1.1 用户消费的数据>>>生产的数据
1.2 请求的分片过于集中，突破单点性能极限
在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片，此过程中会在某一主机 Server 上对相应的 Key 进行访问，当访问超过 Server 极限时，就会导致热点 Key 问题。
2 热点Key的危害
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流量过于集中，突破物理网卡的极限
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请求过多，缓存分片服务被打垮
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穿透DB
当某热点Key请求在某一主机上超过该主机网卡上限时，由于流量过度集中，导致服务器中其它服务无法正常进行
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热点过于集中，热点Key缓存过多，超过目前的缓存容量，就会导致缓存分片服务被打垮
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缓存服务崩溃，此时再有请求产生，会缓存到后台DB，导致缓存穿透，进一步还会导致缓存雪崩。
3 解决方案
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通常的解决方案主要集中在对客户端和Server端进行改造。
3.1 服务端缓存方案
Client会将请求发送到Server，而Server是多线程服务，本地就具有一个基于Cache LRU策略的缓存空间。当Server本身拥堵时，Server不会将请求进一步发送给DB而是直接返回，只有当Server本身畅通时才会将Client请求发送至DB，并且将该数据重新写入缓存。此时就完成了缓存的访问跟重建。
缺陷
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缓存失效，多线程构建缓存问题
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缓存丢失，缓存构建问题
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脏读
3.2 使用Memcache、Redis
在客户端单独部署缓存。使用过程中Client首先访问服务层，再对同一主机上的缓存层进行访问。该种解决方案具有就近访问、速度快、没有带宽的优点。但也存在问题：
3.3 本地缓存
缺陷
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需要提前获知热点
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缓存容量有限
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不一致性时间增长
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热点Key遗漏
最后
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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