在服务端读取和访问数据时，往往会对数据进行分片，过程中在主机服务器上访问相应的密钥，如果超出服务器的限制，就会引起热点密钥问题。
2热点密钥的危害
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流量过于集中，突破物理网卡的极限
请求太多，缓存切片服务中断
穿透数据库
当有一个热点Key请求的主机超过该主机的网卡上限时，通信过于集中，服务中的其他服务无法正常运行
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如果热点过于集中，热点密钥缓存过多，超过当前缓存容量，缓存切片服务将崩溃
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缓存服务崩溃，如果此时发出更多请求，则缓存将缓存在后台数据库中，缓存将穿透，进而导致缓存雪崩。
3解决方案
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常规解决方案主要集中在客户端和服务器端改造上。
3.1服务端缓存方案
客户端将请求发送到服务器。 服务器是多线程服务，本地具有基于Cache LRU策略的缓存空间。 如果服务器自身拥塞，服务器将直接返回请求，而不进一步向数据库发送请求，仅在服务器自身平滑时将客户端请求发送到数据库，然后将数据重新写入缓存。 这样就完成了缓存的访问和重建。
禁用缺陷缓存，多线程构建缓存问题
缓存丢失，缓存构建问题
潦草的读法
3.2使用memcache、Redis
在客户端上单独部署缓存。 使用中，客户端首先访问服务层，然后访问同一主机上的缓存层。 此解决方案具有就近访问、快速、无带宽限制的优点。 但是也有问题：
内存资源浪费
潦草的读法
3.3本地缓存
缺陷需要事先了解热点
缓存容量有限
不均匀的时间增加
热点密钥泄漏
3.4随机后缀
将Redis用于缓存可以将热点Key缓存查询的压力分布在多个Redis节点上。
加随机后缀。
场景是非常热点的数据，数据更新不太频繁，但查询非常频繁，如何确保几乎100%的缓存命中率？