數(shù)據(jù)訪問熱點，比如詳情系統(tǒng)中某些熱點商品的訪問度非常高，即使是Tar緩存這種 Cache本身也有瓶頸問題，一旦請求量達到單機的極限也會存在熱點保護問題。有時候看起來好像很容易解決，比如只需要做好限流，但是一且某個熱點觸發(fā)了一臺機器的限流閥值，那么整臺機器 Cache的數(shù)據(jù)都將無效，進而間接導致 Cache被擊穿，請求都落到應用的數(shù)據(jù)庫中，出現(xiàn)雪崩現(xiàn)象。所以這類問題需要與具體的 Cache產(chǎn)品結合才能有比較好的解決方案。
一個通用的解決思路是:在 Cache的 client.端做本地的 Localcache，當發(fā)現(xiàn)熱點數(shù)據(jù)時直接 Cache在 client里，而不要請求到 Cache的 Server。
數(shù)據(jù)更新熱點。數(shù)據(jù)更新問題除了前面介紹的熱點隔離和排隊處理之外，還有些場景對商品的 lastmodifytime字段更新會非常頻繁，在某些場景下這些多條SQL是可以合并的，一定時間內(nèi)只執(zhí)行最后一條SQL就行了，這樣可以減少對數(shù)據(jù)庫的 update操作。另外，熱點商品的自動遷移理論上也可以在數(shù)據(jù)路由層完成，利用前面介紹的熱點實時發(fā)現(xiàn)功能，自動從普通庫里把熱點數(shù)據(jù)遷移出來放到單獨的熱點庫中。
按照某種維度建立的索引產(chǎn)生的熱點數(shù)據(jù)，比如實時搜索中按照商品維度關聯(lián)的評價數(shù)據(jù)。有些熱點商品的評價非常多，導致搜索系統(tǒng)在按照商品ID建立評價數(shù)據(jù)的索引時，內(nèi)存已經(jīng)存不了了。交易維度關聯(lián)訂單信息也同樣有這些問題。這類熱點數(shù)據(jù)需要做數(shù)據(jù)的散列，需要再增加一個維度，重新組織數(shù)據(jù)。
全局基礎設施優(yōu)化:資源調(diào)度優(yōu)化
全局基礎設施的優(yōu)化。我們做應用層的優(yōu)化一般都比較關注網(wǎng)站建設軟件本身的優(yōu)化，但是支撐應用運行的基礎環(huán)境，往往有更大的優(yōu)化空間?；A設施包括基礎應用容器如JDK、 Tomcat、VM，操作系統(tǒng)和文件系統(tǒng)甚至硬件設備，它們其實都有優(yōu)本章我們重點闡述資源調(diào)度的優(yōu)化，因為它最具普追性、價值也更大 化的空間，而且由于基礎設施的優(yōu)化是事關全局的，所以通用性會更廣、收益會更大。
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