redis中如果某一个key-value值过大，在访问量比力高的时候就可能会造成网络带宽不足，例如一个value值存储大小为5MB，同时有5000个并发访问，网络带宽必要209.7 Gbps，这必然会造成网络阻塞。其次redis中是单线程布局如果一个key-value值占用内存过大，传输时占用此线程时间过长，会影响其他数据的读取效率。
在办理大key题目时，首先我们的找出大key:
- redis-cli --bigkeys命令。可以用来找到某个实例5种数据类型(string、hash、list、set、zset)最大的key。
- 长处：不阻塞服务
- 缺点：信息较少（只有各类型最大的key信息），内容不敷精确（例如hash/list/set/zset都是以元素个数权衡大key，但实际上元素个数多不代表占用内存大）。
- redis-rdb-tools工具。redis实例上执行bgsave，然后对dump出来的rdb文件进行分析。
- 长处：获取信息更具体
- 缺点：必要离线操纵，获取结果时间较长
- 使用及时Top key工具
- 长处：准确性高、对性能几乎无影响。
- 缺点：展示的Key数量有一定限制，但能满意通例场景下的需求。
所以我们在计划key值时应该只管避免大key题目的出现，以下是我的办理思绪：
1、大key题目我们只管在计划之初就避免此题目的产生，合理计划业务访问量较大的数据布局，只管避免在访问量较大的同时数据内存也过大
2、及时扫除无效数据，例如list过长此中又存储着很多无效数据、hash中有大量无效数据，避免无效数据占用内存
3、必要时可以将redis中数据进行压缩，用时间换取空间
4、硬件上可以增加网络带宽提高网络传输
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