def find_big_keys(redis_conn, threshold): cursor = '0' big_keys = [] while cursor != 0: cursor, keys = redis_conn.scan(cursor=cursor, count=1000) # 分批迭代keys for key in keys: size = redis_conn.memory_usage(key) if size > threshold: big_keys.append((key, size)) return big_keys
打印出所有大于1MB的key
for key, size in find_big_keys(r, 1024 * 1024): print(f"BigKey: {key}, Size: {size}") # 还可以使用异步任务，将得到的key放到指定的地方进行存储，方便后面分析处理
这里使用SCAN命令而非KEYS命令，因为SCAN命令是基于游标的迭代器，可以分批次迭代keys，减少对内存的冲击。
这个脚本分批迭代所有的keys，并且仅在发现超过指定大小的key时才会将其信息打印出来或者进行其他操作。
通过设置count参数，你可以根据你的Redis服务器的具体情况来调整每批次处理的keys数量，以达到在不影响Redis性能的前提下完成BigKeys的检测。此外，这个脚本应该在Redis的负载较低时运行，以最小化其对生产环境的影响。
##### BigKey的产生原因
**1、** 不合理的数据设计
一个典型的例子是将用户的所有行为数据存放在一个大的List中，而不是分拆成多个小List按时间或者事件类型存储。
**2、** 业务逻辑变化
随着业务发展，原本预计不会存储大量数据的Key，可能因为用户量的增长或业务逻辑的变化变成了BigKey。
**3、** 缺失的监控预警
没有及时地监控和预警系统的话，一旦数据量异常增长，就可能产生BigKey，而未能及时发现。
##### BigKey带来了什么样的问题
**1、** 性能问题
由于Redis的单线程模型，BigKey的操作可能会阻塞其他命令的执行，造成明显的延迟。
**2、** 资源消耗
BigKey占用大量内存，可能会导致内存溢出或者其他数据的驱逐。
**3、** 数据管理问题
BigKey会给数据迁移工作带来挑战，特别是在使用Redis集群时。
##### BigKey的处理方案
**1、** 切割大key
可以将一个大的Hash表切割成多个小Hash表，每个Hash表存储一部分数据。
**2、** 删除或过期
可以对BigKey进行渐进式删除，避免一次性删除造成服务的长时间阻塞。
redis-cli --eval del_big_key.lua , bigkey_name
**3、** 使用合适的命令
使用`Scan`系列命令进行数据处理，避免一次性操作大量数据。
redis-cli scan 0 match * count 1000
##### 如何有效避免BigKey产生的策略
**1、** 合理的数据模型设计
根据业务需求选择合理的数据类型，例如使用小Hash代替大String。
Redis为Hash类型的字段使用了特殊的编码方式，如ziplist或hashtable，这些编码方式可以在保持较小内存占用的同时存储相对较小的值。
当Hash中的元素数量和单个元素的大小达到一定阈值时，Redis会自动从ziplist转换为hashtable，这种优化能够有效利用内存。
**2、** 强化监控预警机制
利用Redis自带的监控工具或第三方监控工具，如 Prometheus + Grafana，及时发现异常。
**3、** 定期的性能评估与优化
定期进行性能评估，及时对数据模型进行调整。
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最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记和面经，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。
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##### 总结
BigKey问题在Redis的使用中是一个不能忽视的问题。通过合理的数据模型设计，强化监控预警机制，以及定期的性能评估，
可以有效地避免BigKey的产生，保持Redis的高性能。我们需要不断地学习和应对新的技术挑战，提升系统的稳定性和可用性。
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