今天跟大家分享下，線上如何解決 Redis 中大 key 的方問題。
什麼是大key
很多朋友肯定在想redis的key能有多大呀？
這裡就有個誤區了，
所謂的大key問題是某個key的value比較大，所以本質上是大value問題
。
“
這樣就對上了，key往往是程式可以自行設定的，value往往不受程式控制，因此可能導致value很大。
設想一種場景：
“
線上音樂app中，某個歌單有很多使用者收藏，假如有這樣的資料結構：
歌單和使用者之間的對映關係採用redis儲存
redis的key是歌單ID，長度可控且很小
redis的value是個list，list包含了使用者ID
使用者可能很多，就導致list長度不可控
這下明白啥是大key問題了吧！
redis中有常見的幾種資料結構，每種結構對大key的定義不同，比如：
value是String型別時，size超過10KB
value是ZSET、Hash、List、Set等集合型別時，它的成員數量超過1w個
上述的定義並不絕對，主要是根據value的成員數量和位元組數來確定，業務可以根據自己的場景也確定標準
。
大key有什麼影響
我們都知道，redis的一個典型特徵就是：核心工作執行緒是單執行緒。
單執行緒中請求任務的處理是序列的，前面完不成，後面處理不了，同時也導致分散式架構中記憶體資料和CPU的不平衡。
執行大key命令的客戶端本身，耗時明顯增加，甚至超時
執行大key相關讀取或者刪除操作時，會嚴重佔用頻寬和CPU，影響其他客戶端
大key本身的儲存帶來分散式系統中分片資料不平衡，CPU使用率也不平衡
大key有時候也是熱key，讀取操作頻繁，影響面會很大
執行大key刪除時，在低版本redis中可能阻塞執行緒
這樣看來大key的影響還是很明顯的，
最典型的就是阻塞執行緒，併發量下降，導致客戶端超時，服務端業務成功率下降
。
大key是如何產生的
大key的產生往往是業務方設計不合理，沒有預見
value
的動態增長問題：
一直往value塞資料，沒有刪除機制，遲早要爆炸
資料沒有合理做分片，將大key變成小key
如何找到大key
增加記憶體&流量&超時等指標監控
由於大key的value很大，執行讀取時可能阻塞執行緒，這樣Redis整體的qps會下降，並且客戶端超時會增加，網路頻寬會上漲，配置這些報警可以讓我們發現大key的存在。
bigkeys命令
使用bigkeys命令以遍歷的方式分析Redis例項中的所有Key，並返回整體統計資訊與每個資料型別中Top1的大Key
redis-rdb-tools
使用redis-rdb-tools離線分析工具來掃描RDB持久化檔案，雖然實時性略差，但是完全離線對效能無影響。
“
redis-rdb-tools是由Python寫的用來分析Redis的rdb快照檔案用的工具，它可以把rdb快照檔案生成json檔案或者生成報表用來分析Redis的使用詳情。
整合化視覺化工具
基於某些公有云或者公司內部架構的redis一般都會有視覺化的頁面和分析工具，來幫助我們定位大key，當然頁面底層也可能是基於bigkeys或者rdb檔案離線分析的結果。
如何解決大key問題
根據大key的實際用途可以分為兩種情況：可刪除和不可刪除。
刪除大key
如果發現某些大key並非熱key就可以在DB中查詢使用，則可以在Redis中刪掉：
當Redis版本大於4。0時，可使用UNLINK命令安全地刪除大Key，該命令能夠以非阻塞的方式，逐步地清理傳入的Key。
“
Redis UNLINK 命令類似與 DEL 命令，表示刪除指定的 key，如果指定 key 不存在，命令則忽略。
UNLINK 命令不同與 DEL 命令在於它是非同步執行的，因此它不會阻塞。
UNLINK 命令是非阻塞刪除，非阻塞刪除簡言之，就是將刪除操作放到另外一個執行緒去處理。
當Redis版本小於4。0時，避免使用阻塞式命令KEYS，而是建議透過SCAN命令執行增量迭代掃描key，然後判斷進行刪除。
“
Redis Scan 命令用於迭代資料庫中的資料庫鍵。
SCAN 命令是一個基於遊標的迭代器，每次被呼叫之後， 都會向用戶返回一個新的遊標， 使用者在下次迭代時需要使用這個新遊標作為 SCAN 命令的遊標引數， 以此來延續之前的迭代過程。
壓縮和拆分key
當
value
是string時，比較難拆分，則使用序列化、壓縮演算法將key的大小控制在合理範圍內，但是序列化和反序列化都會帶來更多時間上的消耗。
當value是string，壓縮之後仍然是大key，則需要進行拆分，一個大key分為不同的部分，記錄每個部分的key，使用multiget等操作實現事務讀取。
當value是list/set等集合型別時，根據預估的資料規模來進行分片，不同的元素計算後分到不同的片。
小結
Redis的大key問題，無論在面試還是工作中都很常見，好好理解一波，非常值得。祝各位老鐵 深夜無報警，線上無bug！
