BIG KEY
作者：w08e
Big key , hot key 傻傻分不清楚
什么是大key
Redis 中的 "大 Key" 通常指的是一个占用较大内存空间的键（Key）。这可能会对 Redis 的性能产生负面影响，因为大 Key 可能导致内存碎片化、删除延迟以及网络传输时间延长等问题。
大 Key 可能出现在不同的场景中，例如：
- 大型字符串
- 大型列表
- 大规模哈希表
可以通过redis内置bigkeys 获取整体统计情况
风险
大 Key 可能会导致以下问题：
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内存碎片化：大 Key 占用的内存块较大，可能导致内存碎片化，从而影响 Redis 的内存使用效率。
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网络传输延迟：传输大 Key 的数据可能会导致较长的网络传输时间，特别是在进行备份、迁移或从节点同步等操作时。
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删除阻塞：在删除大 Key 的过程中，可能会导致其他操作的响应时间变长。这是因为在删除大 Key 时，需要遍历键中的所有元素，并在内部进行相应的清理操作。在此期间，其他操作会等待删除操作完成。
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持久化延迟：如果 Redis 实例使用了持久化机制（如 RDB 快照或 AOF 日志），删除大 Key 可能会导致持久化操作的延迟，因为持久化过程也需要处理大 Key 的数据。
解决
HOT KEY
什么是热key
与大 Key 一样，热 Key 没有一个明确定义，通常情况下，当某个 Key 的请求频率显著高于其他 Key 时，我们就可以将其视为热 Key。
热 Key 可能会引发多种问题，包括占用大量的 CPU 资源从而影响 Redis 的吞吐量，或者在集群中可能导致流量不均衡，形成读写热点问题等。
Redis 从版本 4.0 开始引入了 hotkey 命令，允许通过客户端的 redis-cli --hotkeys 命令扫描库中的所有热点 Key。
解决
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读写分离
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热key备份
我们可以将热 Key 复制到多个 Redis 实例，并在请求时随机选择一个备份实例来分散请求压力。
比如，假如现有热 Key "foo"，我们将其复制到三个分片中，分别叫做 foo_1、foo_2 与 foo_3，当请求 "foo" 时，我们为其随机添加一个后缀，从而实现分散请求压力的效果：
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二级缓存
对于一些热 Key，我们可以考虑使用一些本地缓存工具（比如 Guava 或 Ehcache） 直接将其缓存到 JVM 内存中，从根本上避免对 Redis 造成压力。
不过，这种方案下缓存会占用额外的运行时内存，因此需要有选择进行缓存，以避免占用过多内存资源。并且当与 Redis 缓存共用时，也要考虑数据一致性问题。