Redis 单key值过大优化方式

最新推荐文章于 2025-11-01 18:06:34 发布

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针对Redis在处理大Key时可能引发的性能问题，本文提出了有效的优化策略。包括将大value分拆成多个key-value，利用hash结构存储部分数据，以及通过计算hash值分拆hash、set、zset、list等集合类型数据，旨在降低单个Redis实例的IO压力，提升整体响应速度。

Redis使用过程中经常会有各种大key的情况，比如：

由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。

1、单个简单的key存储的value很大

1.1、改对象需要每次都整存整取

可以尝试将对象分拆成几个key-value，使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO影响；

1.2、该对象每次只需要存取部分数据

可以像第一种做法一样，分拆成几个key-value，也可以将这个存储在一个hash中，每个field代表一个具体的属性，使用hget,hmget来获取部分的value，使用hset，hmset来更新部分属性

2、 hash， set，zset，list 中存储过多的元素

类似于场景一种的第一个做法，可以将这些元素分拆。

以hash为例，原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value)
现在，固定一个桶的数量，比如 10000，每次存取的时候，先在本地计算field的hash值，模除 10000，确定了该field落在哪个key上。

newHashKey  =  hashKey + (*hash*(field) % 10000）;   
hset (newHashKey, field, value) ;  
hget(newHashKey, field)

set, zset, list 也可以类似上述做法.

但有些不适合的场景，比如，要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的，这个就需要一些附加的属性，或者是在 key的拼接上做一些工作（比如list按照时间来分拆）

Redis 单key值过大 优化方式