10万条数据同时命中redis的一个key,导致缓存崩掉，怎么解决

1. 数据分片：将大量的数据分散到不同的key中，可以使用哈希标签或者一致性哈希算法来实现数据的均匀分布，避免单个key承载过多数据。
2. 设置过期时间：为key设置合理的过期时间，避免数据无限期地占用内存。根据业务需求和数据访问频率来调整过期时间，以减少内存压力。
3. 使用分布式缓存：当单个Redis实例无法承受如此大的数据量时，可以考虑使用分布式缓存解决方案，如Redis Cluster，将数据分布在多个Redis节点上。
4. 优化数据结构：评估当前使用的数据结构是否最优化，比如使用更节省空间的数据结构（如压缩列表、整数集合等）来存储数据。
5. 限流和降级：在系统入口处实施限流措施，防止过多的请求同时进入系统。同时，设计服务降级策略，当Redis不可用时，可以通过降级机制保证服务的可用性。
6. 监控和告警：建立完善的监控体系，对Redis的关键指标进行实时监控，一旦发现异常及时进行处理。
7. 数据预热：对于热点数据，可以在启动时就加载到Redis中，避免大量请求同时触发数据的加载，造成缓存击穿。
8. 读写分离：对于读多写少的场景，可以采用主从复制的方式来分担读取压力，提高系统的并发处理能力。
9. 持久化策略：合理配置Redis的持久化策略，如RDB和AOF，确保在发生故障时能够快速恢复数据。
10. 硬件升级：如果上述软件层面的优化仍然无法满足需求，可能需要考虑升级硬件资源，如增加内存、使用更高性能的存储设备等。
11. 缓存预热：在流量高峰期前，提前将热点数据加载到缓存中，减少缓存穿透的可能性。
12. 避免缓存与数据库双写一致：在更新数据库的同时更新缓存，确保数据一致性。