前提

redis是我们经常使用的一个中间件,他是内存数据库,使用中经常会存一些list或者其他数据结构,内容很多的话,就会产生大key

导致问题

1. 内存占用过高：大Key会占用大量的内存空间，可能导致可用内存不足，从而触发内存淘汰策略。在极端情况下，可能导致内存耗尽，Redis实例崩溃，影响系统的稳定性。
2. 性能下降：大Key会占用大量内存空间，导致内存碎片增加，进而影响Redis的性能。对于大Key的操作，如读取、写入、删除等，都会消耗更多的CPU时间和内存资源，进一步降低系统性能。
3. 阻塞其他操作：某些对大Key的操作可能会导致Redis实例阻塞。例如，使用DEL命令删除一个大Key时，可能会导致Redis实例在一段时间内无法响应其他客户端请求，从而影响系统的响应时间和吞吐量。
4. 网络拥塞：每次获取大key产生的网络流量较大，可能造成机器或局域网的带宽被打满，同时波及其他服务。例如：一个大key占用空间是1MB，每秒访问1000次，就有1000MB的流量。
5. 主从同步延迟：当Redis实例配置了主从同步时，大Key可能导致主从同步延迟。由于大Key占用较多内存，同步过程中需要传输大量数据，这会导致主从之间的网络传输延迟增加，进而影响数据一致性。
6. 数据倾斜：在Redis集群模式中，某个数据分片的内存使用率远超其他数据分片，无法使数据分片的内存资源达到均衡。另外也可能造成Redis内存达到maxmemory参数定义的上限导致重要的key被逐出，甚至引发内存溢出。

解决方式

1. 压缩 适用于字符串类型的 redis key。采用压缩算法，将 key 压缩至可接受的范围内。压缩也是有讲究的，首先要选择无损的压缩算法，然后在压缩速率和压缩率之间也要权衡。比较常用的压缩算法/工具如下：

google snappy：无损压缩，追求压缩速度而不是压缩率（Compression rate） message pack：无损压缩，仅适用于 json 字符串的压缩，可以得到一个更小的 JSON，官网是：msgpack.org

2. 分割 适用于 list，set，hash 等容器类型的 redis key。规范要求容器的元素数量 < 5000，我们可以在写 redis 的时候做个逻辑，如果超过了 5000 的容器就做切片。

3. 抛弃 redis不存储过大的,可以直接查询数据库,或者是将不太重要的数据存储再Mongodb中,直接从mongodb查询