查询大 key：redis-cli --bigkeys
由于redis是单线程运行的，如果一次操作的key、value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以业务上通常会以以下方式进行分拆。
通用原则：分桶机制
一、单个key存储大value
采用 HASH 存储,降低 key、value 大小
二、hash，set，zset，list中存储过多数据
可以将这部分元素拆分，以hash为例，正常的流程是：hget(hashKey, field)；hset(hashKey, field, value)。 现在可以固定一个桶数量，比如1w，每次存取的时候，先在本地计算field的hash值，对1w取模，确定field落在哪个key上。
newHashKey = hashKey + ( hash(field) % 10000）; hset (newHashKey, field, value) ; hget(newHashKey, field)
image.png
三、一个集群存储了上亿的key
分桶机制实现大 key、value 的拆分
如果key个数过多会带来更多的内存占用空间：
- key本身占用。
- 集群中，服务端会建立slot2key的映射关系，这种指针占用在key多的情况下存在巨大的空间浪费，在key上亿时，内存消耗十分明显。
减少key个数可以减少对内存的消耗，可以参考hash结构存储，将多个key存储在一个hash结构中。
组合那些key本身强相关性的，比如key代表一个对象，m每个key是对象的一个属性，按照这种方式设置一个新的key-hash的结构，原先的key作为这个新hash field
将user.zhangsan.id= 123，user.zhangsan.age = 18，user.zhangsan.country = china 改成 key = user.zhangsan field:id = 123 field:age = 18 field:country = china
如果key本身没有相关性，可以预估总量，对一些场景预分固定的桶数量。
比如有2亿key，按照一个hash存储100个field来算，需要200w个桶，这样可以按照200w个固定桶数量做取模，hash(123456) % 200w，比如算出3个key的桶分别是1，2，3。调用存储api hset(key, field, value)，读取时用hget(key,field)。 建议分桶数量100合适。
四、Bitmap和Bloom拆分
使用Bloom的场景往往是数据量极大的情况，这种情况下，bitmap和bloom使用空间比较大。
如果bitmap比较大，可以拆分成多个小的bitmap，可以通过结合hash方式，将key路由到hash上对应的bitmap上，将不同的key分配给不同的bitmap，而不是所有小的bitmap当作一个整体，这样每次请求都只要取redis中的一个key即可
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