redis是一种高性能的内存数据库，它可以提供多种数据结构和功能，如字符串、列表、集合、散列、有序集合、位图、地理位置等。redis的一个常见应用场景是作为缓存层，用来缓存一些热门或者频繁访问的数据，从而减轻后端数据库的压力，提高系统的响应速度。
然而，在使用redis作为缓存层时，也会遇到一些问题，其中之一就是热点key问题。所谓热点key，就是指某些key的访问频率远远高于其他key，导致这些key成为系统的性能瓶颈。例如，某个电商网站上有一个秒杀活动，很多用户都想抢购某个商品，这个商品的库存信息就可能成为一个热点key。如果所有的请求都直接访问redis缓存，那么redis服务器可能会承受不住这么大的并发压力，导致响应延迟或者服务不可用。如果有些请求绕过了redis缓存，直接访问后端数据库，那么后端数据库也可能会被压垮，导致数据不一致或者服务不可用。
那么，如何解决redis热点key问题呢？这里介绍两种常用的技术：分布式锁和缓存穿透。
分布式锁是一种协调多个进程或者线程之间的同步机制，它可以保证在同一时刻只有一个进程或者线程可以访问某个共享资源。在redis中，可以使用setnx命令实现一个简单的分布式锁。setnx命令可以设置一个key，并且只有当这个key不存在时才能设置成功。如果设置成功，返回1，否则返回0。利用这个特性，我们可以在访问某个热点key之前，先尝试获取一个与这个key相关的锁。如果获取成功，说明当前没有其他进程或者线程在访问这个key，那么就可以正常访问redis缓存，并且在访问完成后释放锁。如果获取失败，说明当前有其他进程或者线程在访问这个key，那么就可以等待一段时间后再重试获取锁，或者直接返回一个默认值或者错误信息。
缓存穿透是一种避免缓存失效时对后端数据库造成压力的技术。它的原理是，在缓存层和数据库层之间增加一个中间层，用来处理缓存失效的情况。当缓存层发现某个key不存在时，并不直接去数据库层查询，而是先去中间层查询。中间层可以是另外一个缓存系统，也可以是一个消息队列或者一个异步任务框架。中间层负责去数据库层查询数据，并且将数据更新到缓存层，并且返回给请求方。这样就可以避免缓存失效时产生大量的数据库请求，造成数据库压力过大。