Redis 大 key 问题解决方案

在 Redis 中遇到“大 key”问题（即某个 key 对应的数据结构过大，可能是字符串过长、hash/列表/集合中元素过多等）时，会带来严重的性能问题，比如：

• 阻塞主线程（Redis 是单线程的）；
• 复制开销大（主从同步耗时高）；
• 慢日志、阻塞客户端；
• 内存碎片或爆内存。

一、如何识别大 key

可以用以下方式排查：

1. MEMORY USAGE key 查看 key 占用的内存。
2. SCAN + TYPE + MEMORY USAGE 脚本遍历判断哪些 key 是大 key。
3. 使用 redis-cli --bigkeys 工具，扫描整个 Redis 找出最大 key。
4. 使用监控工具（如 RedisInsight、Datadog）分析内存占用和慢查询。

二、应对大 key 的解决方案

1. 拆分大 key

把一个大 key 拆成多个小 key，按规则命名，例如：

• 原始：user:123:friends（有10万好友）
• 拆分后：

  user:123:friends:0
  user:123:friends:1
  ...
  user:123:friends:99
  

每个 key 存 1000 个元素。读取时按页组合读取。

2. 分页访问

对于 list/set/zset/hash 结构，分页读取避免一次取完：

• list/zset：用 LRANGE / ZRANGE 分段。
• hash：用 HSCAN。
• set：用 SSCAN。

3. 避免一次性删除大 key

直接 DEL 大 key 会阻塞主线程。可以改用：

• 异步删除：Redis 4.0+ 支持 UNLINK key，会异步释放内存；
• 分批删除：拆成多个小 key，用脚本或程序定期删除。

4. 合理设计数据结构

比如：

• 不要存超长字符串；
• 对于大 hash，可以按子业务拆分多个 hash；
• 考虑是否适合 Redis，超大数据是否应存在其他数据库（如 Elastic、Mongo、Postgres）。

5. 开启 Lazy-free 模式

配置 Redis（4.0+）支持后台异步删除：

lazyfree-lazy-eviction yes
lazyfree-lazy-expire yes
lazyfree-lazy-server-del yes

6. 使用 TTL 控制过期

设置合适的过期时间，避免数据堆积成大 key。

三、补充建议

• 定期巡检：每天自动扫描大 key 预警。
• 监控慢查询和阻塞事件，及时定位问题。
• 开发规范控制数据写入，避免突发写入形成大 key。