问题一：什么是热点key问题，它通常会在什么情况下出现？
什么是热点key问题，它通常会在什么情况下出现？
参考回答：
热点key问题是指在某些特定情况下，大量的请求集中访问缓存中的某个或某些key，导致这些key的访问量远超过其他key。这种问题通常会在特殊突发事件（如明星新闻）、重大活动或节日（如春节、奥运）、线上促销活动（如秒杀、双12）等情况下出现。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/629663
问题二：如何解决热点key问题？
如何解决热点key问题？
参考回答：
解决热点key问题的方法有多种。例如，可以将热点key分散存在多个缓存节点，以减轻单个节点的压力。同时，也可以进行缓存集群的扩容，以提高系统的处理能力。另外，还可以利用应用内的前置缓存来进一步减轻后端的压力。无论如何设计解决方案，都需要有一个兜底逻辑以应对可能出现的极端情况。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/629664
问题三：什么是BigKey问题，它为什么会成为问题？如何解决？
什么是BigKey问题，它为什么会成为问题？如何解决？
参考回答：
BigKey问题指的是缓存中存储的某些key的值过大，导致处理这些key时会消耗过多的内存和网络资源。例如，保存用户大量的粉丝信息或者长文本内容时就可能出现这种问题。BigKey问题会影响Redis的性能和稳定性，甚至可能引发内存溢出等问题。
解决BigKey问题的方法包括优化Redis底层数据结构，扩展新的数据结构进行序列化构建后通过restore一次性写入，以及将大key分拆为多个小key并设置较长的过期时间等。这些方法可以有效地减轻BigKey问题对系统性能的影响。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/629665
问题四：Redis数据分区主要有哪些方法？
Redis数据分区主要有哪些方法？
参考回答：
Redis数据分区主要有客户端分片（哈希+取余）、一致性Hash和基于槽位的分区方法，例如Codis的Hash槽和RedisCluster的槽位分配。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/629666
问题五：客户端分片中的哈希+取余方法有什么缺点？
客户端分片中的哈希+取余方法有什么缺点？
参考回答：
客户端分片中的哈希+取余方法在节点伸缩时会导致数据迁移，数据节点关系的变化会影响所有的原有节点，稳定性较差。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/629667
