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云数据库 GEMINIDB-如何检测和解决大key与热key问题:热key问题

云数据库 GEMINIDB-如何检测和解决大key与热key问题:热key问题

时间：2024-10-28 17:36:33

云数据库 GEMINIDB

热key问题

热key的危害：
在日常生活中，经常会发生各种热门事件，应用中对该热点新闻进行上万次的点击浏览和评论时，会形成一个较大的请求量。这种情况下会造成短时间内对同一个key频繁操作，会导致key所在节点的CPU和负载突然升高，从而影响落在该节点的其他请求，导致业务成功率下降。诸如此类的还有热门商品促销，网红直播等场景，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

热key问题会产生如下危害：
1. 流量集中，达到物理网卡上限。
2. 请求过多，缓存分片服务被打垮。
3. 数据库击穿，引起业务雪崩。
处理思路：
针对热key问题，一般采取如下处理思路。
1. 设计上需要考虑热key的问题，避免在数据库上产生热key。
2. 业务侧通过增加缓存来减少热key出现的情况。考虑多级缓存解决热key问题（如Redis + 本地二级缓存）
3. 屏蔽热点key。比如：在业务侧进行定制，支持热key黑白名单能力，可以将热key临时屏蔽。
检测方法：
我们定义访问频率大于100000 次/min的key为热key。

热key事件分为两种类型。一种是Writes事件，代表写热点，一种是Reads事件，表示读热点。

GeminiDB Cassandra提供了热key的监测与告警。在 CES 界面，可以配置实例的热key告警，具体方法请参见设置告警规则。

当发生热key事件时，系统会第一时间发送预警通知，您可以前往CES界面查看监控事件数据，及时处理，避免业务波动。

图2 热key告警

热key告警字段说明：
```
{
  "sampler_type": "WRITES",         //采样类型。取值有WRITES,READS;WRITES代表写，READS代表读。
  "partition_num": "2969",          //分区键的热点次数
  "keyspace_name": "performance",   //keyspace名称
  "table_id": "a10f3bb0-3626-11ec-bbdf-63e05bbb4391",   //表id
  "table_name": "stresstable",   //表名
  "partition_key": "85897376"   //产生热点分区键的值
}
```

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