如何解决redis 单key 热点问题？
什么是redis 单key 热点？
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，广泛应用于各种场景。但是，redis 也有一些局限性，其中之一就是单key 热点问题。
单key 热点问题是指某个key 的访问量非常高，导致该key 所在的redis 节点负载过高，甚至出现故障。这种情况通常发生在以下场景：
1.某些数据具有很强的时效性或者热度，比如秒杀活动、热门商品、热门话题等，会引起大量用户的关注和请求。
2.某些数据具有很强的共享性或者关联性，比如用户信息、配置信息、权限信息等，会被多个业务模块或者服务频繁访问。
3.某些数据具有很强的稳定性或者不变性，比如常量、枚举、字典等，会被缓存到redis 中长期使用。
当单key 热点问题发生时，会给系统带来以下影响：
1.降低redis 的性能和可用性，造成请求延迟或者失败。
2.增加redis 的网络和内存开销，影响其他正常的key 的访问。
3.造成数据不一致或者丢失，如果单key 热点所在的redis 节点发生故障或者重启。
如何解决redis 单key 热点问题？
针对redis 单key 热点问题，我们可以从以下几个方面进行优化：
1.分布式缓存：将单个热点key 拆分成多个子key，并将它们分散到不同的redis 节点上，从而均衡负载和降低风险。例如，我们可以将秒杀活动的库存信息拆分成多个商品id 作为子key，并将它们存储到不同的hash slot 中。
2.本地缓存：在业务层或者客户端层增加本地缓存，减少对redis 的直接访问。例如，我们可以使用guava cache 或者caffeine 等工具，在内存中缓存一些不经常变化的数据，如用户信息、配置信息等，并设置合理的过期时间和更新策略。
3.读写分离：利用redis 的主从复制机制，将读请求分发到从节点上，减轻主节点的压力。例如，我们可以使用sentinel 或者cluster 模式下的slave-read-only 参数，让从节点只处理读请求，并通过负载均衡器或者客户端路由来实现读写分离。
4.限流降级：在业务层或者网关层增加限流降级策略，防止过多的请求打到redis 上。例如，我们可以使用hystrix 或者resilience4j 等工具，在服务调用链中增加熔断器和降级器，并设置合理的阈值和策略，来控制请求的并发量和超时时间，以及提供备用方案或者友好提示。
5.业务优化：从业务逻辑和需求出发，优化数据的结构和存储方式，减少对redis 的依赖。