用Redis怎么搞热数据切换，策略变来变去的那些事儿

这事儿说白了，就是咱们的系统里，数据太多了，但真正被频繁访问的，也就是那么一小撮，这一小撮就是“热数据”，Redis这东西，因为快，所以天生就是用来伺候这些热数据的，但问题来了，你怎么知道哪些数据是热的？业务今天这个活动，明天那个策略，热点说变就变，你怎么能让Redis里的数据跟着灵活地变，而不是傻乎乎地要么撑死要么饿死？这就是“热数据切换”要解决的核心问题。

最笨但也是最基础的办法，预设热点”。（来源：常见的缓存预热策略）你明天要搞个大促销，你心里清楚，某几款爆品SKU的页面肯定会被刷爆，那好，在活动开始前，程序员小哥哥小姐姐们熬夜加班，手动把这些爆品的数据提前从数据库里查出来，一股脑塞进Redis里，这就好比明天要请客，今天先把硬菜都做好，客人来了热一下就能端上去，这种方法的好处是直接、可控，活动一开始就能扛住压力，但缺点太明显了：第一，你得能预测准，预测不准就白忙活了；第二，太依赖人工，业务策略一变，开发就得跟着改代码、重新预热,累死人。

我们不能总当“算命先生”，得让系统自己学会识别热点，这就引出了“动态识别”的策略。（来源：常见的缓存淘汰与热度计算思想）一个常见的思路是，我给Redis里的每个数据都记个“考勤”，看看它被访问了多少次，Redis自己不是有LRU（最近最少使用）之类的淘汰策略吗？其背后就是类似的思路，我们可以做得更细致一点，比如在应用程序这一层，每次去读Redis之前或者之后，都给这个数据Key的访问计数器加1，我们可以设置一个阈值，比如一分钟内被访问超过100次，就自动把它标记为“热数据”。

光标记出来还不够，关键是怎么对待它，对于热数据，我们要“特殊照顾”。（来源：分布式缓存架构设计中常见的热点处理思路）可以把热数据单独放在一个Redis实例里，或者给它们设置更长的过期时间，防止因为过期而被误删，更高级一点，甚至可以给热数据做“备份”，在多个Redis节点上都存一份，让读请求分散开，避免所有的流量都打到一个节点上，形成“热点Key”导致服务器压力过大，这就好比超市里爆款商品，肯定不会只摆在一个货架最里面，而是会在多个显眼的端头都堆上货，方便顾客拿取,也分散人流。

但业务策略的“变来变去”才是真正的挑战。（来源：实际业务场景中缓存数据一致性的挑战）今天老板说，我们要主推A产品，明天市场部说，B品牌给了赞助费，赶紧换B，这时候，你Redis里还热乎乎地放着A的数据呢，B的数据可能还在数据库里凉快着，如果直接切换，用户一瞬间都去查B，数据库可能直接就挂了，应对这种“计划内”的策略变更，最好的办法还是结合上面说的“预设热点”，在策略切换的时间点之前，提前把B数据预热到Redis中，甚至可以提前一段时间让A和B的数据在Redis里共存，到了切换时刻，只是前端展示的逻辑变一下，后端数据源都是热的,实现平滑过渡。

更棘手的是“计划外”的热点突变。（来源：应对突发流量的缓存方案）某个小明星突然在社交媒体上晒了你们家一个很冷门的产品，流量瞬间涌来，这种你根本预测不了，这时候，就只能靠上面说的“动态识别”机制来救火了，系统要能快速捕捉到某个Key的访问频率异常飙升，然后在秒级甚至毫秒级内，把它提升为热数据，给予特殊保护，还要警惕“缓存击穿”：就是这个突然爆红的商品万一在Redis里不存在或者刚好过期了，海量的请求会直接砸向数据库，对付这招，常见的做法是设置“互斥锁”，让第一个请求去数据库加载数据，后面的请求稍微等一会儿，等数据加载好了直接读缓存,从而保护数据库。

别忘了“降温”处理。（来源：缓存数据生命周期管理）热点不可能一直热下去，一个活动结束了，一个新闻过气了，对应的数据就应该从“热数据”的宝座上退下来，把宝贵的Redis空间让给新的热点，这就要有配套的“降温”策略，对于动态识别出来的热数据，可以持续监控其访问频率，当访问量低于某个标准一段时间后，就自动取消它的热点标志，并允许Redis根据常规策略将其淘汰，这就形成了一个完整的闭环：动态发现 -> 重点保护 -> 实时切换 -> 自动降温。

用Redis搞热数据切换，没有一劳永逸的银弹，它更像是一个动态的、持续优化的过程，核心思想是结合“人工预判”和“系统智能”，针对“计划内”和“计划外”的不同场景，设计出相应的识别、提升、保护、切换和降温机制，目的只有一个：不管业务策略怎么风云变幻，都能让最需要的数据待在最快的地方,保证用户体验和系统稳定。