Redis中的Big Key问题：排查与解决思路( 三 ) _Redis

num_elements key中的value的个数

len_largest_element key中的value的长度

可以在MySQL中新建表然后导入进行分析，然后可以直接通过SQL语句进行查询分析。

CREATE TABLE `memory` (`database` int(128) DEFAULT NULL,`type` varchar(128) DEFAULT NULL,`KEY` varchar(128),`size_in_bytes` bigint(20) DEFAULT NULL,`encoding` varchar(128) DEFAULT NULL,`num_elements` bigint(20) DEFAULT NULL,`len_largest_element` varchar(128) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`KEY`) );

例如，查询内存占用最高的3个 key：

mysql> SELECT * FROM memory ORDER BY size_in_bytes DESC LIMIT 3;+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+| database | type | key | size_in_bytes | encoding| num_elements | len_largest_element |+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+|0 | set| k1|624550 | hashtable |50000 | 10||0 | set| k2|420191 | hashtable |46000 | 10||0 | set| k3|325465 | hashtable |38000 | 10|+----------+------+-----+---------------+-----------+--------------+---------------------+3 rows in set (0.12 sec)

三、Big Key问题解决思路当发现存在Big Key问题时，我们需要及时采取措施来解决这个问题。下面列出几种可行的解决思路：
1.分割大key将Big Key拆分成多个小key 。这个方法比较简单，但是需要修改应用程序的代码。就像是把一个大蛋糕切成小蛋糕一样，有点费力，但是可以解决问题。
或者尝试将Big Key转换成Redis的其他数据结构。例如，将Big Key转换成Hash，List或者Set等数据结构。
2.对象压缩如果大key的产生原因主要是由于对象序列化后的体积过大，我们可以考虑使用压缩算法来减小对象的大小。需要在客户端使用一些压缩算法对数据进行压缩和解压缩操作，例如LZF、SnAppy等。
3.直接删除如果你使用的是Redis 4.0+的版本，可以直接使用 unlink命令去异步删除大key 。4.0以下的版本可以考虑使用 scan命令，分批次删除。
无论采用哪种方法，日常使用中都需要注意以下几点：

避免使用过大的value 。如果需要存储大量的数据，可以将其拆分成多个小的value 。就像是吃饭一样，一口一口的吃，不要贪多嚼不烂。
避免使用不必要的数据结构。例如，如果只需要存储一个字符串，就不要使用Hash或者List等数据结构。
定期清理过期的key 。如果Redis中存在大量的过期key，就会导致Redis的性能下降。就像是家里的垃圾，需要定期清理。
对象压缩。

最后，结束本文时，我们要明确的是，Redis Big Key问题是所有使用Redis作为数据存储方案的开发者都需要密切关注的重要话题。大Key可能会对Redis的性能产生严重影响，或者导致意外的内存问题。
因此，开发者应该充分利用现有的工具和策略来检测和避免Big Key 。在使用Redis时，需要注意避免使用过大的value和不必要的数据结构，以及定期清理过期的key 。
另外，我们还应持续探索更高效、更可靠的解决方案，来优化我们的Redis实例，使其更稳定地为我们的应用提供服务。最后，不断学习和实践才是提高我们对Redis使用的理解，并准确处理Redis Big Key问题的最佳方式。