背景介紹
在高併發的業務場景中，快取是必須要上的，用來扛高併發。在某個業務場景中，增加了對乙個配置資訊的快取，最開始是直接讀取db的，為了效能考慮在前面加了一層快取。
加完後很長一段時間也沒問題，db的壓力也減小了很多。不幸的是在某天的乙個時間點內，流量增加了好幾倍，rt直線上公升，介面各種超時，就這樣，乙個線上故障誕生了。
整個過程持續了1分鐘左右，監控告警稍微有點延遲，剛看完監控告警，準備介入處理時流量已經跌下來了，介面也恢復了正常。
事後，通過監控發現介面超時的原因是因為底層redis超時了，說到這可能大家都抱著懷疑的態度，redis這麼快也能超時？是的，你沒看錯，就是redis超時了。
而redis超時的原因並不是說redis效能不行，而是在同一時刻有大量的請求訪問了同乙個key，這個key快取的內容很大，導致一瞬間就把網路頻寬給占用完了，後續請求都進不來。
直接擴容是最簡單有效的方式，如果有持續的高流量造成了影響，緊急擴容是必須要走的，先解決當前問題。
等流量平穩後再考慮**層面的改造，因為頻寬也不是無限的，程式不處理好，始終是個風險點。
資料量大了，我們會分庫分表。耦合嚴重了，我們會拆新的模組或者獨立的服務。小組人多了，我們會拆分成多個組。遇到bigkey，那就是拆它拆它拆它。
假設這是你的快取內容，裡面是乙個很大的json字串，儲存的是配置資訊：
當然我這邊說的是string型別，如果你的是list, set這種，其實原理是一樣的，同樣是拆分成多個小的list, key的字首或者字尾不一樣即可。
本地快取，也是應對熱點key的常用解決方案。大家想想，乙個固定的key儲存在redis中，然後儲存的內容也很大，訪問量也比較高，頻寬很容易成為瓶頸，因為要遠端訪問獲取快取內容。
如果將快取儲存在本地，那麼就可以不用遠端訪問，從而頻寬也就不會成為瓶頸。
如果用了本地快取，相信很多讀者第一想法就是一致性怎麼維護，這個無論是在實際應用中還是面試中都是乙個高頻的問題。
還是得從業務場景觸發，用快取的場景肯定就是沒有強一致性的要求，能夠容忍短暫的不一致。所以在redis快取失效或者資料有變更的時候，本地快取也需要同步清除。
一般都會採用訊息廣播的方式進行通知本地快取失效，因為服務是集群部署的，每個節點上都有乙份快取資料，所以需要廣播通知。
最後要進行bigkey的治理，梳理出來目前已有的bigkey，根據業務場景進行優化。同時在後續使用快取的場景對快取內容嚴格把關，防止出現類似的問題。
分類: 生產經驗實踐
在高併發的業務場景中，快取是必須要上的，用來扛高併發。在某個業務場景中，增加了對乙個配置資訊的快取，最開始是直接讀取db的，為了效能考慮在前面加了一層快取。
加完後很長一段時間也沒問題，db的壓力也減小了很多。不幸的是在某天的乙個時間點內，流量增加了好幾倍，rt直線上公升，介面各種超時，就這樣，乙個線上故障誕生了。
整個過程持續了1分鐘左右，監控告警稍微有點延遲，剛看完監控告警，準備介入處理時流量已經跌下來了，介面也恢復了正常。
事後，通過監控發現介面超時的原因是因為底層redis超時了，說到這可能大家都抱著懷疑的態度，redis這麼快也能超時？是的，你沒看錯，就是redis超時了。
而redis超時的原因並不是說redis效能不行，而是在同一時刻有大量的請求訪問了同乙個key，這個key快取的內容很大，導致一瞬間就把網路頻寬給占用完了，後續請求都進不來。
直接擴容是最簡單有效的方式，如果有持續的高流量造成了影響，緊急擴容是必須要走的，先解決當前問題。
等流量平穩後再考慮**層面的改造，因為頻寬也不是無限的，程式不處理好，始終是個風險點。
資料量大了，我們會分庫分表。耦合嚴重了，我們會拆新的模組或者獨立的服務。小組人多了，我們會拆分成多個組。遇到bigkey，那就是拆它拆它拆它。
假設這是你的快取內容，裡面是乙個很大的json字串，儲存的是配置資訊：
當然我這邊說的是string型別，如果你的是list, set這種，其實原理是一樣的，同樣是拆分成多個小的list, key的字首或者字尾不一樣即可。
本地快取，也是應對熱點key的常用解決方案。大家想想，乙個固定的key儲存在redis中，然後儲存的內容也很大，訪問量也比較高，頻寬很容易成為瓶頸，因為要遠端訪問獲取快取內容。
如果將快取儲存在本地，那麼就可以不用遠端訪問，從而頻寬也就不會成為瓶頸。
如果用了本地快取，相信很多讀者第一想法就是一致性怎麼維護，這個無論是在實際應用中還是面試中都是乙個高頻的問題。
還是得從業務場景觸發，用快取的場景肯定就是沒有強一致性的要求，能夠容忍短暫的不一致。所以在redis快取失效或者資料有變更的時候，本地快取也需要同步清除。
一般都會採用訊息廣播的方式進行通知本地快取失效，因為服務是集群部署的，每個節點上都有乙份快取資料，所以需要廣播通知。
最後要進行bigkey的治理，梳理出來目前已有的bigkey，根據業務場景進行優化。同時在後續使用快取的場景對快取內容嚴格把關，防止出現類似的問題。
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