一、Redis 大 key 问题及解决方案
1、大 key 的标准是什么
String 类型：一个 value 的字节数大于 10KB 即为大 key
Hash/Set/Zset/list 等复杂数据结构类型：一个 key 中的元素个数大于 5000 即为大 key，超过后 SLA 会下降明显，不能提供很好的性能
2、大 key 可能会导致哪些问题
内存占用 ：大 Key 占用大量内存，可能导致内存不足
网络传输 ：大 Key 在网络传输时会占用较多带宽，影响网络性能
阻塞操作 ：对大 Key 的操作（如 DEL、EXPIRE、SMEMBERS 等）可能会阻塞 Redis 服务器，影响其他请求的处理
3、大 key 如何发现
使用内置命令 ：redis-cli --hotkeys， redis-cli --bigkeys
使用开源工具 ：rdb_bigkeys：工具地址
4、大 key 如何治理
拆分 大 key：结合具体业务场景，将大 key 进一步拆分为小 key，例如一个 string 大 key 拆分成多个 string 重新写入，但拆分后数据更新需要业务侧控制
压缩 大 key：对大 key 进行压缩，可使用各语言提供的压缩方法进行压缩后重新写入，压缩方法需要用户自行调研选择，通常 gzip、snappy 等都可以
开启 Proxy Cache（若有）： 如果是读请求，可以考虑开启 Proxy Cache 来减少打到 Server 的请求
二、Redis 热 key 问题及解决方案
1、热 key 的标准是什么
一般是单个 key 的访问达到 5000 QPS
2、热 key 可能导致哪些问题
性能瓶颈 ：高频率的请求可能导致 Redis 服务器的 CPU 和网络资源耗尽，影响整体性能
单点故障 ：如果热 Key 存储在单个 Redis 实例中，该实例可能成为单点故障点
3、热 key 如何发现
业务凭借经验
使用内置命令 ：redis-cli --hotkeys，redis-cli --bigkeys
使用 MONITOR 命令 ：MONITOR 命令可以实时监控所有的 Redis 命令，帮助你发现访问频率高的键。可以将 MONITOR 命令的输出重定向到一个文件，然后使用脚本分析哪些键被频繁访问
使用开源工具分析
4、热 key 如何治理
设置 Localcache ：结合具体业务场景，在访问 Abase 前，在业务服务侧设置 Localcache，降低访问 Abase 的qps
拆分热 key ：结合具体业务场景，将 key:value 这一个热 key 复制写入多份，例如 key1:value, key2:value，访问的时候访问多个 key，但 value 是同一个，以此将 qps 分散到不同实例上，降低负载
限流策略 ：使用限流算法（如令牌桶算法）限制对 hot_key 的请求频率，例如每秒最多允许 1000 次请求
开启 Proxy Cache（若有）： 如果是读请求，可以考虑开启 Proxy Cache 来减少打到 Server 的请求
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