請求分片集中，超過單 server 的效能極限。在服務端讀資料進行訪問時，往往會對資料進行分片切分，此過程中會在某一主機 server 上對相應的 key 進行訪問，當訪問超過 server 極限時，就會導致熱點 key 問題的產生。
需要避免失效那一刻大量請求同時去重新構建快取。因為重新構建快取，需要到資料庫db中獲取資料，那乙個時刻的所有請求到db上面。
解決方案
熱點商品的訪問量太大，導致單台redis扛不住。
redis cluster經典的三主三從集群方案，客戶端進行set和get時，都是走的主redis，從redis只是個備份，主要作用是用來做高可用的，主redis掛了，從redis頂上。
從redis是不負責set和get請求的，即使請求打到從redis節點，從redis也會**給主redis。而其他的主redis，是用來做資料擴容的。商品a的資訊，只會存在乙個主redis中，其他主redis是沒有此商品a的資訊的，這就是redis集群雜湊槽的特點。
因為熱點資料只會在乙個主redis中。會存在單台redis負載不足，達到網絡卡、網路上限。
解決方案
系統推測方法
新增乙個**層，客戶端通過**訪問資料。**層採集請求資訊，並計算在乙個週期中發生的請求。當請求數達到閾值時，將熱點儲存在lru列表中。
利用redis4.x自身特性，lfu機制發現熱點資料。把redis記憶體淘汰機制設定為allkeys-lfu或者volatile-lfu方式，再執行./redis-cli --hotkeys。
修改熱點key資料的時候，通過mq廣播模式通知
Redis熱點問題以及如何發現熱點
這個商品不錯，大家來看啊 每個平台都有會有些大賣的商品，簡稱為爆品。這些商品會有個特點，就是訪問量特別大。我們專業上面可以稱之為熱點資料，在處理這些熱點商品時，系統需要做一些特殊的處理。針對熱點商品這些型別的資料，要考慮到訪問量比較大，大家首先想到的是快取，上redis快取，這點肯定沒有錯。系統框架...
Hbase rowkey熱點問題
當處理由連續事件得到的資料時，即時間上連續的資料。這些資料可能來自於某個感測器網路 交易或者乙個監控系統。它們顯著的特點就是 rowkey 中含有事件發生時間。帶來的乙個問題便是 hbase 對於row 的不均衡分布，它們被儲存在乙個唯一的 rowkey 區間中，被稱為 region 區間的範圍被稱...
Hbase熱點問題
當處理由連續事件得到的資料時，即時間上連續的資料。這些資料可能來自於某個感測器網路 交易或者乙個監控系統。它們顯著的特點就是rowkey中含有事件發生時間。帶來的乙個問題便是hbase對於row的不均衡分布，它們被儲存在乙個唯一的rowkey區間中，被稱為region，區間的範圍被稱為start k...