热点key处理
1.什么是Redis热点Key
Redis热点key指的是访问频率较高的key，当大量的请求集中在一个或少数几个热点key上时，会导致这些key所在的Redis节点的CPU、内存和网络带宽等资源被大量消耗，影响Redis集群的整体性能和稳定性。热点Key带来的问题
Redis节点负载过高：当某些key被频繁访问时，会导致Redis节点负载过高，从而影响Redis的性能和稳定性。
Redis集群负载不均：当某些key被频繁访问时，会导致所在节点负载过重，而其他节点负载较轻，从而使Redis集群负载不均衡。
Redis集群性能下降：当某些key的访问频率特别高时，会导致Redis节点的CPU、内存、网络等资源负载过重，从而影响Redis的性能，甚至导致Redis宕机。
数据不一致：当某些key成为热点key时，如果数据量较大或者更新频率较快，可能会导致数据不一致的问题，比如缓存中的数据和数据库中的数据不一致，不同节点的数据不一致。
缓存击穿：当某些key的访问频率特别高时，如果这些key的数据过期或被删除，而恰好有大量的请求同时访问这个key，会导致这些请求直接访问后端数据库，从而造成缓存击穿的问题。
3. 热点Key产生的原因
热点Key的产生通常与以下场景有关：
- 热点数据：某些数据具有较高的访问频率，例如热门商品、热门新闻、热门评论等。
- 业务高峰期：当处于业务高峰期的时候，某些数据会被频繁访问，例如双11秒杀、整点秒杀等。
- 代码逻辑问题：程序的代码逻辑导致部分Key被频繁访问，例如程序中的高频轮询或者存在代码死循环。
了解热点Key的概念和产生原因后，我们需要想一下如何检测和解决热点Key问题。
4. 如何检测热点Key
4.1 Redis监控工具
Redis提供了一些监控工具，如 Redis monitor 和 redis-stat，可以用来监控Redis实例的运行状态。通过这些工具，我们可以观察到访问频率较高的Key，以及它们对Redis性能的影响。
- Redis monitor: 使用redis-cli的monitor命令，可以实时查看Redis实例的命令执行情况。通过分析输出的日志信息，可以找到访问频率较高的Key。
- redis-stat: redis-stat是一个实时监控Redis实例的工具，它可以展示包括命令执行次数、内存使用情况等指标。通过观察这些指标，可以发现热点Key对Redis性能的影响。
4.2 慢查询日志
Redis的慢查询日志记录了执行时间较长的命令，通过分析慢查询日志，可以找到可能存在热点Key的操作。可以使用redis-cli的slowlog命令查看慢查询日志。
通过上述方法，可以检测到热点Key及其对Redis性能的影响。在找到热点Key后，我们需要采取相应的策略来解决热点Key问题。
5. 解决热点Key问题
5.1 数据分片
数据分片是通过将热点数据分散存储在多个Redis节点上，避免单个节点负载过高，是解决热点Key问题最常用的策略。
例如，在Redis Cluster模式下，数据自动按槽位分布在多个节点上，从而实现负载均衡。对于非Cluster模式，可以通过客户端或代理层实现一致性哈希等分片算法，将数据分布在多个Redis实例上。
5.2 读写分离
读写分离可以将读操作与写操作分开处理，降低单个节点的负载。在主从复制模式下，可以将读操作分发到从节点上，从而分担主节点的压力。此外，可以使用代理层如Redis Sentinel或Twemproxy实现自动故障转移和读写分离。
5.3 缓存预热
缓存预热是指在系统启动或重启后，主动将热点数据加载到缓存中。这样，当用户访问这些热点数据时，可以直接从缓存中获取，避免对后端数据库造成压力。缓存预热可以通过定时任务或应用程序启动时加载热点数据实现。
5.4 限流
限流是通过控制请求的速率来防止系统过载。在应用层实现限流，可以有效减轻热点Key对Redis的压力。常见的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。
5.5 熔断降级
熔断降级是在系统出现问题时，自动降低系统功能的一种策略。在应用层实现熔断降级，可以在Redis出现热点Key问题时，快速降低对Redis的访问压力。熔断降级可以通过开源工具如Hystrix实现。
通过上述策略，可以有效解决Redis的热点Key问题。然而，在实际应用中，需要根据具体业务场景和需求选择合适的策略。接下来，我们将通过实践案例来说明如何解决热点Key问题。
6. 实践案例
6.1 电商平台热门商品问题解决
在一个电商平台中，某些热门商品的浏览量和购买量远高于其他商品，导致这些商品的Key成为热点Key。为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：
- 将商品数据分片存储在多个Redis节点上，实现负载均衡（例如使用Redis Cluster集群）。
- 对热门商品设置限流策略，防止请求过多导致Redis压力过大。
- 使用缓存预热，提前将热门商品加载到缓存中。
7. 总结
本文介绍了Redis热点key的概念、带来的问题和产生原因。为了解决热点key问题，可以采取数据分片、读写分离、缓存预热、限流和熔断降级等策略。
详解数据分片
Redis的数据分片(sharding)是一种将一个Redis数据集分割成多个部分，分别存诸在不同的Redis节点上的技术。它可以用于将一个单独的Redis数据库扩展到多个物理机器上，从而提高Redis集群的性能和可扩展性
Redis数据分片的实现方式通常是将数据按照某种规则(例如，key的hash值)分配到不同的节点上。当客户端想要访问某个key时，它会先计算出这个key应该存储在哪个节点上，然后直接连接到该节点进行操作。因此，对于客户端而言，Redis集群就像是一个大型的、统一的数据库，而不需要关心数据的实际分布情况。
在Redis的Cluster 集群模式中，使用哈希槽(hash slot)的方式来进行数据分片，将整个数据集划分为多个槽，每个分配给一个节点。客户端访问数据时，先计算出数据对应的槽，然后直接连接到该槽所在的节点进行操作。Redis Cluster还提供了自动故障转移、数据迁移和扩缩容等功能，能够比较方便地管理一个大规模的Redis集群。
Redis Cluster将整个数据集划分为16384个槽，每个都有一个编号(0~16383)，集群的每个节点可以负责多个hash槽，客户端访问数据时，先根据key计算出对应的槽编号，然后根据槽编号找到负责该槽的节点，向该节点发送请求。
在 Redis 的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是槽(slot)，它的的取值范围是:0-16383。还有一个就是 cluster，可以理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的 Key 的时候，Redis 会根据 CRC16 算法得出一个结果，然后把结果对16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
Redis Cluster中的数据分片具有以下特定：
1.提升性能和吞吐量: 通过在多个节点上分散数据，可以并行处理更多的操作，从而提升整体的性能和吞吐量。这在高流量场景下尤其重要，因为单个节点可能无法处理所有请求。 2.提高可扩展性: 分片使得Redis可以水平扩展，可以通过添加更多节点扩展数据库的容量和处理能力。 3.更好的资源利用: 分片允许更有效地利用服务器资源。每个节点只处理数据的一部分，这降低了单个节点的内存和计算需求。 4.避免单点故障: 在没有分片的情况下，如果唯一的Redis服务器发生故障，整个服务可能会停止。在分片的环境中，即使一个节点出现问题，其他节点仍然可以继续运行。 5.数据冗余和高可用性: 在某些分片策略中，如Redis集群，每个分片的数据都可以在集群内的其他节点上进行复制。这意味着即使一个节点失败，数据也不会丢失，从而提高了系统的可用性。
扩展：
16384
Redis Cluster将整个数据集划分为16384 个槽，为什么是16384 呢，这个数字有什么特别的呢？
16384这个数字是一个2的14次方(2^14)，尽管crc16能得到2^16-1=65535个值，但是并没有选择，主要从消息大小和集群规模等方面考虑的:
1、正常的心跳数据包携带了节点的完整配置，在更新配置的时候，可以以冩等方式进行替换。这意味着它们包含了节点的原始槽配置，对于包含16384个槽位的情况使用2k的空间就够了，但如果使用65535个槽位，则需要使用8k的空间，这就有点浪费了。
2、由于其他设计权衡的原因，Redis Cluster不太可能扩展到超过1000个主节点这种情况下，用65535的话会让每个节点上面的slot太多了，会导致节点的负载重并目数据迁移成本也比较高。而16384是相对比较好的选择，可以在1000个节点下使得slot均匀分布，每个分片平均分到的slot不至于太小。
除此之外，还有一些原因和优点供大家参考：
1.易于扩展: 槽数量是一个固定的常数，这样就可以方便地进行集群的扩展和缩小。如果需要添加或删除节点，只需要将槽重新分配即可
2.易于计算: 哈希算法通常是基于槽编号计算的，将槽数量设置为2的幂次方，可以使用位运算等简单的算法来计算槽编号，从而提高计算效率。
3.负载均衡: 槽数量的选择可以影响数据的负载均衡。如果数量太少，会导致某些节点负载过重;如果槽数量太多，会导致数据迁移的开销过大。16384这个数量在实践中被证明是一个比较合适的选择，能够在保证负载均衡的同时减少数据迁移的开销。
CRC16算法
当我们的存取的 Key 的时候，Redis 会根据 CRC16 算法得出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽。 那么，什么是CRC16算法呢?
CRC16(Cyclic Redundancy Check，循环冗余校验码)算法是一种广泛使用的校验算法，主要用于数据通信和数据存储等领域，例如网络通信中的错误检测和校正、数据存储中的文件校验和等。 CRC16算法基于多项式除法，将输入数据按位进行多项式除法运算，最后得到一个16位的校验码。CRC16算法的计算过程包括以下几个步骤:
1.初始化一个16位的寄存器为全1: 2.将输入数据的第一个字节与16位寄存器的低8位进行异或操作，结果作为新的16位寄存器的值; 3.将16位寄存器的高8位和低8位分别右移一位，丢弃掉最低位，即寄存器右移一应 4.如果输入数据还没有处理完，转到第2步继续处理下一个字节:5.如果输入数据已经处理完，将16位寄存器的值取反，得到CRC16校验码。
CRC16算法的多项式是一个固定的16位二进制数，不同的CRC16算法使用的多项式也不相同。例如，CRC-16/CCITT算法使用的多项式为0x1021，而ModbusCRC16算法使用的多项式为0xA001。
CRC16算法的优点是计算速度快，校验效果好，具有广泛的应用范围。缺点是只能检测错误，无法纠正错误。如果数据被修改，CRC校验值也会被修改，但无法确定是哪一位数据被修改。因此，在数据传输和存储中，通常需要与其它校验算法配合使用，以保证数据的完整性和正确性。
一致性哈希
一、前言
在分布式系统中，数据的存储和访问是很重要的问题。为了提高系统的可用性和扩展性，常常需要将数据分布到不同的节点上，而且这些节点也可能会动态地加入或离开集群。一致性哈希算法就是一种常用的解决方案，它可以解决节点的动态变化和负载均衡的问题。
本文将深入探讨一致性哈希算法的底层原理，包括其基本思想、关键步骤以及优缺点等，同时结合实际场景进行举例说明。
二、产生背景
考虑这么一种场景：
我们有三台缓存服务器编号node0、node1、node2，现在有 3000 万个key，希望可以将这些个 key 均匀的缓存到三台机器上，你会想到什么方案呢？
我们可能首先想到的方案是：取模算法hash（key）% N，即：对 key 进行 hash 运算后取模，N 是机器的数量；
这样，对 key 进行 hash 后的结果对 3 取模，得到的结果一定是 0、1 或者 2，正好对应服务器node0、node1、node2，存取数据直接找对应的服务器即可，简单粗暴，完全可以解决上述的问题；
取模算法虽然使用简单，但对机器数量取模，在集群扩容和收缩时却有一定的局限性：因为在生产环境中根据业务量的大小，调整服务器数量是常有的事；
而服务器数量 N 发生变化后hash（key）% N计算的结果也会随之变化！
比如：一个服务器节点挂了，计算公式从hash（key）% 3变成了hash（key）% 2，结果会发生变化，此时想要访问一个 key，这个 key 的缓存位置大概率会发生改变，那么之前缓存 key 的数据也会失去作用与意义；
大量缓存在同一时间失效，造成缓存的雪崩，进而导致整个缓存系统的不可用，这基本上是不能接受的；
为了解决优化上述情况，一致性 hash 算法应运而生~
三、什么是一致性哈希算法
一致性哈希算法是一种用于分布式系统中的数据分片和负载均衡的算法。它将整个哈希空间划分为一个环，并且每个节点在这个环上都有一个对应的位置。当需要读写某个数据时，先将其进行哈希运算得到一个哈希值，然后根据这个哈希值在环上找到对应的节点，从而实现数据的定位。
一致性哈希算法的优点在于：当新增或删除节点时，只会影响到环上的一小部分节点，因此不会像传统的哈希算法那样造成大量的数据迁移和重新分片。同时，由于节点数较多，请求可以被更好地平均分配，从而实现了负载均衡的效果。
另外，一致性哈希算法还可以通过增加虚拟节点来解决节点不均衡的问题，从而进一步提高负载均衡的效果。
四、一致性哈希算法原理
一致性哈希算法在 1997 年由麻省理工学院提出，是一种特殊的哈希算法，在移除或者添加一个服务器时，能够尽可能小地改变已存在的服务请求与处理请求服务器之间的映射关系；
一致性哈希解决了简单哈希算法在分布式哈希表（Distributed Hash Table，DHT）中存在的动态伸缩等问题；
一致性 hash 算法本质上也是一种取模算法；
不过，不同于上边按服务器数量取模，一致性 hash 是对固定值 2^32 取模；
IPv4 的地址是 4 组 8 位 2 进制数组成，所以用 2^32 可以保证每个 IP 地址会有唯一的映射；
1.hash 环
我们可以将这2^32个值抽象成一个圆环 ⭕️，圆环的正上方的点代表 0，顺时针排列，以此类推：1、2、3…直到2^32-1，而这个由 2 的 32 次方个点组成的圆环统称为hash环；
2.服务器映射到 hash 环
在对服务器进行映射时，使用hash（服务器ip）% 2^32，即：
使用服务器 IP 地址进行 hash 计算，用哈希后的结果对2^32取模，结果一定是一个 0 到2^32-1之间的整数；
而这个整数映射在 hash 环上的位置代表了一个服务器，依次将node0、node1、node2三个缓存服务器映射到 hash 环上；
3.对象 key 映射到服务器
在对对应的 Key 映射到具体的服务器时，需要首先计算 Key 的 Hash 值：hash（key）% 2^32；
注：此处的 Hash 函数可以和之前计算服务器映射至 Hash 环的函数不同，只要保证取值范围和 Hash 环的范围相同即可（即：2^32）；
将 Key 映射至服务器遵循下面的逻辑：
从缓存对象 key 的位置开始，沿顺时针方向遇到的第一个服务器，便是当前对象将要缓存到的服务器；
假设我们有 “semlinker”、“kakuqo”、“lolo”、“fer” 四个对象，分别简写为 o1、o2、o3 和 o4；
首先，使用哈希函数计算这个对象的 hash 值，值的范围是 [0, 2^32-1]：
图中对象的映射关系如下：
hash(o1) = k1; hash(o2) = k2;
hash(o3) = k3; hash(o4) = k4;
同时 3 台缓存服务器，分别为 CS1、CS2 和 CS3：
则可知，各对象和服务器的映射关系如下：
K1 => CS1
K4 => CS3
K2 => CS2
K3 => CS1
即：
以上便是一致性 Hash 的工作原理；
可以看到，一致性 Hash 就是：将原本单个点的 Hash 映射，转变为了在一个环上的某个片段上的映射！
五、服务器扩缩容场景
1.服务器减少
假设 CS3 服务器出现故障导致服务下线，这时原本存储于 CS3 服务器的对象 o4，需要被重新分配至 CS2 服务器，其它对象仍存储在原有的机器上：
此时受影响的数据只有 CS2 和 CS3 服务器之间的部分数据！
2.服务器增加
假如业务量激增，我们需要增加一台服务器 CS4，经过同样的 hash 运算，该服务器最终落于 t1 和 t2 服务器之间，具体如下图所示：
此时，只有 t1 和 t2 服务器之间的部分对象需要重新分配；
在以上示例中只有 o3 对象需要重新分配，即它被重新到 CS4 服务器；
在前面我们已经说过：如果使用简单的取模方法，当新添加服务器时可能会导致大部分缓存失效，而使用一致性哈希算法后，这种情况得到了较大的改善，因为只有少部分对象需要重新分配！
六、数据偏斜&服务器性能平衡问题
1.引出问题
在上面给出的例子中，各个服务器几乎是平均被均摊到 Hash 环上；
但是在实际场景中很难选取到一个 Hash 函数这么完美的将各个服务器散列到 Hash 环上；
此时，在服务器节点数量太少的情况下，很容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜问题；
如下图被缓存的对象大部分缓存在node-4服务器上，导致其他节点资源浪费，系统压力大部分集中在node-4节点上，这样的集群是非常不健康的：
同时，还有另一个问题：
在上面新增服务器 CS4 时，CS4 只分担了 CS1 服务器的负载，服务器 CS2 和 CS3 并没有因为 CS4 服务器的加入而减少负载压力；如果 CS4 服务器的性能与原有服务器的性能一致甚至可能更高，那么这种结果并不是我们所期望的；
2.虚拟节点
针对上面的问题，我们可以通过：引入虚拟节点来解决负载不均衡的问题：
即将每台物理服务器虚拟为一组虚拟服务器，将虚拟服务器放置到哈希环上，如果要确定对象的服务器，需先确定对象的虚拟服务器，再由虚拟服务器确定物理服务器；
如下图所示：
在图中：o1 和 o2 表示对象，v1 ~ v6 表示虚拟服务器，s1 ~ s3 表示实际的物理服务器；
3.虚拟节点的计算
虚拟节点的 hash 计算通常可以采用：对应节点的 IP 地址加数字编号后缀 hash（10.24.23.227#1) 的方式；
举个例子，node-1 节点 IP 为 10.24.23.227，正常计算node-1的 hash 值：
hash（10.24.23.227#1）% 2^32
假设我们给 node-1 设置三个虚拟节点，node-1#1、node-1#2、node-1#3，对它们进行 hash 后取模：
hash（10.24.23.227#1）% 2^32 hash（10.24.23.227#2）% 2^32 hash（10.24.23.227#3）% 2^32
注意：
分配的虚拟节点个数越多，映射在 hash 环上才会越趋于均匀，节点太少的话很难看出效果；
引入虚拟节点的同时也增加了新的问题，要做虚拟节点和真实节点间的映射，对象key->虚拟节点->实际节点之间的转换；
七、使用场景
一致性 hash 在分布式系统中应该是实现负载均衡的首选算法，它的实现比较灵活，既可以在客户端实现，也可以在中间件上实现，比如日常使用较多的缓存中间件memcached和redis集群都有用到它；
memcached 的集群比较特殊，严格来说它只能算是伪集群，因为它的服务器之间不能通信，请求的分发路由完全靠客户端来的计算出缓存对象应该落在哪个服务器上，而它的路由算法用的就是一致性 hash；
还有 redis 集群中 hash 槽的概念，虽然实现不尽相同，但思想万变不离其宗，看完本篇的一致性 hash，你再去理解 redis 槽位就轻松多了；
其它的应用场景还有很多：
RPC框架Dubbo用来选择服务提供者 分布式关系数据库分库分表：数据与节点的映射关系 LVS负载均衡调度器 ……
八、小结
一致性哈希是一种用于分布式系统中数据负载均衡的算法。在分布式系统中，多个服务器节点需要负责处理不同的请求，但由于每个请求的负载大小不同，因此会导致服务器节点的负载不平衡，一些节点可能会过度负载，而另一些节点则占用较少的资源。这就需要一种算法来平衡各个节点之间的负载。
一致性哈希算法通过将服务器节点和请求都映射到一个固定的哈希环上，使得每个请求可以被映射到一个特定的服务器节点上。同时，在哈希环上沿顺时针方向查找离该请求最近的服务器节点，并将该请求路由到该节点上，从而实现了负载均衡。一致性哈希算法还支持添加或删除服务器节点，同时保持大部分请求仍然能够映射到原来的节点上，以避免数据迁移带来的复杂性和成本。
总之，一致性哈希算法可以提高分布式系统的可扩展性和可靠性，减少系统崩溃等问题的风险，从而更好地满足大规模应用所需的高吞吐量和低延迟要求。
Redis中的Big Key问题
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。
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。
用几个实际的例子对大Key的特征进行描述：
● 一个String类型的Key，它的值为5MB（数据过大）； ● 一个List类型的Key，它的列表数量为20000个（列表数量过多）； ● 一个ZSet类型的Key，它的成员数量为10000个（成员数量过多）； ● 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）；
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。
二、Big Key产生的场景？
1、redis数据结构使用不恰当
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。
