Redis是如何将数据落在某个Redis节点上的？
- 通过crc16取模(不是hash算法，是校验一种算法)计算该key应该落到哪个hash槽(solt)上，一共16384个hash槽上，这些槽位会均匀分布在每个节点 上(注意：只有主节点才有槽位，子节点没有)。
- 当某些高频的key落到同一个redis节点上，导致流量数据倾斜，导致大量的请求会打在某一台节点上，就会造成我们所说的热点key。
- 比如【热卖商品】【热点新闻】【热点评论】【大V明星】等场景可能会造成热点key
- 什么是热点key：访问量很大的时候才算是热点key，即某个key访问频率很高，比如qps达到1000就需要关注了
如何去发现热点key(Hot key)
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经验处理：通过经验，去预估哪些会称为热点key，提前做处理(可顺便使用，不可做为主要解决方案)
(1). 优点： 方案简单，凭借经验就可以发现热点key
(2). 缺点： 没有办法预测所有热点key，比如火爆商品，很难预测所有火爆商品都有哪些
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节点和slot流量监控：每个节点都去流量监控，比如阿里云监控CPU，内存，负载，带宽等参数，是否存在快速上升问题去判断是否出现热点key了。(监测肯定要做的，但复杂场景不能只用这一种方案，需要结合更高级的第三种方案)
(1). 优点：监控方便，方案简单
(2). 缺点：粒度太粗，适合前期集群，不适用于精准探测到热点key
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客户端统计：需要客户端二次定制，比如应用程序连接redis需要通过jedis，可以通过程序读取jedis的日志，来进行统计，相当于对数据进行埋点采集，然后把收集的数据上报到统一的计算服务中进行聚合统计(复杂项目要使用，简单项目可以不用。)
(1). 优点：准确性高，实时性好
(2). 缺点：需要对SDK工具进行二次开发，开发难度很大，业务链路更复杂
如何解决热点key
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本地缓存：
(1). 用户只读的信息都放到本地缓存，即从redis读到数据后再保存到本地缓存中，无需可以发现热点key
(2). 当读取时先读本地缓存，如果有直接返回，如果没有再去redis节点找
(3). 缺点：本地缓存一份，redis也有一份，那就可能出现短暂的数据不一致的问题，业务如果可以接受那就可以
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离散热点key:
(1). 将业务key拼接上一个字符串，比如【机器ip】
(2). 这样做相当于把一份数据冗余到所有redis节点上都有一份，因为不同机器的ip不同，拼接到业务key后整体的key就发生了变化，会计算出不同的hash。
(3). 热key访问会通过nginx负载请求到不同的后端服务器， 那么这些大量请求由于后端服务器ip不同，会分散到不同的redis节点去查询，因为查询也需要拼接上机器ip，这样同样的数据就会去不同的redis节点查询，不会导致所有请求都冲向一台redis节点。
(4). 拼接后的key举例：
product_key_192.168.1.0,
product_key_192.169.1.1,
product_key_192.170.10.8
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网关缓存 + 实时计算【推荐复杂项目后期】
(1). 应用程序的日志打印访问的数据(因为访问应用程序访问redis都会有日志记录)， 结合流式计算(flink)， 时间窗范围内进行【key访问频率统计】
(2). 如果统计计算出超过一定频率阈值的热key，比如时间窗内访问增长快，预判会成为热点key，那么就将这个数据放置到业务网关缓存里面，相当于前置热点缓存，客户再访问热点key，就会直接从网关缓存nginx获取, qps可达到10万+，并且无需走后端接口。(nginx可以写lua脚本，就算nginx不存在，lua脚本也可以直接访问redis，无需走后端。)
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