在处理大型数据时，Redis 作为我们的非关系型数据库经常出现在解决方案之中。然而，在使用 Redis 的过程中，有一些问题可能会悄无声息地影响我们的系统性能，其中最具代表性的就是 Big Key 问题。
这个问题往往被低估，Big Key会对 Redis 的效率和整体性能产生重大影响。在本文中，我们将深入探索 Big Key 问题的源头，讨论它如何影响系统性能，并提供相应的解决策略。通过了解和解决 Big Key 问题，我们可以更有效地利用 Redis，优化我们的系统并提高性能。
一、Big Key问题介绍
在Redis中，每个key都有一个对应的value，如果某个key的value过大，就会导致Redis的性能下降或者崩溃。
因为Redis需要将大key全部加载到内存中，这会占用大量的内存空间，会降低Redis的响应速度，这个问题被称为Big Key问题。
不要小看这个问题，它可是能让你的Redis瞬间变成“乌龟”，由于Redis单线程的特性，操作Big Key的通常比较耗时，也就意味着Big Key阻塞Redis的可能性很大，这样会造成客户端阻塞或者引起故障切换，有可能导致“慢查询”或其他连锁反应。
一般而言，下面这两种情况可以被称为Big Key：
- String 类型的 key 对应的value超过 10 MB。
- list、set、hash、zset等集合类型，集合元素个数超过 5000个。
以上对Big Key的判断标准并不唯一，只是一个大体的标准。在实际业务开发中，对Big Key的判断是需要根据具体的使用场景做不同的判断。比如操作某个 key 导致请求响应时间变慢，那么这个 key 就可以判定成 Big Key。
在Redis中，Big Key通常是由以下几种原因导致的：
- 对象序列化后的大小过大。
- 存储大量数据的容器，如set、list等。
- 大型数据结构，如bitmap、hyperloglog等。
如果不及时处理这些大key，它们会逐渐消耗Redis服务器的内存资源，最终导致Redis崩溃。
二、Big Key问题排查
当出现Redis性能急剧下降的情况时，很可能是由于存在大key导致的。在排除大key问题时，可以考虑采取以下几种方法：
1.BIGKEYS命令
Redis自带的 BIGKEYS 命令可以查询当前Redis中所有key的信息，对整个数据库中的键值对大小情况进行统计分析。
比如说，统计每种数据类型的键值对个数以及平均大小。
此外，这个命令执行后，会输出每种数据类型中最大的 big key 的信息，对于 String 类型来说，会输出最大 big key 的字节长度，对于集合类型来说，会输出最大 big key 的元素个数。
BIGKEYS命令会扫描整个数据库，这个命令本身会阻塞Redis，找出所有的大键，并将其以一个列表的形式返回给客户端。
命令格式如下：
$ redis-cli --bigkeys返回示例如下：
# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as
# average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec
# per 100 SCAN commands (not usually needed).
[00.00%] Biggest string found so far 'a' with 3 bytes
[05.14%] Biggest list found so far 'b' with 100004 items
[35.77%] Biggest string found so far 'c' with 6 bytes
[73.91%] Biggest hash found so far 'd' with 3 fields
-------- summary -------
Sampled 506 keys in the keyspace!
Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)
Biggest string found 'c' has 6 bytes
Biggest list found 'b' has 100004 items
Biggest hash found 'd' has 3 fields
504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)
1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)
0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)
0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)解读下返回结果，从这个结果中可以看出：
- Redis中样本了506个键。
- 这506个键总共占用了3452字节，平均每个键占用6.82字节。
- 最大的字符串键是'c'，值有6字节。
- 最大的列表键是'b'，有100004个元素。
- 最大的哈希键是'd'，有3个字段。
- 有504个字符串键，总共1403字节，占所有键的99.60%，平均每个字符串键大小为2.78字节。
- 有1个列表键，包含100004个元素，占所有键的0.20%，平均每个列表键大小为100004个元素。
- 没有集合(set)键。
- 有1个哈希键，包含3个字段，占所有键的0.20%，平均每个哈希键大小为3个字段。
- 没有有序集合(zset)键。
这些信息可以帮助你理解Redis数据库的使用状态，以便进行相应的优化或调整。
需要注意的是，由于BIGKEYS命令需要扫描整个数据库，所以它可能会对Redis实例造成一定的负担。在执行这个命令之前，请确保你的Redis实例有足够的资源来处理它，建议在从节点执行。
2.Debug Object
如果我们找到了Big Key，就需要对其进行进一步的分析。我们可以使用命令debug object key查看某个key的详细信息，包括该key的value大小等。这时候你就可以“窥探”Redis的内部，看看到底是哪个key太大导致的问题。
Debug Object 命令是一个调试命令，当 key 存在时，返回有关信息。当 key 不存在时，返回一个错误。
redis 127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT key
Value at:0xb6838d20 refcount:1 encoding:raw serializedlength:9 lru:283790 lru_seconds_idle:150
redis 127.0.0.1:6379> DEBUG OBJECT key
(error) ERR no such key第一次运行命令时，返回了 key 对应的具体信息。这些值的意思如下：
- Value at:0xb6838d20：key 所在的内存地址。
- refcount:1：引用计数，表示该对象被引用的次数。
- encoding:raw：编码类型，这里是 raw ，表示这个字符串对象的编码类型。
- serializedlength:9：序列化后的长度。
- lru:283790：LRU （Least Recently Used）信息，即最近最少使用算法的相关信息，在内存淘汰策略中会用到。
- lru_seconds_idle:150：该 key 已空闲多久（单位为秒），也就是自从最后一次访问已经过去多少秒。
第二次运行命令时，返回了 (error) ERR no such key，说明在 Redis 中没有找到名为 'key' 的键。
3.memory usage
在Redis4.0之前，只能通过DEBUG OBJECT命令估算key的内存使用(字段serializedlength)，但DEBUG OBJECT命令是存在误差的。
4.0版本及以上，更推荐使用memory usag命令。
memory usage命令使用非常简单，格式为：memory usage key。
如果当前key存在，则返回key的value实际使用内存估算值，如果key不存在，则返回nil。
127.0.0.1:6379> set k1 value1
OK
127.0.0.1:6379> memory usage k1 //这里k1 value占用57字节内存
(integer) 57
127.0.0.1:6379> memory usage aaa // aaa键不存在，返回nil.
(nil)对于除String类型之外的类型，memory usage命令采用抽样的方式，默认抽样5个元素，所以计算是近似值，我们也可以手动指定抽样的个数。
示例说明：生成一个100w个字段的hash键：hkey，每字段的value长度是从1~1024字节的随机值。
127.0.0.1:6379> hlen hkey // hkey有100w个字段，每个字段的value长度介于1~1024个字节
(integer) 1000000
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey //默认SAMPLES为5，分析hkey键内存占用521588753字节
(integer) 521588753
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey SAMPLES 1000 //指定SAMPLES为1000，分析hkey键内存占用617977753字节
(integer) 617977753
127.0.0.1:6379> MEMORY usage hkey SAMPLES 10000 //指定SAMPLES为10000，分析hkey键内存占用624950853字节
(integer) 624950853要想获取key较精确的内存值，就指定更大抽样个数。但是抽样个数越大，占用cpu时间分片就越大。
4.redis-rdb-tools
redis-rdb-tools 是一个 python 的解析 rdb 文件的工具，在分析内存的时候，我们主要用它生成内存快照。可以把 rdb 快照文件生成 CSV 或 JSON 文件，也可以导入到 MySQL 生成报表来分析。
使用 PYPI 安装：
pip install rdbtools生成内存快照：
rdb -c memory dump.rdb > memory.csv在生成的 CSV 文件中主要有以下几列：
- database key在Redis的db
- type key类型
- key key值
- size_in_bytes key的内存大小
- encoding value的存储编码形式
- 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。
