Redis的大Key与热Key问题

大Key

定义： 大Key是指那些值过大或元素数量过多的Key。注意：大Key是根据Value值来确定的！！！
例如，
String类型的Key，如果其值超过5MB，可能被视为大Key。
Hash类型的Key，如果超过5000个元素，可能被认定为大Key。
造成的问题：
1、内存不足：大Key占用大量内存，可能导致Redis实例的内存耗尽；
2、内存使用不均衡：大Key会使内存分配不均，影响Redis的负载均衡；
3、客户端命令变慢：对大Key的操作时间较长，会导致客户端执行命令变慢；
4、删除阻塞：大Key在删除时造成阻塞（Redis是单线程的）。
5、持久化时间长：大Key的持久化时间长，可能导致数据不一致；
解决方案：
1、拆分大Key：将一个大的Hash Key或List Key拆分成多个小的Key。
2、清理大Key：
a、使用UNLINK命令（Redis 4.0及以上版本），该命令可以异步删除大Key，避免阻塞；
b、逐步删除策略来安全地删除大Key。
3、监控内存水位：监控Redis的内存使用，设置合理的报警阈值。
4、定期清理过期数据：避免大Key的产生。

热Key

定义： 指在一段时间内访问量远超过其他Key的特定Key。热Key可能由于频繁访问导致系统负载集中在该Key上，从而引发性能问题。
造成的问题：
1、流量集中：热Key可能导致大量请求集中在Redis某一个节点，影响负载均衡；
2、CPU占用高：频繁对热Key的访问会消耗大量的CPU资源；
3、请求分配不均：由于请求集中在热Key，可能会导致系统其它部分的资源分配不均，引发性能瓶颈，甚至引发系统雪崩；
4、响应时间延长：因为其它的请求被热Key阻塞，导致响应时间延长。
如何发现：
1、业务经验预估：基于业务模型和用户行为，预估哪些Key可能成为热Key。
2、统计数据：在客户端或代理层统计访问频率，发现访问量特别高的Key。
3、Redis监控：使用Redis集群监控来发现QPS倾斜。
4、redis-cli --hotkeys：使用redis-cli --hotkeys命令来发现热点Key。
解决方案：
1、本地缓存：在客户端使用本地缓存，减少对热Key的访问。
2、分散热Key：通过给热Key添加前缀或后缀，将热Key分散到不同的节点上，避免流量集中。
3、读写分离：利用读写分离架构，增加slave节点来分担读请求。
4、阿里云Tair：使用阿里云Tair的QueryCache特性来缓存热点Key的查询结果，减轻对后端Redis的压力。
5、热点数据分片：将热Key拆分为多个小Key，并分片处理，降低单一Key的访问压力；
6、缓存预热：在高访问量来临前，提前将热Key数据加载到缓存中，减少突发的流量影响；
7、随机缓存失效时间：设置Key的过期时间时，增加随机性，避免所有缓存同时失效，导致缓存雪崩；
8、防止缓存穿透：使用布隆过滤器等技术，防止大量无效请求穿透缓存，直接访问后端数据库；