1、什么是大key

在redis中，大key通常指以下三種情況之一：

1、value過大：單個key的value體積過大（如字符串值超過10KB，集合/列表/哈希/有序集合元素過多）
2、元素過多：集合類型（hash/list/set/zset）中包含大量元素（如超過5000個元素）
3、結構復雜：key對應的數據結構嵌套過深或過于復雜

2、大key的危害

【1】阻塞風險

1、大key的讀寫操作會消耗更多CPU和內存。
2、可能會導致redis阻塞，影響其他請求的響應時間。

【2】網絡阻塞

1、大key傳輸會占用大量帶寬。
2、可能會導致集群節點間同步延遲。

【3】內存不均

1、在集群模式下，大key會導致數據分片不均衡。
2、可能造成某些節點內存壓力過大。

【4】持久化問題

1、AOF重寫和RDB生成時處理大key會變慢。
2、可能導致持久化失敗或服務暫停。

3、如何發現大key

【1】使用內置命令

redis-cli --bigkeys #掃描并統計大key

【2】使用memory命令（Redis 4.0+）

MEMORY USAGE key_name #查看指定key的內存使用

【3】使用scan命令

redis-cli --scan --pattern '*' | while read key; do echo "$key: $(redis-cli memory usage "$key")"; done

【4】監控工具

1、RedisInsight
2、Redis Desktop Manager

4、解決方案

【1】拆分大key

1、將大hash拆分成多個小hash
2、對大list/set進行分片

【2】使用合適的數據結構

1、根據合適的業務場景使用合適的數據結構

【3】設置過期時間

1、EXPIRE key seconds

【4】漸進式刪除

1、對大key刪除，使用UNLINK代替DEL（非阻塞）
2、對集合類型，分批刪除

【5】客戶端緩存

1、對不常變更的大key使用客戶端緩存

5、最佳實踐

【1】設計階段預防

1、預估數據規模，提前設計合理的key結構
2、避免單個key存儲過多數據

【2】監控告警

1、設置大key監控告警
2、定期掃描和清理

【3】讀寫優化

1、對大key使用pipeline減少網絡往返
2、避免對大key進行范圍操作