redis中如果某一個key-value值過大，在訪問量比較高的時候就可能會造成網路頻寬不足，例如一個value值儲存大小為5MB，同時有5000個併發訪問，網路頻寬需要209.7 Gbps，這必然會造成網路阻塞。其次redis中是單執行緒結構如果一個key-value值佔用記憶體過大，傳輸時佔用此執行緒時間過長，會影響其他資料的讀取效率。
在解決大key問題時，首先我們的找出大key:
redis-cli --bigkeys命令。可以用來找到某個例項5種資料型別(string、hash、list、set、zset)最大的key。- 優點：不阻塞服務
- 缺點：資訊較少（只有各型別最大的key資訊），內容不夠精確（例如hash/list/set/zset都是以元素個數衡量大key，但實際上元素個數多不代表佔用記憶體大）。
redis-rdb-tools工具。redis例項上執行bgsave，然後對dump出來的rdb檔案進行分析。- 優點：獲取資訊更詳細
- 缺點：需要離線操作，獲取結果時間較長
- 使用實時Top key工具
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優點：準確性高、對效能幾乎無影響。
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缺點：展示的Key數量有一定限制，但能滿足常規場景下的需求。
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所以我們在設計key值時應該儘量避免大key問題的出現，以下是我的解決思路：
1、大key問題我們儘量在設計之初就避免此問題的產生，合理設計業務訪問量較大的資料結構，儘量避免在訪問量較大的同時資料記憶體也過大
2、及時清除無效資料，例如list過長其中又儲存著很多無效資料、hash中有大量無效資料，避免無效資料佔用記憶體
3、必要時可以將redis中資料進行壓縮，用時間換取空間
4、硬體上可以增加網路頻寬提高網路傳輸