「這個商品不錯，大家來看啊「，每個平台都有會有些大賣的商品，簡稱為爆品。這些商品會有個特點，就是訪問量特別大。我們專業上面可以稱為熱點數據，在處理這些熱點商品時，系統需要做一些特殊的處理。
redis熱點資料指在redis資料庫中存取量特別大的資料。 （推薦學習：Redis影片教學）
針對熱點商品這些類型的數據，要考慮到訪問量比較大，大家首先想到的是緩存，上redis緩存，這點肯定沒有錯。
該種解決方案具有就近存取、速度快、沒有頻寬限制的優點，但是同時也存在以下問題：
記憶體資源浪費
髒讀問題
使用本機快取方案
使用本機快取則有下列問題：
需事先獲知熱點快取容量有限不一致性時間成長熱點Key 遺漏
傳統的熱門解決方案都存在著各種各樣的問題，那麼究竟該如何解決熱點問題呢？
熱點資料解決方案
該方案透過主動發現熱點並對其進行儲存來解決熱點 Key 的問題。
首先 Client 也會存取 SLB，並且透過 SLB 將各種請求分發至 Proxy 中，Proxy 會依照基於路由的方式將請求轉送至後端的 Redis 中。
在熱點 key 的解決上是採用在服務端增加快取的方式進行。
具體來說就是在 Proxy 上增加本地緩存，而本地緩存採用 LRU 演算法來緩存熱點數據，後端 db 節點增加熱點數據計算模組來傳回熱點數據。
Proxy 架構的主要有以下優點：Proxy 本機快取熱點，讀取能力可水平擴展DB 節點定時計算熱點資料集合DB 回饋Proxy 熱點資料對客戶端完全透明，不需要做任何相容
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