环境：多台 web (30)、缓存 (8) 服务器和一台专用数据库服务器。
为了卸载数据库，中央 Redis 缓存和本地内存缓存已就位。
- 大型公共事件数据根据时间表进行缓存和更新
- 访问时单独缓存用户特定数据
当大量用户特定数据需求因事件而更新时，就会出现问题。
事件发生时，大约有 200K 的注册用户和大约 10K-20K 的用户（同时）来到该站点。平均每个用户有 5 个缓存键，总共有 50K - 100K 缓存键，其中包含需要更新的用户特定数据。
当前解决方案失败：
- 刷新用户缓存会使数据库过载（30 个网络服务器）
- 将所有数据加载到缓存中需要很长时间（仅使用了 10%）
- KEYS 和 SCAN 可以阻塞缓存（还没试过……这是个问题吗？）
在这种情况下，最佳做法是什么？