CODIS（Cache on Distributed System）是一个基于Redis实现的高性能、高可用的分布式缓存解决方案。它通过分片和集群的方式，将数据分散存储在多个Redis实例中，从而提高了系统的并发处理能力和容错性。以下是CODIS Redis应对突发流量的策略：
- 分片和集群：将数据分片存储在多个Redis实例中，通过集群来分担请求压力，提高并发处理能力。
- 缓存预热：提前将热门数据加载到Redis中，减少请求时的读取压力。
- 使用合适的数据结构：根据业务需求选择合适的数据结构，如使用哈希表存储数据、使用有序集合存储排行榜等，提高读写效率。
- 设置合适的过期时间：根据数据的访问频率和重要性设置合适的过期时间，避免数据过期导致大量请求涌入。
- 使用持久化功能：开启Redis的持久化功能，保证数据在突发流量情况下不会丢失。
- 使用流控和限流：通过限流算法如漏桶算法、令牌桶算法等来控制请求的访问速率，避免突发流量对系统造成影响。
CODIS Redis通过上述策略，能够有效地应对突发流量，确保系统的稳定性和可用性。