在使用
Redis的过程中，如果未能及时发现并处理Big keys（下文称为"大Key"），可能会导致服务性能下降、用户体验变差，甚至引发大面积故障。本文将介绍
大Key产生的原因、其可能引发的问题及如何快速找出大Key并将其优化的方案。
一、大Key的定义
在Redis中，大Key是指占用了较多内存空间的键值对。大Key的定义实际是相对的，通常以Key的大小和Key中成员的数量来综合判定，例如：
注意：上述例子中的具体数值仅供参考，在实际业务中，您需要根据
Redis的实际业务场景进行综合判断。
二、大Key引发的问题
当Redis中存在大量的大键时，可能会对性能和内存使用产生负面影响，影响内容包括
-
客户端执行命令的时长变慢。
-
Redis内存达到maxmemory参数定义的上限引发操作阻塞或重要的Key被逐出，甚至引发内存溢出（Out Of Memory）。
-
集群架构下，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，无法使数据分片的内存资源达到均衡。
-
对大Key执行读请求，会使Redis实例的带宽使用率被占满，导致自身服务变慢，同时易波及相关的服务。
-
对大Key执行删除操作，易造成主库较长时间的阻塞，进而可能引发同步中断或主从切换。
上面的这些点总结起来可以分为三个方面：
三、大Key产生的原因
未正确使用Redis、业务规划不足、无效数据的堆积、访问量突增等都会产生大Key，如：
-
在不适用的场景下使用
Redis，易造成Key的value过大，如使用String类型的Key存放大体积二进制文件型数据； -
业务上线前规划设计不足，没有对
Key中的成员进行合理的拆分，造成个别Key中的成员数量过多； -
未定期清理无效数据，造成如
HASH类型Key中的成员持续不断地增加； -
使用
LIST类型Key的业务消费侧发生代码故障，造成对应Key的成员只增不减。
上面的这些点总结起来可以分为五个方面：
四、如何快速找出大Key
要快速找出Redis中的大键，可以使用Redis的命令和工具进行扫描和分析。以下是一些方法：
-
使用Redis命令扫描键 ：
Redis提供了SCAN命令，可以用于迭代遍历所有键。您可以使用该命令结合适当的模式匹配来扫描键，并在扫描过程中获取键的大小（使用MEMORY USAGE命令）。通过比较键的大小，您可以找出占用较多内存的大键。 -
使用Redis内存分析工具 ：有一些第三方工具可以帮助您分析
Redis实例中的内存使用情况，并找出大键。其中一种常用的工具是Redis的官方工具Redis Memory Analyzer (RMA)。您可以使用该工具生成Redis实例的内存快照，然后分析快照中的键和它们的大小，以找出大键。 -
使用Redis命令和Lua脚本组合 ：您可以编写Lua脚本，结合
Redis的命令和Lua的逻辑来扫描和分析键。通过编写适当的脚本，您可以扫描键并获取它们的大小，然后筛选出大键。
现在大部分都是使用的
云Redis，其本身一般也提供了多种方案帮助我们轻松找出大Key，具体可以参考一下响应云Redis的官网使用文档。
五、大Key的优化方案
大Key会给我们的系统带来性能瓶颈，所以肯定是要进行优化的，那么下面来介绍一下大Key都可以怎么优化。
5.1 对大Key进行拆分
例如将含有数万成员的一个HASH Key拆分为多个HASH Key，并确保每个Key的成员数量在合理范围。在Redis集群架构中，拆分大Key能对数据分片间的内存平衡起到显著作用。
5.2 对大Key进行清理
将不适用Redis能力的数据存至其它存储，并在Redis中删除此类数据。
注意
Redis 4.0及之后版本：可以通过UNLINK命令安全地删除大Key甚至特大Key，该命令能够以非阻塞的方式，逐步地清理传入的Key。
Redis 4.0之前的版本：建议先通过SCAN命令读取部分数据，然后进行删除，避免一次性删除大量key导致Redis阻塞。
5.3 对过期数据进行定期清理
堆积大量过期数据会造成大Key的产生，例如在HASH数据类型中以增量的形式不断写入大量数据而忽略了数据的时效性。可以通过定时任务的方式对失效数据进行清理。
注意：在清理HASH数据时，建议通过
HSCAN命令配合HDEL命令对失效数据进行清理，避免清理大量数据造成Redis阻塞。
5.4 特别说明
如果你用的是云
Redis服务，要注意云Redis本身带有的大key的优化方案
六、总结
本文介绍了大Key在Redis中的定义以及可能引发的问题。介绍了快速找出大Key的方法以及对于大Key的优化方案。通过合理的优化方案，可以提升Redis的性能和用户体验。
希望本文对您有所帮助。如果有任何错误或建议，请随时指正和提出。
同时，如果您觉得这篇文章有价值，请考虑点赞和收藏。这将激励我进一步改进和创作更多有用的内容。
感谢您的支持和理解！