Redis的BigKey问题

什么是大Key问题？

大key问题其实可以说是大value问题，就是某个key对应的value所占据的存储空间太大了，所以导致我们在操作这个key的时候花费的时间过长（序列化\反序列化），从而降低了redis性能。

• Key对应的value本身的数据量过大：一个Strring类型的value，值为5MB。
• Key对应的value的成员数量过多：一个ZSet类型的key，对应的成员数量有10000个。
• key中成员的数据量过大：一个Hash类型的key，成员数量虽然只有1000个，但是这些成员的总大小太大了。比如达到100MB或者10MB。

单个key的value大小要建议小于10kb，集合类型的key元素数量要小于1000。

带来的问题

网络阻塞： 对大Key执行读请求的时候，少量的QPS就可能导致 带宽使用率 被占满了，导致Redis性能下降，甚至可能导致整个物理机变慢了。

数据倾斜： BigKey所在的Redis实例内存使用率会远超其它实例，无法使数据分片的内存资源达到均衡。

Redis阻塞： 对于元素较多的hash、list、zset等做运算的时候会很耗时，redis又是单线程的，其它请求不会被处理，就会导致主线程阻塞。

CPU压力： Redis中的的数据序列化和反序列化的时候都需要CPU运算，BigKey会导致CPU的使用率飙升，影响Redis实例和本机其它应用的使用。

如何删除BigKey？

由于Redis是单线程的，所以删除一个键值对的时候，如果是bigkey也需要耗费很长时间，导致redis主线程阻塞。 Redis4.0 之后，Redis提供了一个命令unlink，会把该键值对先标记成已删除，然后会去异步地删除该key。如果是 Redis3.0 以前，删除集合类型的话，就先遍历该集合元素，依次删除元素，最后再删除BigKey。

选择合适的数据结构

对于存储一个 对象 ，如果使用json字符串，那么就不够灵活，可以使用Hash结构，既灵活，空间占用也不是很大。

数据量太大的时候，单个hash可能会导致大key问题，hash结构的entry数量尽量不要超过1000；单独用string来存储的话，大量的key又会导致占用太多空间，所以要学会使用 分片哈希 。既节省空间，也避免了大key问题。