前言
前幾天女神節，小黑奢侈一次，準時下班回到家，陪媳婦吃着面條，看着愛情轉移，好生惬意!
忽然，手機叮咣叮咣響個，釘釘報警不斷，小黑無奈的打開手機，看了下是某個服務調用Redis異常了。
放下飯碗，小黑打開電腦連上vpn，一頓操作排查，最終定位到是Redis有大key問題。
心裡想着老闆的微薄工資，尋思一時半會兒也解決不了，明天到公司再搞，先繼續看電視吧 哈哈哈。
在redis中什麼是大key呢？多大才算大呢？
對于初學者來說，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，是以本質上是大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，是以可能導緻value很大。
設想一種場景：
在抖音直播中，某個頭部主播目前有很多正在觀看的使用者，假如有這樣的資料結構：
- 直播間和觀看使用者之間的映射關系采用redis存儲
- redis的key是直播間ID，長度可控且很小
- redis的value是個list，list包含了直播間裡面所有使用者
- 使用者可能很多，就導緻list長度不可控
這下明白啥是大key問題了吧!
通常以Key的大小和Key中成員的數量來綜合判定，例如：
- Key本身的資料量過大：一個String類型的Key，它的值為5 MB。
- Key中的成員數過多：一個ZSET類型的Key，它的成員數量為10,000個。
- Key中成員的資料量過大：一個Hash類型的Key，它的成員數量雖然隻有1,000個但這些成員的Value（值）總大小為100 MB。
| key類型 | field數量 | 耗時 |
| Hash | 100萬 | 1000ms |
| List | 100萬 | 1000ms |
| Set | 100萬 | 1000ms |
| ZSet | 100萬 | 1000ms |
大key會引發什麼問題呢？
我們都知道，redis的一個典型特征就是：核心工作線程是單線程。
單線程中請求任務的處理是串行的，前面完不成，後面處理不了，同時也導緻分布式架構中記憶體資料和CPU的不平衡。
- 用戶端執行指令的時長變慢。
- Redis記憶體達到maxmemory參數定義的上限引發操作阻塞或重要的Key被逐出，甚至引發記憶體溢出（Out Of Memory）。
- 叢集架構下，某個資料分片的記憶體使用率遠超其他資料分片，無法使資料分片的記憶體資源達到均衡。
- 對大Key執行讀請求，會使Redis執行個體的帶寬使用率被占滿，導緻自身服務變慢，同時易波及相關的服務。
- 對大Key執行删除操作，易造成主庫較長時間的阻塞，進而可能引發同步中斷或主從切換。
這樣看來大key的影響還是很明顯的，最典型的就是阻塞線程，并發量下降，導緻用戶端逾時，服務端業務成功率下降。
大Key産生的原因
未正确使用Redis、業務規劃不足、無效資料的堆積、通路量突增等都會産生大Key，如：
- 在不适用的場景下使用Redis，易造成Key的value過大，如使用String類型的Key存放大體積二進制檔案型資料；
- 業務上線前規劃設計不足，沒有對Key中的成員進行合理的拆分，造成個别Key中的成員數量過多；
- 使用LIST類型Key的業務消費側發生代碼故障，造成對應Key的成員隻增不減。
- 存儲大量資料：Redis 具有非常高效的存儲和讀取性能，是以在某些情況下，開發人員可能會将大量資料存儲在單個 key 中，例如将整個資料庫或大型資料結構存儲在 Redis 中。
- 誤用資料結構：開發人員可能會錯誤地選擇了不适合存儲大量資料的資料結構。例如，使用 Redis 清單來存儲大量元素，而不是使用 Redis 集合或有序集合，這可能導緻單個 key 變得非常大。
- 資料積累：在實際使用 Redis 中，某些 key 可能會随着時間的推移逐漸增長，并變得越來越大，這可能會導緻單個 key 變得非常大。
如何快速找出大Key呢？
在 Redis 中，可以通過以下幾種方式來找到大 key：
1.使用 Redis 自帶的指令：Redis 提供了一些指令來幫助查找大 key，例如使用 redis-cli 指令行工具執行 redis-cli --bigkeys 指令，該指令可以列出 Redis 中大小最大的 key。這個指令隻在 Redis 4.0 或更高版本中可用。、
2.通過Redis内置指令對目标Key進行分析，對不同資料類型的目标Key，分别通過如下風險較低的指令進行分析，來判斷目标Key是 否符合大Key判定标準。
- STRING類型：執行STRLEN指令，傳回對應Key的value的位元組數。
- LIST類型：執行LLEN指令，傳回對應Key的清單長度。
- HASH類型：執行HLEN指令，傳回對應Key的成員數量。
- SET類型：執行SCARD指令，傳回對應Key的成員數量。
- ZSET類型：執行ZCARD指令，傳回對應Key的成員數量。
- STREAM類型：執行XLEN指令，傳回對應Key的成員數量。
3.使用第三方工具：有許多第三方工具可以幫助查找 Redis 中的大 key，例如使用 RedisDesktopManager 工具中的“大 key”功能，或使用 KeyDBA 工具等。這些工具可以掃描整個 Redis 資料庫，并顯示大小最大的 key，進而幫助您确定哪些 key 是大 key。
4.手動周遊 key：可以通過編寫腳本或使用 Redis 的用戶端庫來周遊 Redis 資料庫中的所有 key，并檢查它們的大小。例如，在 Python 中使用 Redis 用戶端庫 redis-py，可以使用 scan_iter() 方法周遊 Redis 資料庫中的所有 key，并使用 memory_usage() 方法計算每個 key 的大小，進而确定哪些 key 是大 key。
如果你是用的aliyun的雲産品的話，你還可以用下面的方式進行檢視：
5.實時Top Key統計：可實時展示執行個體中的大Key和熱Key資訊，同時支援檢視4天内大Key和熱Key的曆史資訊。該功能可幫助您掌握Key在記憶體中的占用、Key的通路頻次等資訊，溯源分析問題，為您的優化操作提供資料支援。
6.實時Top Key統計：對Redis的RDB備份檔案進行定制化的分析，幫助您發現執行個體中的大Key，掌握Key在記憶體中的占用和分布、Key過期時間等資訊，為您的優化操作提供資料支援，幫助您避免因Key傾斜引發的記憶體不足、性能下降等問題。
如何優化大Key呢？
在 Redis 中，大 key 可以對性能和可用性産生負面影響。是以，需要針對大 key 問題采取一些措施來優化 Redis 的性能和可用性，以下是幾種常見的解決方法：
- 分割大 key：将大 key 拆分成多個小 key 來存儲資料。例如，如果一個大型哈希表存儲了大量的資料，可以将它拆分成多個小的哈希表，每個哈希表存儲一部分資料。這樣可以降低每個 key 的大小，并使 Redis 更加穩定和高效。
- 使用适當的資料結構：選擇适當的 Redis 資料結構，以減少單個 key 的大小。例如，如果要存儲大量元素，應該使用 Redis 集合或有序集合，而不是使用清單。
- 定期清理資料：定期清理 Redis 中的過期資料和不必要的資料，以避免大 key 的大小增長。可以使用 Redis 内置的過期機制或手動清理不必要的資料。
- 壓縮資料：使用 Redis 的資料壓縮功能，将大 key 中的資料進行壓縮，可以減少每個 key 的大小，進而提高 Redis 的性能和可用性。
- 按需加載資料：不要在一次性将整個大 key 加載到記憶體中，而是按需加載資料，可以降低 Redis 的記憶體使用率，進而提高性能。
綜上所述，解決大 key 問題的方法包括分割大 key、使用适當的資料結構、定期清理資料、壓縮資料以及按需加載資料等。在實際應用中，需要根據實際情況選擇合适的方法來優化 Redis 的性能和可用性。
小結
Redis的大key問題，無論在面試還是工作中都很常見，好好了解一波，非常值得。
祝各位老鐵，深夜無報警，線上無bug!