回答话术

1. 读写分离

当热 Key 来自于读请求时，可以考虑通过读写分离，并且增加更多的从节点来降低对单个实例的读请求压力。

这种方案的缺点在于，不是所有的业务都适合读写分离，并且集群架构的复杂度提升也会带来额外的运维压力。

2. 热 Key 备份

我们可以将热 Key 复制到多个 Redis 实例，并在请求时随机选择一个备份实例来分散请求压力。

比如，假如现有热 Key "foo"，我们将其复制到三个分片中，分别叫做 foo_1、foo_2 与 foo_3，当请求 "foo" 时，我们为其随机添加一个后缀，从而实现分散请求压力的效果：

// 生成1到3的随机数
int randomValue = new Random().nextInt(3) + 1;
// 将随机数作为后缀拼接到key上
String updatedKey = key + "-" + randomValue;
// 将key作为Redis中的键，随机值作为值存入Redis
redisTemplate.opsForValue().get(updatedKey);

这种策略可以减轻对单个 Redis 实例的负载，但是在涉及到增删改操作时，需要考虑数据一致性问题。

3. 二级缓存

对于一些热 Key，我们可以考虑使用一些本地缓存工具（比如 Guava 或 Ehcache） 直接将其缓存到 JVM 内存中，从根本上避免对 Redis 造成压力。

不过，这种方案下缓存会占用额外的运行时内存，因此需要有选择进行缓存，以避免占用过多内存资源。并且当与 Redis 缓存共用时，也要考虑数据一致性问题。