大家好，我是大明哥，一个专注「死磕 Java」系列创作的硬核程序员。 本文已收录到我的技术网站：skjava.com。有全网最优质的系列文章、Java 全栈技术文档以及大厂完整面经
回答
Redis 大 key 问题是指某个 key 对应的 value 值很大（注意，不是 key 很大）。大 key 会导致 Redis 性能降低、数据倾斜以及主从同步等问题。一般来说我们应该杜绝大 key，如果遇到了我们就需要对其进行处理，处理过程分为这两个步骤：
-
发现大 key。比如利用
redis-cli --bigkeys或者Redis RDB Tools。 -
大 key 的治理方案一般分为两种：
- 可删除：使用 UNLINK 命令可以安全地删除大 key。
- 不可删除：不可删除的话就将大 key 拆分为多个小 key，或者对 value 进行压缩处理
详解
什么是大 key
首先大 key 不是 key 很大，而是 key 所对应的 value 很大。如果 value 超过某个阈值，那么此时存储这个 value 所对应的 key 就是大 key。
那 value 多大才算大 key 呢？这个阈值没有一个衡量的标准，需要根据具体场景来确定，比如有些场景及时 KB 是大 key，而有些场景需要几十 MB。
通常情况下，Redis 官方提到的大 key 阈值是基于经验值，例如：
- 对于列表、集合、有序集合、 哈希表，在超过 1 万个元素时被认为是大 key。
- 对于字符串，当它的大小达到几百 KB 时可能被认为是大 key。
为了后面演示，我们通过程序向 Redis 中插入一批数据，表格如下：
- 字符串
| key | 数据量 |
|---|---|
| bigkey-01 | 30 个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-02 | 300 个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-03 | 3000 个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-04 | 30000 个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-05 | 60000个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-06 | 90000 个 "skjava" 拼接 |
| bigkey-07 | 120000个 "skjava" 拼接 |
程序如下（数字各位小伙伴就去改下）：
dart
@Test
public void bigKeyTest() {
StringBuffer stringBuffer_01 = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < 30 ; i++) {
stringBuffer_01.append("skjava-" + i + ";");
}
// 省略
StringBuffer stringBuffer_07 = new StringBuffer();
for (int i = 0; i < 120000 ; i++) {
stringBuffer_07.append("skjava-" + i + ";");
}
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
jedis.set("bigkey-01",stringBuffer_01.toString());
//...
jedis.set("bigkey-07",stringBuffer_07.toString());
}各个 key 大小如下图：
- 列表
| key | 数据量 |
|---|---|
| bigkey-08 | 30 个 "skjava" |
| bigkey-09 | 300 个 "skjava" |
| bigkey-10 | 3000 个 "skjava" |
| bigkey-11 | 30000 个 "skjava" |
| bigkey-12 | 60000个 "skjava" |
| bigkey-13 | 90000 个 "skjava" |
| bigkey-14 | 120000个 "skjava" |
代码
ini
@Test
public void bigKeyTest() {
List<String> list_08 = new ArrayList<>();
for (int i = 0 ; i < 30 ; i++) {
list_08.add("skjava-" + i);
}
// ...
List<String> list_14 = new ArrayList<>();
for (int i = 0 ; i < 120000 ; i++) {
list_14.add("skjava-" + i);
}
Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
jedis.lpush("bigkey-08", list_08.toArray(new String[list_08.size()]));
// ...
jedis.lpush("bigkey-14", list_14.toArray(new String[list_14.size()]));
}列表长度及大小:
大 key 有什么危害
- 数据倾斜
大 key 所在的 Redis 服务器，会比其他 Redis 服务器占用更多的内存，这种数据倾斜的现象明显违背 Redis-Cluster 的设计思想。
- 占用内存过高
大 key 会占用更多的内存，可能会导致内存不足，甚至导致内存耗尽，Redis实例崩溃，影响系统的稳定性。
同时，频繁对大 key 进行修改可能会导致内存碎片化，进一步影响性能。
- 性能下降
大 key 会占用大量的内存，导致内存碎片增加，进而影响Redis的性能。同时，对大 key 的读写操作消耗的时间都会比较长，这会导致单个操作阻塞 Redis 服务器，影响整体性能。
尤其是执行像 HGETALL、SMEMBERS、ZRANGE、LRANGE 等命令时，如果操作的是大 key，可能会导致明显的延迟。
- 主从同步延迟
如果配置了主从同步，大 key 会导致主从同步延迟，由于大 key 占用的内存比较大，当主节点上的大 key 发生变化时，同步到从库时，会导致网络和处理上的延迟。
如何找到大 key
1、--bigkeys
在使用redis-cli命令链接 Redis 服务的时候，加上 --bigkeys 参数，就可以找出每种数据类型的最大 key 及其大小。
bigkeys 使用的是 SCAN 来迭代 Redis 中所有的 key，对于每种数据类型（字符串、列表、集合、有序集合、哈希表），它都会记录下占用最多内存的 key。但是该操作是资源密集型的，不建议直接在生产上面执行，建议在从节点或者低流量时段执行。
这种方式对集合类型来说不是特别友好，因为它只统计集合元素的多少，而不是实际占用内存，但是集合元素多，并不代表占用内存大。
2、SCAN命令
用 SCAN 命令结合 MEMORY USAGE。SCAN 可以迭代数据库中的 key，然后结合 MEMORY USAGE 命令检查每个 key 的大小。
arduino
redis-cli --scan --pattern '*' | xargs -L 1 -I '{}' sh -c 'echo {} && redis-cli memory usage {}'这个命令会显示每个 key 的内存使用量：
redis-cli --scan --pattern '*'：遍历所有的 key。xargs -L 1 -I '{}' sh -c 'echo {} && redis-cli memory usage {}'：对于每个 key，首先打印 key 的名称（echo {}），然后打印其内存使用情况（redis-cli memory usage {}）
3、Redis RDB Tools工具
RdbTools 是一个用于分析 Redis 数据库文件（.rdb 文件）的工具。它可以帮助我们理解 Redis 内存使用情况，找出大 key，并以此优化 Redis 实例。
例如，我们要找出占用内存最多的 5 个 key：
css
rdb --command memory --largest 5 dump.rdb
再如，获取字节数大于 10000 的 key：
css
rdb --command memory --bytes 10000 dump.rdb
关于Redis RDB Tools 的安装与使用：www.cnblogs.com/zyf98/p/156...
如何处理大 key
如何处理大 key 呢？方案有如下两类：
1、可删除
如果这些大 key 可以删除，则我们可以使用 UNLINK 删除这些大 key。UNLINK 是异步的，不会像 DEL 命令一样会阻塞 Redis 服务，这种特性使得它比较适合大型的列表、集合、散列或有序集合的删除。
2、不可删除
对于不可删除的大 key，我们一般有两种方式出路：
- 分解。将大 key 拆分为多个小 key，降低单key的大小，读取可以用mget批量读取。
- 压缩。如果是 String 类型，我们可以采用压缩算法对其进行压缩处理。