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Hot Key和Big Key引发的问题怎么应对?
- 2024-05-30
- 1353 ℃
问题描述
第六个经典问题是 Hot key。对于大多数互联网系统,数据是分冷热的。比如最近的新闻、新发表的微博被访问的频率最高,而比较久远的之前的新闻、微博被访问的频率就会小很多。而在突发事件发生时,大量用户同时去访问这个突发热点信息,访问这个 Hot key,这个突发热点信息所在的缓存节点就很容易出现过载和卡顿现象,甚至会被 Crash。
原因分析
Hot key 引发缓存系统异常,主要是因为突发热门事件发生时,超大量的请求访问热点事件对应的 key,比如微博中数十万、数百万的用户同时去吃一个新瓜。数十万的访问请求同一个 key,流量集中打在一个缓存节点机器,这个缓存机器很容易被打到物理网卡、带宽、CPU 的极限,从而导致缓存访问变慢、卡顿。
业务场景
引发 Hot key 的业务场景很多,比如明星结婚、离婚、出轨这种特殊突发事件,比如奥运、春节这些重大活动或节日,还比如秒杀、双12、618 等线上促销活动,都很容易出现 Hot key 的情况。
解决方案
要解决这种极热 key 的问题,首先要找出这些 Hot key 来。对于重要节假日、线上促销活动、集中推送这些提前已知的事情,可以提前评估出可能的热 key 来。而对于突发事件,无法提前评估,可以通过 Spark,对应流任务进行实时分析,及时发现新发布的热点 key。而对于之前已发出的事情,逐步发酵成为热 key 的,则可以通过 Hadoop 对批处理任务离线计算,找出最近历史数据中的高频热 key。
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