概述
redis 集群部署方式大部分采用类 Twemproxy 的方式进行部署。即通过 Twemproxy 对 redis key 进行分片计算，将 redis key 进行分片计算，分配到多个 redis 实例中的其中一个。tewmproxy 架构图如下：
由于 Twemproxy 背后的多个 redis 实例在内存配置和 cpu 配置上都是一致的，所以一旦出现访问量倾斜或者数据量倾斜，则可能会导致某个 redis 实例达到性能瓶颈，从而使整个集群达到性能瓶颈。
hot key出现造成集群访问量倾斜
Hot key，即热点 key，指的是在一段时间内，该 key 的访问量远远高于其他的 redis key， 导致大部分的访问流量在经过 proxy 分片之后，都集中访问到某一个 redis 实例上。hot key 通常在不同业务中，存储着不同的热点信息。比如
新闻应用中的热点新闻内容；
活动系统中某个用户疯狂参与的活动的活动配置；
商城秒杀系统中，最吸引用户眼球，性价比最高的商品信息；
……
解决方案
1. 使用本地缓存
在 client 端使用本地缓存，从而降低了redis集群对hot key的访问量，但是同时带来两个问题：1、如果对可能成为 hot key 的 key 都进行本地缓存，那么本地缓存是否会过大，从而影响应用程序本身所需的缓存开销。2、如何保证本地缓存和redis集群数据的有效期的一致性。
针对这两个问题，先不展开讲，先将第二个解决方案。
2. 利用分片算法的特性，对key进行打散处理
我们知道 hot key 之所以是 hot key，是因为它只有一个key，落地到一个实例上。所以我们可以给hot key加上前缀或者后缀，把一个hotkey 的数量变成 redis 实例个数N的倍数M，从而由访问一个 redis key 变成访问 N * M 个redis key。
N*M 个 redis key 经过分片分布到不同的实例上，将访问量均摊到所有实例。
代码如下：
//redis 实例数
const M = 16
//redis 实例数倍数（按需设计，2^n倍，n一般为1到4的整数）
const N = 2
func main() {
//获取 redis 实例
c, err := redis.Dial("tcp", "127.0.0.1:6379")
if err != nil {
fmt.Println("Connect to redis error", err)
return
}
defer c.Close()
hotKey := "hotKey:abc"
//随机数
randNum := GenerateRangeNum(1, N*M)
//得到对 hot key 进行打散的 key
tmpHotKey := hotKey + "_" + strconv.Itoa(randNum)
//hot key 过期时间
expireTime := 50
//过期时间平缓化的一个时间随机值
randExpireTime := GenerateRangeNum(0, 5)
data, err := redis.String(c.Do("GET", tmpHotKey))
if err != nil {
data, err = redis.String(c.Do("GET", hotKey))
if err != nil {
data = GetDataFromDb()
c.Do("SET", "hotKey", data, expireTime)
c.Do("SET", tmpHotKey, data, expireTime + randExpireTime)
} else {
c.Do("SET", tmpHotKey, data, expireTime + randExpireTime)
}
}
}在这个代码中，通过一个大于等于 1 小于 M * N 的随机数，得到一个 tmp key，程序会优先访问tmp key，在得不到数据的情况下，再访问原来的 hot key，并将 hot key的内容写回 tmp key。值得注意的是，tmp key的过期时间是 hot key 的过期时间加上一个较小的随机正整数，保证在 hot key 过期时，所有 tmp key 不会同时过期而造成缓存雪崩。这是一种通过坡度过期的方式来避免雪崩的思路，同时也可以利用原子锁来写入数据就更加的完美，减小db的压力。
另外还有一件事值得一提，默认情况下，我们在生成 tmp key的时候，会把随机数作为 hot key 的后缀，这样符合redis的命名空间，方便 key 的收归和管理。但是存在一种极端的情况，就是hot key的长度很长，这个时候随机数不能作为后缀添加，原因是 Twemproxy 的分片算法在计算过程中，越靠前的字符权重越大，考后的字符权重则越小。也就是说对于key名，前面的字符差异越大，算出来的分片值差异也越大，更有可能分配到不同的实例（具体算法这里不展开讲）。所以，对于很长 key 名的 hot key，要对随机数的放入做谨慎处理，比如放在在最后一个命令空间的最前面（eg：由原来的 space1:space2:space3_rand 改成 space1:space2:rand_space3）。
big key 造成集群数据量倾斜
big key ，即数据量大的 key ，由于其数据大小远大于其他key，导致经过分片之后，某个具体存储这个 big key 的实例内存使用量远大于其他实例，造成，内存不足，拖累整个集群的使用。big key 在不同业务上，通常体现为不同的数据，比如：
论坛中的大型持久盖楼活动；
聊天室系统中热门聊天室的消息列表；
……
解决方案
对 big key 进行拆分
对 big key 存储的数据 （big value）进行拆分，变成value1，value2… valueN,
如果big value 是个大json 通过 mset 的方式，将这个 key 的内容打散到各个实例中，减小big key 对数据量倾斜造成的影响。
//存
mset key1, vlaue1, key2, vlaue2 ... keyN, valueN
//取
mget key1, key2 ... keyN如果big value 是个大list，可以拆成将list拆成。= list_1， list_2, list3, listN
其他数据类型同理。
既是big key 也是 hot key
在开发过程中，有些 key 不只是访问量大，数据量也很大，这个时候就要考虑这个 key 使用的场景，存储在redis集群中是否是合理的，是否使用其他组件来存储更合适；如果坚持要用 redis 来存储，可能考虑迁移出集群，采用一主一备（或1主多备）的架构来存储。
其他
如何发现 hot key，big key
1. 事前-预判
在业务开发阶段，就要对可能变成 hot key ，big key 的数据进行判断，提前处理，这需要的是对产品业务的理解，对运营节奏的把握，对数据设计的经验。
2.事中-监控和自动处理
监控
在应用程序端，对每次请求 redis 的操作进行收集上报;不推荐，但是在运维资源缺少的场景下可以考虑。开发可以绕过运维搞定）；
在proxy层，对每一个 redis 请求进行收集上报;（推荐，改动涉及少且好维护）；
对 redis 实例使用monitor命令统计热点key（不推荐，高并发条件下会有造成redis 内存爆掉的隐患）；
机器层面，Redis客户端使用TCP协议与服务端进行交互，通信协议采用的是RESP。如果站在机器的角度，可以通过对机器上所有Redis端口的TCP数据包进行抓取完成热点key的统计（不推荐，公司每台机器上的基本组件已经很多了，别再添乱了）；
自动处理
通过监控之后，程序可以获取 big key 和 hot key，再报警的同时，程序对 big key 和 hot key 进行自动处理。或者通知程序猿利用一定的工具进行定制化处理（在程序中对特定的key 执行前面提到的解决方案）
3.事后
尽量还是不要事后了吧，都是血和泪的教训，不展开讲。
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