“这个商品不错，大家来看啊“，每个平台都有会有些大卖的商品，简称为爆品。这些商品会有个特点，就是访问量特别大。我们专业上面可以称之为热点数据，在处理这些热点商品时，系统需要做一些特殊的处理。
redis热点数据指在redis数据库中访问量特别大的数据。（推荐学习：Redis视频教程）
针对热点商品这些类型的数据，要考虑到访问量比较大，大家首先想到的是缓存，上redis缓存，这点肯定没有错。
该种解决方案具有就近访问、速度快、没有带宽限制的优点，但是同时也存在以下问题：
内存资源浪费
脏读问题
使用本地缓存方案
使用本地缓存则存在以下问题：
需要提前获知热点缓存容量有限不一致性时间增长热点 Key 遗漏
主页面上引用了三个页面也说不过去呀。本次主要是把数据库合并了一下，至于功能，没有加什么新的东西，还是那些：在线订购、帐单查询（添加了一个打印的连接）、特价商品列表、热买商品列表、留言本（许多朋友说以前的那个有问题，现在换成枫叶阁女士留言本，挺不错的）、新闻、完善的管理
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传统的热点解决方案都存在各种各样的问题，那么究竟该如何解决热点问题呢？
热点数据解决方案
该方案通过主动发现热点并对其进行存储来解决热点 Key 的问题。
首先 Client 也会访问 SLB，并且通过 SLB 将各种请求分发至 Proxy 中，Proxy 会按照基于路由的方式将请求转发至后端的 Redis 中。
在热点 key 的解决上是采用在服务端增加缓存的方式进行。
具体来说就是在 Proxy 上增加本地缓存，本地缓存采用 LRU 算法来缓存热点数据，后端 db 节点增加热点数据计算模块来返回热点数据。
Proxy 架构的主要有以下优点：Proxy 本地缓存热点，读能力可水平扩展DB 节点定时计算热点数据集合DB 反馈 Proxy 热点数据对客户端完全透明，不需做任何兼容
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