redis處理大key需先排查、分析再解決。排查可用redis-cli –bigkeys快速定位，或用scan配合strlen等命令減少影響，也可用rdb工具離線分析；分析發現大key多因緩存過多數據、過期時間不合理或寫入不當所致；解決策略按類型分為：字符串拆分或壓縮，列表分頁或限制長度，哈希拆分或清理字段，集合與有序集合分頁或刪除元素，還可分片或歸檔數據；預防方面應合理設計數據結構、設過期時間、控key大小、定期清理并監控性能，代碼層面避免頻繁寫入大數據。
redis處理大Key，簡單來說，就是個麻煩事兒。它會嚴重影響redis的性能，甚至導致服務崩潰。關鍵在于盡早發現并采取措施，避免問題擴大。
解決方案
處理Redis大Key問題，需要一套完整的流程：首先是排查，找到那些“罪魁禍首”；然后是分析，搞清楚它們為什么這么大；最后才是解決，根據具體情況采取不同的策略。
如何高效排查Redis中的大Key？
排查大Key是解決問題的第一步，也是至關重要的一步。我們可以利用Redis自帶的命令，也可以借助一些第三方工具。
- Redis-cli –bigkeys: 這是最常用的方法，簡單直接。在Redis-cli中執行redis-cli –bigkeys，Redis會掃描數據庫，找出占用內存最多的Key，并給出相應的類型和大小。這個命令的優點是方便快捷，缺點是掃描整個數據庫，如果數據庫很大，可能會影響線上服務的性能，所以最好在業務低峰期執行。
- SCAN命令配合STRLEN、LLEN、HLEN等命令： 這種方法相對靈活，可以自定義掃描的范圍和頻率。首先使用SCAN命令迭代數據庫中的Key，然后根據Key的類型，使用STRLEN（字符串）、LLEN（列表）、HLEN（哈希）等命令獲取Key的大小。這種方法的優點是可以控制掃描的粒度，減少對線上服務的影響，缺點是需要編寫腳本，相對復雜。
- RDB分析工具： 還有一些第三方工具，比如redis-rdb-tools，可以分析RDB文件，找出占用內存最多的Key。這種方法的優點是可以離線分析，不會影響線上服務，缺點是需要先生成RDB文件，并且可能無法反映實時的數據情況。
我個人更傾向于使用redis-cli –bigkeys，簡單直接，能快速定位問題。但是如果線上服務比較敏感，我會選擇SCAN命令配合相應的長度命令，分批掃描，盡量減少對服務的影響。
大Key是如何產生的？常見的場景有哪些？
找到了大Key，下一步就是分析它們為什么這么大。通常，大Key的產生都是業務邏輯不合理導致的。
- 緩存了大量的數據： 比如，緩存了一個大型的列表，或者一個包含了大量字段的哈希。這種情況通常是因為業務需求變化，導致緩存的數據量越來越大，但沒有及時清理。
- Key過期時間設置不合理： 比如，Key的過期時間設置得過長，導致數據一直保存在Redis中，占用大量的內存。
- 寫入操作不當： 比如，頻繁地向一個列表中追加數據，但沒有控制列表的長度。或者，頻繁地向一個哈希中添加字段，但沒有清理不再使用的字段。
我曾經遇到過一個案例，一個社交應用的用戶關系數據存儲在Redis中，每個用戶的關注列表都存儲在一個List中。由于一些用戶關注了大量的人，導致這些List變得非常大，影響了Redis的性能。后來，我們對關注列表進行了分片，將一個大的List拆分成多個小的List，解決了這個問題。
針對不同類型的大Key，有哪些有效的解決方案？
找到了大Key，也分析了產生的原因，接下來就是采取相應的解決方案。不同的類型的大Key，需要采取不同的策略。
- 字符串類型的Key： 如果字符串類型的Key存儲了大量的數據，可以考慮壓縮數據，或者將數據拆分成多個小的Key。如果數據不再需要，可以直接刪除。
- 列表類型的Key： 如果列表類型的Key存儲了大量的數據，可以考慮分頁獲取數據，或者限制列表的長度。如果數據不再需要，可以使用LTRIM命令刪除部分數據，或者直接刪除整個Key。
- 哈希類型的Key： 如果哈希類型的Key存儲了大量的字段，可以考慮將哈希拆分成多個小的哈希，或者刪除不再使用的字段。如果數據不再需要，可以直接刪除。
- 集合類型的Key： 如果集合類型的Key存儲了大量的元素，可以考慮分頁獲取數據，或者限制集合的長度。如果數據不再需要，可以使用SPOP命令隨機刪除元素，或者直接刪除整個Key。
- 有序集合類型的Key： 如果有序集合類型的Key存儲了大量的元素，可以考慮分頁獲取數據，或者限制有序集合的長度。如果數據不再需要，可以使用ZREMRANGEBYRANK命令刪除指定范圍內的元素，或者直接刪除整個Key。
除了以上這些通用的解決方案，還可以根據具體的業務場景，采取一些定制化的策略。比如，可以對數據進行歸檔，將不再頻繁訪問的數據轉移到其他存儲介質中。或者，可以對數據進行分片，將一個大的Key拆分成多個小的Key，分散存儲在不同的Redis節點上。
重要的是，要根據實際情況選擇合適的解決方案，并且要監控Redis的性能，及時發現和解決問題。不要等到問題嚴重影響線上服務了才開始處理，那時候可能就晚了。
如何預防大Key的產生？從架構和代碼層面應該如何設計？
預防勝于治療。與其等到大Key產生后再去解決，不如從一開始就避免它們的產生。
- 合理設計數據結構： 選擇合適的數據結構，避免將大量的數據存儲在一個Key中。比如，可以使用分頁的方式存儲列表數據，或者使用分片的方式存儲哈希數據。
- 設置合理的過期時間： 根據數據的訪問頻率和重要程度，設置合理的過期時間。對于不再需要的數據，要及時刪除。
- 控制Key的大小： 在寫入數據之前，要檢查Key的大小，避免寫入過大的數據。可以設置一個閾值，當Key的大小超過閾值時，拒絕寫入，并記錄日志。
- 定期清理無用數據： 定期清理不再使用的Key，釋放內存空間。可以使用SCAN命令迭代數據庫中的Key，然后根據Key的訪問時間和類型，判斷是否需要清理。
- 監控Redis性能： 監控Redis的性能指標，比如內存使用率、CPU使用率、響應時間等。當性能指標出現異常時，及時報警，并進行分析和處理。
從代碼層面來說，要養成良好的編程習慣，避免頻繁地向一個Key中寫入大量的數據。比如，可以使用批量操作，減少網絡開銷。或者，可以使用異步任務，避免阻塞主線程。
總而言之，處理Redis大Key問題是一個綜合性的工作，需要從排查、分析、解決和預防四個方面入手。只有這樣，才能有效地解決問題，并避免問題的再次發生。
