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本篇文章主要是结合我之前面试的各种经历和实战开发中遇到的问题解决经验整理的，希望这篇《Redis中的BigKey问题排查与解决思路详解》对你有很大帮助！欢迎收藏，分享给更多的需要的朋友学习~
Redis是一款性能强劲的内存数据库，但是在使用过程中，我们可能会遇到Big Key问题，这个问题就是Redis中某个key的value过大，所以Big Key问题本质是Big Value问题，导致Redis的性能下降或者崩溃。本文将向大家介绍如何排查和解决这个问题。
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，比玄学更玄学，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，也就意味着阻塞Redis可能性越大，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”。
一般而言，下面这两种情况被称为大 key：
以上对 Big Key 的判断标准并不是唯一，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，大key通常是由以下几种原因导致的：
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。
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：
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 bigkey 的信息，对于 String 类型来说，会输出最大 bigkey 的字节长度，对于集合类型来说，会输出最大 bigkey 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)
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，请确保您的Redis实例有足够的资源来处理它，建议在从节点执行。
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太大了。
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
serializedlength表示key对应的value序列化之后的字节数
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命令是有误差的。
4.0版本及以上，我们可以使用memory usag命令。
memory usage命令使用非常简单，直接按memory usage key名字；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。
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 文件中有以下几列：
database key在Redis的dbtype 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`) );
例子：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)
当发现存在大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：
将Big Key拆分成多个小的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的数据结构。例如，将Big Key转换成Hash，List或者Set等数据结构。
如果大key的大小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。Redis自身支持多种压缩算法，例如LZF、Snappy等。
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。4.0以下的版本 可以考虑使用 scan ,分批次删除。
无论采用哪种方法，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
Big Key问题是Redis中常见的问题之一，但是通过合理的排查和解决思路，我们可以有效地避免这个问题。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。
今天关于《Redis中的BigKey问题排查与解决思路详解》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在the24.cn下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！
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