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Redis的大Key问题如何解决 ​

Redis的大Key问题是指单个Key所对应的数据量过大，一般单个key超过10kb就被认为是大Key，这会导致以下问题：

  1. 网络延迟增大：传输大数据需要更多的时间。
  2. 阻塞Redis性能：大Key的操作会阻塞Redis单线程的性能。
  3. 内存不足和导致OOM：大Key可能会占用过多内存，影响其它部分的缓存使用。

为了解决这些问题，可以采取以下解决方案：

解决方案 ​

1. 分拆大Key ​

big list： list1、list2、...listN

big hash：可以将数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据

  1. 压缩数据

在存储之前对较大的数据进行压缩，从而减少存储占用空间。

java
import java.util.zip.GZIPOutputStream;  
import java.io.ByteArrayOutputStream;  
import java.io.IOException;  
import java.nio.charset.StandardCharsets;  

// Example of compressing data before storing  
public class DataCompressor {  
    public byte[] compress(String data) throws IOException {  
        ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream(data.length());  
        GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(bos);  
        gzip.write(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));  
        gzip.close();  
        return bos.toByteArray();  
    }  

    public void storeCompressedKey(String key, String data) {  
        try {  
            byte[] compressedData = compress(data);  
            RedisClient.set(key.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), compressedData);  
        } catch (IOException e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
}

3. 惰性删除 ​

当更新或删除大Key时使用惰性删除(lazyfree-lazy-expire yes)来避免阻塞整个Redis。

  1. 使用SCAN替代KEYS

在处理集合时，使用SCAN命令遍历大Key而不是KEYS，避免一次性加载所有数据。

java
import redis.clients.jedis.Jedis;  
import redis.clients.jedis.ScanParams;  
import redis.clients.jedis.ScanResult;  

import java.util.List;  

// Example: Iterating through large set with SCAN  
public class RedisScanner {  
    private Jedis jedis;  

    public RedisScanner(Jedis jedis) {  
        this.jedis = jedis;  
    }  

    public void scanLargeKey(String largeSetKey) {  
        String cursor = ScanParams.SCAN_POINTER_START;  
        ScanParams scanParams = new ScanParams().count(100); // 分批次取100个  
        do {  
            ScanResult<String> scanResult = jedis.sscan(largeSetKey, cursor, scanParams);  
            List<String> results = scanResult.getResult();  
            processResults(results);  
            cursor = scanResult.getCursor();  
        } while (!cursor.equals(ScanParams.SCAN_POINTER_START));  
    }  

    private void processResults(List<String> results) {  
        // 处理结果集  
    }  
}

结论 ​

分片、压缩、异步删除和合理的遍历方式可以有效解决Redis大Key问题。在实际应用中，根据具体的使用场景和系统架构选择和组合这些方案。此外，要定期监控Redis节点的内存和数据使用情况，优化大Key的管理。注意，解决大Key问题往往需要架构上的设计调整。

更新: 2024-08-07 21:31:02
原文: https://www.yuque.com/tulingzhouyu/db22bv/fg51mlsueyfivzrh