Redis~bigkeys

Redis中的大key指的是一些占用内存较多或者包含大量元素的key。这些大key可能会导致Redis性能下降，因为它们需要更多的内存和CPU资源来处理。

一 大key的类型可能包括：

1、字符串类型：一个key存储的value非常大，例如一个大的json字符串或二进制数据，建议string类型控制在10KB以内

2、集合类型：在Redis的hash、set、zset、list等集合类型中存储了过多的元素。即使每个元素占用的内存很小，但当元素数量过多时，总内存开销也会变得很大，建议hash、list、set、zset元素个数不要超过5000

二 定位大key的方法包括：

使用redis-cli的--bigkeys选项进行扫描。这个命令可以扫描整个Redis数据库，查找可能的大key。在执行此命令时，最好在从节点上执行，以避免阻塞主节点。如果没有从节点，可以选择在Redis实例业务压力的低峰阶段进行扫描查询，或者使用-i参数控制扫描间隔，避免长时间扫描降低Redis实例的性能。

使用SCAN命令进行扫描。SCAN命令可以增量地迭代数据库中的key集合，然后使用TYPE命令获取返回的每一个key的类型，以判断其是否为大key。

请注意，对于大key的优化，应该根据具体情况进行。例如，可以考虑拆分大key，将一个大key拆分成多个小key，以降低单个key的内存占用和处理的复杂性。同时，也需要注意在拆分大key时，要保证数据的完整性和一致性。

三 避免Redis数据库中的大key是确保Redis性能稳定和高效的关键之一。以下是一些建议来避免创建大key：

合理设计数据模型：

避免将整个大对象或大量数据作为单个key的值存储。考虑将数据分割成更小的片段或对象，并使用多个key来存储它们。

对于集合类型（如hash、set、zset、list），当预计元素数量会非常大时，考虑将其拆分成多个集合。

使用哈希结构：

当需要存储大量字段时，使用Redis的hash数据结构而不是单独的字符串key。例如，使用HSET来存储对象的多个字段，而不是为每个字段使用单独的key。

注意：尽管hash可以帮助减少key的数量，但如果单个hash的字段数量过多，仍然可能成为大key。在这种情况下，可以考虑将hash拆分成多个hash或使用其他数据结构。

限制集合大小：

对于list、set和zset，设置一个合理的大小限制，并在达到该限制时采取适当的操作，如删除旧元素或将数据移动到其他集合中。

监控和警报：

使用Redis监控工具来定期检查和识别大key。设置警报，以便在key大小超过预定阈值时及时通知管理员。

定期清理和维护：

定期检查和清理不再需要的数据，避免数据无限期地增长。

使用Redis的过期策略（如EXPIRE命令）来自动删除过期的key。

避免使用Redis作为日志或消息队列：

Redis不是专为日志或消息队列设计的。如果需要存储大量日志或消息，考虑使用专门的日志系统或消息队列服务，如Kafka。

考虑使用Redis的数据结构特性：

利用Redis提供的数据结构特性，如使用bitmap或hyperloglog来高效地存储和计算大量数据。

合理设置Redis配置：

根据硬件资源和应用需求，合理设置Redis的内存限制和其他相关配置，以避免因资源不足而导致性能问题。

记住，最佳实践是始终根据具体的使用场景和需求来设计和优化Redis数据结构。在开发过程中，不断监控和评估Redis的性能，并根据需要进行调整。

四 清理big keys

清理big keys采用异步删除的方式进行清理，防止阻塞Redis其他命令