大 key 与热 key

用途：处理“单命令耗时高”“单节点被打满”“迁移卡住”这三类问题

定义与判定

类型	经验阈值	危害
大 key	String value > 10KB；集合元素 > 5000 或总大小 > 10MB	网络阻塞、序列化耗时、删除卡顿、迁移与备份慢、复制积压
热 key	单 key QPS 明显高于其他（如 > 万级）	单分片 CPU/带宽打满，Cluster 无法通过加分片解决

发现手段：

• redis-cli --bigkeys（采样扫描，注意会遍历）、--hotkeys（需 maxmemory-policy 为 LFU 类）。
• MEMORY USAGE key、DEBUG OBJECT（慎用）。
• RDB 离线分析工具（如 rdb-tools 类）适合全量盘点且不影响线上。
• 客户端/代理层指标：单 key QPS 与响应字节数、慢查询日志 SLOWLOG、INFO commandstats。

大 key 治理

手法	做法
拆分	大 Hash/Set/ZSet 按字段或 ID 哈希拆成 N 个子 key（user:1000:shard:3）
压缩	值序列化前压缩（zstd/lz4），或只存必要字段
分层存储	缓存只存索引/摘要，明细走 DB 或对象存储
异步删除	UNLINK 替代 DEL，避免大 key 删除阻塞主线程
禁止全量读取	用 HSCAN/ZSCAN/HRANDFIELD 分批，替代 HGETALL/SMEMBERS
生命周期	给所有缓存 key 设 TTL，避免只增不减

热 key 治理

1. 多级缓存：本地缓存（Caffeine）吸收绝大部分读，设短 TTL（几十到几百毫秒）以控制不一致。
2. key 打散：写热点（计数）拆成 counter:{id}:{0..N}，读时求和；或用 HINCRBY 分片。
3. 读写分离与副本：热读分散到多个从库（注意延迟）。
4. 合并写：客户端缓冲 + 批量刷（计数类），降低 QPS 到 Redis 的压力。
5. 隔离：热点业务单独实例，避免影响同实例其他 key。
6. 探测与自动处理：部分代理/客户端支持热 key 探测与自动本地缓存。

迁移与容量影响

大 key 会导致 slot 迁移缓慢、复制全量同步时间长、AOF 重写与备份体积膨胀。上线前把“单 key 上限”写进规范并在 CI/巡检中检查，比事后治理成本低得多。

常见误区

误区	修正
用 KEYS/MONITOR 排查热点	本身就会打挂实例，改用 SLOWLOG、INFO、离线 RDB 分析
以为 Cluster 能解决热 key	分片按 key 路由，单 key 仍在单节点
删除大 key 用 DEL	用 UNLINK 或分批删除
只做本地缓存不设失效	本地层成为不一致的主要来源，需要短 TTL + 主动失效

延伸阅读

• Redis 官方文档：Performance、UNLINK、SLOWLOG
• 各云厂商 Redis 最佳实践中的大 key/热 key 章节