代码中的问题，光靠 Code Review 是不够的。Code Review 主要是解决规范问题，当然也能排查出一些 bug。
Code Review 适合技术驱动型团队、公共服务型团队、测试缺失型团队、新人密集型团队、任何有主观意愿的团队。Code Review 活动主要围绕下面 4 项工作开展。
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说到代码规范，我们就不得不提阿里云的 Redis 开发规范。这个规范写的很好，想把我说的都总结了。
其中有一条写到：
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意思我们都懂，关键是这个 bigkey 不好掌握，使用着使用着 key 可能就变大了，不规范了。
那么有没有大 Key 检测机制呢？答案当然有。阿里云提供了一个大 Key 搜索工具：https://yq.aliyun.com/articles/117042。原理其实就是和我们下面要将的内容类似。
因为有时候，我们的 BUG 就是无意直接产生的，bigkey 也有可能是你知识欠缺，缺乏考虑等原因造成的。因此，对于生产中的一些问题，我们还需要做到主动出击，主动去观察每个服务的健康状况。下面我们就一起来看看如果提前发现 Redis 中使用不合理的大 Key。
redis-cli -h{ip} -p{port} bigkeys 命令就是干这个事情的。该命令会对 redis 中的 key 进行采样，寻找较大的 keys。是用的是 scan 方式，不用担心会阻塞 redis 很长时间不能处理其他的请求。执行的结果可以用于分析 redis 的内存的只用状态，每种类型 key 的平均大小。
例如当我执行：redis-cli -h 127.0.0.1 -p 7001 --bigkeys 后，会出现如下内容：
./redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6400 --bigkeys
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String 就是字符串、Hash 就是哈希、List 就是列表、Set 就是集合、zset(sorted set：有序集合)。
字符串类型：一般认为超过 10k 的就是 bigkey，但是这个值和具体的 OPS 相关。
非字符串类型：体现在哈希，列表，集合类型元素过多。
bigkey 通常会导致内存空间不平衡，超时阻塞，如果 key 较大，redis 又是单线程，操作 bigkey 比较耗时，那么阻塞 redis 的可能性增大。每次获取 bigKey 的网络流量较大，假设一个 bigkey 为 1MB,每秒访问量为 1000，那么每秒产生 1000MB 的流量，对于普通千兆网卡，按照字节算 128M/S 的服务器来说可能扛不住。而且一般服务器采用单机多实例方式来部署，所以还可能对其他实例造成影响。
原文链接：https://blog.csdn.net/xmtblog/article/details/87999664
大key提取方案：https://blog.csdn.net/wwd0501/article/details/92699880
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