redis 热key
1. 理解题目：从Redis和热key说起
我们先来分析一下问题本身。Redis以其高性能和低延迟而广泛应用于高并发场景，但在面对热点key时，单个分片的写入瓶颈约为20,000次/秒，读取瓶颈为100,000次/秒。在百万用户同时请求的情况下，某个热门优惠券的请求可能瞬间淹没Redis的某个分片，导致系统崩溃。
所以问题的本质就是“在高并发情况下，如何有效地解决Redis热key带来的性能瓶颈”。
2. 解决方案：使用Redis分key的策略
2.1 什么是Redis分key？
Redis分key是将一个热点key拆分成若干个小key，并将这些小key均匀分散到Redis集群的不同节点上。比如，将名为”coupon”的热点key拆分成多个小key（如coupon_0, coupon_1, coupon_2等），每个小key对应集群的一个分片。这样，原本由一个key承载的流量由多个key共同承担，从而提升了系统的整体性能。
2.2 如何实现Redis分key？
回到我们的问题：在百万用户抢购1万张优惠券的场景中，如何通过分key来解决热key问题？
步骤如下：
1）拆分热点key：将热点key（如”coupon”）拆分为多个小key，例如coupon_0, coupon_1, coupon_2等。确保这些小key均匀分布到Redis集群的不同节点上。
2）计算key的分片：使用Redis的CRC16算法，将每个小key映射到哈希槽，确保每个小key能够落到不同的Redis节点。通过手动计算或编写代码来验证每个小key的分布情况。
3）请求处理：在业务请求到达时，根据用户的唯一标识符（如用户ID）与小key的数量进行取模运算，以确定当前请求对应哪个小key。这样就可以通过Redis的哈希槽映射机制，快速定位到存储该key的Redis节点进行操作。
拓展：
在Redis每一个节点上，都有插槽slot，插槽取值范围为：0-16383。
当存取数据的时候，Redis会根据CRC16的算法得出一个结果，然后把结果对16384取余数，这样每个key都会对应一个编号在0-16383之间的哈希槽。
通过这个取余值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
2.3 Redis分key的优缺点
优点：
- 平衡负载：通过将热点key拆分为多个小key，有效分散了请求压力，避免了单个分片的性能瓶颈。
- 提高并发处理能力：多个小key可以并行处理，提高了系统的整体吞吐量。
缺点：
- 实现复杂性：需要额外的逻辑来拆分和管理多个小key，增加了系统的复杂性。
- 可能的额外开销：在某些情况下，拆分key可能导致数据管理上的额外开销。
wechat
