概述
redis 中的大key 主要包括以下几个部分(超过M级别的):
- 单个简单的key存储的value很大
- hash， set，zset，list 中存储过多的元素
- 一个集群存储了上亿的key
大key有什么影响
我们都知道，redis的一个典型特征就是：核心工作线程是单线程。
单线程中请求任务的处理是串行的，前面完不成，后面处理不了，同时也导致分布式架构中内存数据和CPU的不平衡。
- 执行大key命令的客户端本身，耗时明显增加，甚至超时
- 执行大key相关读取或者删除操作时，会严重占用带宽和CPU，影响其他客户端
- 大key本身的存储带来分布式系统中分片数据不平衡，CPU使用率也不平衡
- 大key有时候也是热key，读取操作频繁，影响面会很大
- 执行大key删除时，在低版本redis中可能阻塞线程
这样看来大key的影响还是很明显的，最典型的就是阻塞线程，并发量下降，导致客户端超时，服务端业务成功率下降。
大key是如何产生的
大key的产生往往是业务方设计不合理，没有预见vaule的动态增长问题：
- 一直往value塞数据，没有删除机制，迟早要爆炸
- 数据没有合理做分片，将大key变成小key
如何找到大key
①：增加内存&流量&超时等指标监控
由于大key的value很大，执行读取时可能阻塞线程，这样Redis整体的qps会下降，并且客户端超时会增加，网络带宽会上涨，配置这些报警可以让我们发现大key的存在。
②：bigkeys命令
使用bigkeys命令以遍历的方式分析Redis实例中的所有Key，并返回整体统计信息与每个数据类型中Top1的大Key
标签：总结,redis,Redis,线程,key,超时,客户端 From： https://www.cnblogs.com/jelly12345/p/16664006.html