大key并不是指key的值很大,而是key对应的value很大,下面这篇文章主要给大家介绍了Redis中什么是Big Key(大key)问题?如何解决Big Key问题的相关资料,需要的朋友可以参考下
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一、什么是Big Key?
通俗易懂的讲，Big Key就是某个key对应的value很大，占用的redis空间很大，本质上是大value问题。key往往是程序可以自行设置的，value往往不受程序控制，因此可能导致value很大。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
redis中这些Big Key对应的value值很大，在序列化/反序列化过程中花费的时间很大，因此当我们操作Big Key时，通常比较耗时，这就可能导致redis发生阻塞，从而降低redis性能。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
用几个实际的例子对大Key的特征进行描述：文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
● 一个String类型的Key，它的值为5MB（数据过大）；文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
● 一个List类型的Key，它的列表数量为20000个（列表数量过多）；文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
● 一个ZSet类型的Key，它的成员数量为10000个（成员数量过多）；文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
● 一个Hash格式的Key，它的成员数量虽然只有1000个但这些成员的value总大小为100MB（成员体积过大）；文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
在实际业务中，大Key的判定仍然需要根据Redis的实际使用场景、业务场景来进行综合判断。通常都会以数据大小与成员数量来判定。文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
二、Big Key产生的场景？
1、redis数据结构使用不恰当文章源自设计学徒自学网-http://www.sx1c.com/46039.html
将Redis用在并不适合其能力的场景，造成Key的value过大，如使用String类型的Key存放大体积二进制文件型数据。
2、未及时清理垃圾数据
没有对无效数据进行定期清理，造成如HASH类型Key中的成员持续不断的增加。即一直往value塞数据，却没有删除机制，value只会越来越大。
3、对业务预估不准确
业务上线前规划设计考虑不足没有对Key中的成员进行合理的拆分，造成个别Key中的成员数量过多。
4、明星、网红的粉丝列表、某条热点新闻的评论列表
假设我们使用List数据结构保存某个明星/网红的粉丝，或者保存热点新闻的评论列表，因为粉丝数量巨大，热点新闻因为点击率、评论数会很多，这样List集合中存放的元素就会很多，可能导致value过大，进而产生Big Key问题。
三、Big Key的危害？
1、阻塞请求
Big Key对应的value较大，我们对其进行读写的时候，需要耗费较长的时间，这样就可能阻塞后续的请求处理。Redis的核心线程是单线程，单线程中请求任务的处理是串行的，前面的任务完不成，后面的任务就处理不了。
2、内存增大
读取Big Key耗费的内存比正常Key会有所增大，如果不断变大，可能会引发OOM（内存溢出），或达到redis的最大内存maxmemory设置值引发写阻塞或重要Key被逐出。
3、阻塞网络
读取单value较大时会占用服务器网卡较多带宽，自身变慢的同时可能会影响该服务器上的其他Redis实例或者应用。
4、影响主从同步、主从切换
删除一个大Key造成主库较长时间的阻塞并引发同步中断或主从切换。
四、如何识别Big Key？
1、使用redis自带的命令识别
例如可以使用Redis官方客户端redis-cli加上--bigkeys参数，可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
优点是可以在线扫描，不阻塞服务；缺点是信息较少，内容不够精确。
2、使用debug object key命令
根据传入的对象（Key的名称）来对Key进行分析并返回大量数据，其中serializedlength的值为该Key的序列化长度，需要注意的是，Key的序列化长度并不等同于它在内存空间中的真实长度，此外，debUG object属于调试命令，运行代价较大，并且在其运行时，进入Redis的其余请求将会被阻塞直到其执行完毕。并且每次只能查找单个key的信息，官方不推荐使用。
3、redis-rdb-tools开源工具
这种方式是在redis实例上执行bgsave，bgsave会触发redis的快照备份，生成rdb持久化文件，然后对dump出来的rdb文件进行分析，找到其中的大key。
优点在于获取的key信息详细、可选参数多、支持定制化需求，结果信息可选择json或csv格式，后续处理方便，其缺点是需要离线操作，获取结果时间较长。
五、如何解决Big Key问题？
要解决Big Key问题，无非就是减小key对应的value值的大小，也就是对于String数据结构的话，减少存储的字符串的长度；对于List、Hash、Set、ZSet数据结构则是减少集合中元素的个数。
1、对大Key进行拆分
将一个Big Key拆分为多个key-value这样的小Key，并确保每个key的成员数量或者大小在合理范围内，然后再进行存储，通过get不同的key或者使用mget批量获取。
2、对大Key进行清理
对Redis中的大Key进行清理，从Redis中删除此类数据。Redis自4.0起提供了UNLINK命令，该命令能够以非阻塞的方式缓慢逐步的清理传入的Key，通过UNLINK，你可以安全的删除大Key甚至特大Key。
3、监控Redis的内存、网络带宽、超时等指标
通过监控系统并设置合理的Redis内存报警阈值来提醒我们此时可能有大Key正在产生，如：Redis内存使用率超过70%，Redis内存1小时内增长率超过20%等。
4、定期清理失效数据
如果某个Key有业务不断以增量方式写入大量的数据，并且忽略了其时效性，这样会导致大量的失效数据堆积。可以通过定时任务的方式，对失效数据进行清理。
5、压缩value
使用序列化、压缩算法将key的大小控制在合理范围内，但是需要注意序列化、反序列化都会带来一定的消耗。如果压缩后，value还是很大，那么可以进一步对key进行拆分。
补充知识：key设计
(1)【建议】: 可读性和可管理性
以业务名(或数据库名)为前缀(防止key冲突)，用冒号分隔，比如业务名:表名:id
o2o:order:1
(2)【建议】：简洁性
保证语义的前提下，控制key的长度，当key较多时，内存占用也不容忽视，例如：
user:{uid}:friends:messages:{mid} 简化为 u:{uid}m:{mid}
(3)【强制】：不要包含特殊字符
反例：包含空格、换行、单双引号以及其他转义字符
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