

6、缓存热key

在Redis中，访问频率高的key称为热点key，当某一热点key的请求到Server主机时，由于请求量特别大，导致主机资源不足，甚至宕机，影响正常的服务。

热key问题的产生，有如下两种原因：

• 用户消费的数据远大于生产的数据，比如热卖商品或秒杀商品、热点新闻、热点评论等，这些典型的读多写少的场景会产生热点问题；
• 请求分片集中，超过单Server的性能极限，比如 固定名称key，哈希落入一台Server，访问量极大的情况，超过Server极限时，就会导致热点Key问题的产生。
  
  

那么在实际业务中，如何识别到热点key呢？

• 凭借业务经验，进行预估哪些是热key；
• 客户端统计收集，本地统计或者上报；
• 如果服务端有代理层，可以在代理层进行收集上报。
  
  

当我们识别到热key，如何解决热key问题？

• Redis集群扩容：增加分片副本，均衡读流量；
• 进一步对热key进行散列，比如将一个key备份为key1,key2……keyN，同样的数据N个备份，N个备份分布到不同分片，访问时可随机访问N个备份中的一个，进一步分担读流量；
• 使用二级缓存，即本地缓存。
  
  

当发现热key后，将热key对应数据首先加载到应用服务器本地缓存中，减少对Redis的读请求。

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