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作者是互联网一线研发负责人，所在业务也是业内核心流量来源，经常参与 业务预定、积分竞拍、商品秒杀等工作。 近期参与多场新员工的面试工作，经常就 『超高并发场景下热点数据』 可用性保障与候选人进行讨论。 本文聚焦一些关键点技术进行讨论，并总结一些热点场景…1 介绍
作者是互联网一线研发负责人，所在业务也是业内核心流量来源，经常参与 业务预定、积分竞拍、商品秒杀等工作。 近期参与多场新员工的面试工作，经常就 『超高并发场景下热点数据』 可用性保障与候选人进行讨论。 本文聚焦一些关键点技术进行讨论，并总结一些热点场景的处理经验。
2 业务基础架构简图（假设） 3 超高并发下热点数据的稳定性保障
3.1 命题背景
1000w+请求同时投向后端，如果缓存未建立、失效，甚至缓存服务故障，就会透过缓存层直接投向数据库。 可能会造成整体击穿/雪崩，怎么破？
3.2 各种业务场景及应对方案
3.2.1 规律性热点数据预热
无论是聚集式热key，还是散列式热key，只要是有一定规律性的，均可以做 预热。 既然是热Key，那就想办法尽可能让它不进入MySQL，就不会对数据库造成伤害,。 这种场景最常见的就是对一些字典数据做预热，因为他们不容易改变，修改频次较低，但又很容易在高峰期被群蜂请求（突发式的批量请求）。 电商领域比如： 商品种类、品牌类型、折扣规则。 办公/教学领域比如：学校、年段、班级、学科、考试科目等。
一般来说如果10点是峰值期，那么可以预先在8~10点期间，可以逐渐的把大部分缓存建立起来。如图： 3.2.2 非规律性热点数据预热
Redis +
