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1、什么是大key

在redis中，大key通常指以下三种情况之一：

1、value过大：单个key的value体积过大（如字符串值超过10KB，集合/列表/哈希/有序集合元素过多）
2、元素过多：集合类型（hash/list/set/zset）中包含大量元素（如超过5000个元素）
3、结构复杂：key对应的数据结构嵌套过深或过于复杂

2、大key的危害

【1】阻塞风险

1、大key的读写操作会消耗更多CPU和内存。
2、可能会导致redis阻塞，影响其他请求的响应时间。

【2】网络阻塞

1、大key传输会占用大量带宽。
2、可能会导致集群节点间同步延迟。

【3】内存不均

1、在集群模式下，大key会导致数据分片不均衡。
2、可能造成某些节点内存压力过大。

【4】持久化问题

1、AOF重写和RDB生成时处理大key会变慢。
2、可能导致持久化失败或服务暂停。

3、如何发现大key

【1】使用内置命令

redis-cli --bigkeys #扫描并统计大key

【2】使用memory命令（Redis 4.0+）

MEMORY USAGE key_name #查看指定key的内存使用

【3】使用scan命令

redis-cli --scan --pattern '*' | while read key; do echo "$key: $(redis-cli memory usage "$key")"; done

【4】监控工具

1、RedisInsight
2、Redis Desktop Manager

4、解决方案

【1】拆分大key

1、将大hash拆分成多个小hash
2、对大list/set进行分片

【2】使用合适的数据结构

1、根据合适的业务场景使用合适的数据结构

【3】设置过期时间

1、EXPIRE key seconds

【4】渐进式删除

1、对大key删除，使用UNLINK代替DEL（非阻塞）
2、对集合类型，分批删除

【5】客户端缓存

1、对不常变更的大key使用客户端缓存

5、最佳实践

【1】设计阶段预防

1、预估数据规模，提前设计合理的key结构
2、避免单个key存储过多数据

【2】监控告警

1、设置大key监控告警
2、定期扫描和清理

【3】读写优化

1、对大key使用pipeline减少网络往返
2、避免对大key进行范围操作