热key:某个key的访问次数显著高于比其他的Key
大key:某个key下的数据很多
请求耗时
线程堆积和大量创建
某个分片的QPS很大
1.单个分片的QPS高,一定是大Key的问题
2.查看redis的监控(访问次数、请求耗时)
1.业务限流
判断业务场景是否可以进行限流
2.二级缓存
考虑GC的频率
3.把大Key或者热Key进行数据拆分,数据冗余到多个redis分片上,每次访问redis时使用随机数选择,降低对某个分片的QPS

热key:某个key的访问次数显著高于比其他的Key
大key:某个key下的数据很多
请求耗时
线程堆积和大量创建
某个分片的QPS很大
1.单个分片的QPS高,一定是大Key的问题
2.查看redis的监控(访问次数、请求耗时)
1.业务限流
判断业务场景是否可以进行限流
2.二级缓存
考虑GC的频率
3.把大Key或者热Key进行数据拆分,数据冗余到多个redis分片上,每次访问redis时使用随机数选择,降低对某个分片的QPS