引言
讲了几天的数据库系列的文章，大家一定看烦了，其实还没讲完。。。(以下省略一万字)。
今天我们换换口味，来写redis方面的内容，谈谈热key问题如何解决。
其实热key问题说来也很简单，就是瞬间有几十万的请求去访问redis上某个固定的key，从而压垮缓存服务的情情况。
其实生活中也是有不少这样的例子。比如XX明星结婚。那么关于XX明星的Key就会瞬间增大，就会出现热数据问题。
ps:hot key和big key问题，大家一定要有所了解。
本文预计分为如下几个部分
热key问题
如何发现
业内方案
正文
热Key问题
上面提到，所谓热key问题就是，突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key。那么，这样会造成流量过于集中，达到物理网卡上限，从而导致这台redis的服务器宕机。
那接下来这个key的请求，就会直接怼到你的数据库上，导致你的服务不可用。
怎么发现热key
方法一:凭借业务经验，进行预估哪些是热key
其实这个方法还是挺有可行性的。比如某商品在做秒杀，那这个商品的key就可以判断出是热key。缺点很明显，并非所有业务都能预估出哪些key是热key。
方法二:在客户端进行收集
这个方式就是在操作redis之前，加入一行代码进行数据统计。那么这个数据统计的方式有很多种，也可以是给外部的通讯系统发送一个通知信息。缺点就是对客户端代码造成入侵。
方法三:在Proxy层做收集
有些集群架构是下面这样的，Proxy可以是Twemproxy，是统一的入口。可以在Proxy层做收集上报，但是缺点很明显，并非所有的redis集群架构都有proxy。
github.com/sada741/fa-g/issues/1894
github.com/sada741/fa-g/issues/1893
github.com/sada741/fa-g/issues/1892
github.com/sada741/fa-g/issues/1891
github.com/sada741/fa-g/issues/1890
github.com/sada741/fa-g/issues/1889
github.com/sada741/fa-g/issues/1888
github.com/sada741/fa-g/issues/1887
github.com/sada741/fa-g/issues/1886
github.com/sada741/fa-g/issues/1885