Redis里怎么快速找到那些特别火的热点键值，避免性能瓶颈的小技巧分享

说到在Redis里找热点键,这确实是个挺实际的问题，你想啊，Redis本身快是快，但万一某个键突然变得超级热门，比如明星出轨新闻爆出时，相关话题的缓存键被每秒访问几百万次，所有的请求都砸向这一个节点，那这个Redis实例的CPU立马就顶不住了，网卡也可能被打满，其他键的访问就会受到严重影响，这就是我们常说的“热点Key问题”，提前发现或者能快速定位这些热点，就等于给系统打了预防针。

那怎么找呢？最土但有时也最直接的方法，就是靠经验猜，比如你是开发人员，你肯定最了解自己的业务，哪些业务容易产生热点？秒杀商品的那个商品ID、全网爆款文章的文章ID、热门主播的房间ID，这些天生就是热点的苗子，你可以提前给这些Key打个标签，在代码里对它们“特殊照顾”，比如用本地缓存挡一层，或者做一下请求的限流，但这个方法全靠人脑，不够自动化，万一出现你预料不到的黑马热点，就没办法了。

我们需要更自动化的手段,Redis官方虽然没有提供一个直接了当的“热点Key排行榜”命令，但它从4.0版本开始，给了我们一个非常强大的侦探工具，叫做redis-cli的热点Key发现功能，这个方法来自Redis官方文档和社区实践，你不需要改任何代码，直接在服务器上运行命令就行，用法大概是这样的：你用redis-cli连接上你的Redis实例，然后加上一个--hotkeys的参数，命令执行后，它就会给你列出一个列表，告诉你哪些Key可能是热点，并且还会给出一个热度值。

这个功能的原理也挺有意思,它其实是基于Redis的OBJECT命令里的一个叫refcount（引用计数）和lru（最近使用）的信息来估算的，它会扫描数据库里所有的Key（所以对大数据集可能会有性能影响，最好在从库或者低峰期做），然后分析出哪些Key被访问得最频繁，这个方法非常实用，适合做定期的健康检查。

--hotkeys是事后分析，有点像定期体检，如果想实时监控，像医院的重症监护室那样一刻不停地盯着，那就要用更高级的方法了，一个常见的办法是依靠监控系统，很多公司都会用monitor命令或者更高效的redis-stat、info stats等工具来收集Redis的运行数据，但这里要特别注意，Redis自带的MONITOR命令在生产环境一定要慎用，因为这个命令会把Redis服务器处理的每一个命令都打印出来，性能开销巨大，在高压力的生产线上用这个，相当于自己制造一次性能瓶颈，它只适合在测试环境或者流量极低的时候临时抓一下问题。

更靠谱的实时监控,是去解析Redis的慢查询日志，或者利用一些开源的APM（应用性能管理）工具，它们可以在客户端或者代理层面对请求进行统计，汇总出每个Key的访问频次，这样既准确又对Redis服务端本身没有干扰，这个方法在众多互联网公司的技术博客里都有提到，是经过实战检验的。

找到热点Key之后,怎么避免性能瓶颈呢？这里有几个小技巧，最立竿见影的就是在应用层做本地缓存，比如你用Java，可以用Guava或Caffeine，当发现某个Key是热点后，让应用服务器在第一次从Redis取到数据后，在自己内存里也存一份，并设置一个短暂的过期时间（比如5秒），这样后续的请求绝大部分直接在本地就返回了，对Redis的请求量会骤降，但要注意缓存一致性的问题，适合那些对延迟要求高，但数据短时间不一致也能接受的场景。

第二个技巧是拆解热点Key,如果一个热点Key的值很大，比如是一个包含很多字段的大Hash，访问又很频繁，可以考虑把它拆成多个子Key，比如一个热门帖子的所有点赞用户ID存在一个Key里，压力很大，可以按用户ID的范围或者哈希值拆成好几个Key，访问的时候再做聚合，这招叫“热Key拆分”。

还有一个“杀手锏”是使用Redis集群版，现在很多云服务商提供的Redis集群版，或者开源的Redis Cluster，它们对于热点Key有一个“软负载”的能力，虽然一个Key只能存在于一个分片上，但好的集群版软件能识别出热点Key，并在代理层做一些请求的分散，比如把热点Key的读请求在一定程度上分发到其他节点，虽然其他节点需要跨节点获取数据，但总比单个节点被压垮要好，这个方法取决于你使用的Redis架构是否支持。

处理热点Key,思路就是“预防为主，监控先行，多级缓存，分解压力”，核心是要建立一个从预测、到发现、再到应对的完整流程，不能等到服务器报警了才手忙脚乱地去查。