Reids大key優化

現象：

1、單個簡單的key儲存的value很大

2、hash， set，zset，list 中儲存過多的元素

3、一個叢集儲存了上億的key

問題：

1，讀寫bigkey會導致超時嚴重，甚至阻塞服務

2，大key相關的刪除或者自動過期時，會出現qps突降或者突升的情況，極端情況下，會造成主從複製異常，Redis服務阻塞無法響應請求

解決方式

1，拆分物件：將物件拆分成多個key-value，使用multiGet獲取值，這樣分拆意義在於分拆操作的壓力，將操作壓力平攤到多個redis例項，降低對於單個redis的io壓力。

或者分拆成幾個key-value， 也可以將這個儲存在一個hash中，每個field代表一個具體的屬性，使用hget,hmget來獲取部分的value，使用hset，hmset來更新部分屬性。

2，對儲存元素按一定規則進行分類， 分散儲存到多個redis例項中

3，只快取經常訪問的資料，而不是全部都做，80、20規則

4，降低key大小

5，減少key個數可以減少對記憶體的消耗，可以參考hash結構儲存，將多個key儲存在一個hash結構中

使用Bloom的場景往往是資料量極大的情況，這種情況下，bitmap和bloom使用空間比較大。

如果bitmap比較大，可以拆分成多個小的bitmap，可以通過結合hash方式，將key路由到hash上對應的bitmap上，將不同的key分配給不同的bitmap。