Redis中的Big Key问题：排查与解决思路 _Redis

在处理大型数据时，redis 作为我们的非关系型数据库经常出现在解决方案之中。然而，在使用 Redis 的过程中，有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能，其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
这个问题往往被低估，Big Key会对 Redis 的效率和整体性能产生重大影响。在本文中，我们将深入探索 Big Key 问题的源头，讨论它如何影响系统性能，并提供相应的解决策略。通过了解和解决 Big Key 问题，我们可以更有效地利用 Redis，优化我们的系统并提高性能。

文章插图
一、Big Key问题介绍在Redis中，每个key都有一个对应的value，如果某个key的value过大，就会导致Redis的性能下降或者崩溃。
因为Redis需要将大key全部加载到内存中，这会占用大量的内存空间，会降低Redis的响应速度，这个问题被称为Big Key问题。
不要小看这个问题，它可是能让你的Redis瞬间变成“乌龟” ，由于Redis单线程的特性，操作Big Key的通常比较耗时，也就意味着Big Key阻塞Redis的可能性很大，这样会造成客户端阻塞或者引起故障切换，有可能导致“慢查询”或其他连锁反应。
一般而言，下面这两种情况可以被称为Big Key：

String 类型的 key 对应的value超过 10 MB 。
list、set、hash、zset等集合类型，集合元素个数超过 5000个。

以上对Big Key的判断标准并不唯一，只是一个大体的标准。在实际业务开发中，对Big Key的判断是需要根据具体的使用场景做不同的判断。比如操作某个 key 导致请求响应时间变慢，那么这个 key 就可以判定成 Big Key 。
在Redis中，Big Key通常是由以下几种原因导致的：

对象序列化后的大小过大。
存储大量数据的容器，如set、list等。
大型数据结构，如bitmap、hyperloglog等。

如果不及时处理这些大key，它们会逐渐消耗Redis服务器的内存资源，最终导致Redis崩溃。
二、Big Key问题排查当出现Redis性能急剧下降的情况时，很可能是由于存在大key导致的。在排除大key问题时，可以考虑采取以下几种方法：
1.BIGKEYS命令Redis自带的 BIGKEYS 命令可以查询当前Redis中所有key的信息，对整个数据库中的键值对大小情况进行统计分析。
比如说，统计每种数据类型的键值对个数以及平均大小。
此外，这个命令执行后，会输出每种数据类型中最大的 big key 的信息，对于 String 类型来说，会输出最大 big key 的字节长度，对于集合类型来说，会输出最大 big key 的元素个数。
BIGKEYS命令会扫描整个数据库，这个命令本身会阻塞Redis，找出所有的大键，并将其以一个列表的形式返回给客户端。
命令格式如下：
$ redis-cli --bigkeys返回示例如下：

# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as# average sizes per key type.You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec# per 100 SCAN commands (not usually needed).[00.00%] Biggest string found so far 'a' with 3 bytes[05.14%] Biggest listfound so far 'b' with 100004 items[35.77%] Biggest string found so far 'c' with 6 bytes[73.91%] Biggest hashfound so far 'd' with 3 fields-------- summary -------Sampled 506 keys in the keyspace!Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)Biggest string found 'c' has 6 bytesBiggestlist found 'b' has 100004 itemsBiggesthash found 'd' has 3 fields504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)

解读下返回结果，从这个结果中可以看出：