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Redis 存储数据需要注意哪些问题?热 key 问题、大 key 问题怎么处理?

Redis 存储数据的主要注意事项

  1. 内存管理

    • Redis 是内存数据库,需监控内存使用情况
    • 设置合理的 maxmemory 和淘汰策略(volatile-lru, allkeys-lru 等)
    • 避免内存碎片化,定期重启或使用 Redis 4.0+ 的内存碎片整理功能
  2. 数据持久化

    • 根据业务需求选择 RDB 或 AOF 或两者结合
    • AOF 的 fsync 策略(always/everysec/no)影响性能和数据安全
    • RDB 快照频率需权衡性能和数据丢失风险
  3. 键设计规范

    • 使用合理的命名空间(如 user:1000:profile)
    • 避免过长的键名(浪费内存)
    • 设置合理的 TTL 避免数据无限增长

热 Key 问题处理

热 Key 指被高频访问的 Key,可能导致单节点负载过高。

解决方案:

  1. 本地缓存

    • 在应用层使用本地缓存(如 Guava Cache, Caffeine)
    • 设置合理的过期时间和缓存大小
  2. Key 分片

    • 将热 Key 拆分为多个子 Key(如 hot:key → hot🔑1, hot🔑2)
    • 访问时随机选择一个子 Key
  3. Redis 集群

    • 使用 Redis Cluster 分散热 Key 压力
    • 对热 Key 进行哈希标签确保分布在多个节点
  4. 读写分离

    • 使用 Redis 从节点处理读请求
    • 主节点只处理写请求
  5. 二级缓存

    • 引入多级缓存架构(如 Redis + Memcached)

大 Key 问题处理

大 Key 指包含大量数据的 Key(如超大 hash/list/set),可能导致:

  • 操作阻塞
  • 网络拥塞
  • 内存不均

解决方案:

  1. 数据拆分

    • 将大对象拆分为多个小 Key
    • 例如:big:hash → hash:part1, hash:part2
  2. 使用适当数据结构

    • 避免使用 String 类型存储大 JSON,改用 Hash
    • 超大集合考虑使用多个小集合
  3. 分批处理

    • 使用 SCAN/HSCAN/SSCAN/ZSCAN 代替 KEYS/SMEMBERS 等
    • 对大列表操作使用 LRANGE 分批获取
  4. 压缩存储

    • 对 value 进行压缩(gzip/snappy)
    • 权衡 CPU 和内存使用
  5. 定期清理

    • 监控大 Key(使用 redis-cli --bigkeys)
    • 对大 Key 设置 TTL 或定期归档

监控与预防

  1. 使用 Redis 的 INFO 命令和监控工具
  2. 设置慢查询日志(slowlog)阈值
  3. 使用 Redis 的 MEMORY USAGE 命令分析 Key 大小
  4. 定期进行容量规划和性能测试

通过以上措施,可以有效预防和处理 Redis 中的热 Key 和大 Key 问题,保障系统稳定性和性能。

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