什么是热数据探测？

热数据探测是高并发系统中的一个重要技术，今天来聊聊。

什么是热数据

热数据就是被频繁访问的数据。

比如：

• 双十一的爆款商品
• 微博热搜的话题
• 突发新闻的内容

这些数据访问量特别大，是"热点"。

为什么要探测热数据

热数据会压垮系统

如果大量请求都访问同一条数据，可能导致：

• 缓存单点压力过大
• 数据库被打爆
• 服务响应变慢甚至崩溃

提前发现才能应对

如果能提前发现哪些数据是热点，就可以提前做准备：

• 多级缓存
• 本地缓存
• 限流

热数据探测的方法

1. 统计访问次数

记录每个key的访问次数，超过阈值就是热点。

2. 滑动窗口

统计最近一段时间内（比如1分钟）的访问次数。

3. 实时计算

用实时计算框架（如Flink）分析访问日志，实时发现热点。

发现热点之后怎么办

本地缓存

把热点数据缓存在应用本地内存，减少对Redis的访问。

多级缓存

L1本地缓存 + L2 Redis，热点数据优先从本地获取。

限流

对热点数据的访问限流，保护系统。

异步化

把同步操作改成异步，削峰填谷。

实际案例

秒杀系统

秒杀商品肯定是热点。提前把商品信息加载到本地缓存，减少对数据库的访问。

微博热搜

热搜话题访问量巨大。需要多级缓存、CDN加速。

最后

热数据探测的核心是：发现问题、提前应对。

不能等系统被打爆了才发现有热点，要能提前感知并做好准备。

这是高并发系统设计中很重要的一环。