今天來聊聊，關于 Redis 大 key 的四個問題。

• 什么是 Redis 大 key？
• 大 key 會造成什么問題？
• 如何找到大 key ？
• 如何刪除大 key？

什么是 Redis 大 key？

大 key 并不是指 key 的值很大，而是 key 對應的 value 很大。

一般而言，下面這兩種情況被稱為大 key：

• String 類型的值大于 10 KB；
• Hash、List、Set、ZSet 類型的元素的個數超過 5000個；

大 key 會造成什么問題？

大 key 會帶來以下四種影響：

• 客戶端超時阻塞。由于 Redis 執行命令是單線程處理，然后在操作大 key 時會比較耗時，那么就會阻塞 Redis，從客戶端這一視角看，就是很久很久都沒有響應。
• 引發網絡阻塞。每次獲取大 key 產生的網絡流量較大，如果一個 key 的大小是 1 MB，每秒訪問量為 1000，那么每秒會產生 1000MB 的流量，這對于普通千兆網卡的服務器來說是災難性的。
• 阻塞工作線程。如果使用 del 刪除大 key 時，會阻塞工作線程，這樣就沒辦法處理后續的命令。
• 內存分布不均。集群模型在 slot 分片均勻情況下，會出現數據和查詢傾斜情況，部分有大 key 的 Redis 節點占用內存多，QPS 也會比較大。

如何找到大 key ？

1.redis-cli --bigkeys 查找大key

可以通過 redis-cli --bigkeys 命令查找大 key：

redis-cli -h 127.0.0.1 -p6379 -a "password" -- bigkeys

使用的時候注意事項：

• 最好選擇在從節點上執行該命令。因為主節點上執行時，會阻塞主節點；
• 如果沒有從節點，那么可以選擇在 Redis 實例業務壓力的低峰階段進行掃描查詢，以免影響到實例的正常運行；或者可以使用 -i 參數控制掃描間隔，避免長時間掃描降低 Redis 實例的性能。

該方式的不足之處：

• 這個方法只能返回每種類型中最大的那個 bigkey，無法得到大小排在前 N 位的 bigkey；
• 對于集合類型來說，這個方法只統計集合元素個數的多少，而不是實際占用的內存量。但是，一個集合中的元素個數多，并不一定占用的內存就多。因為，有可能每個元素占用的內存很小，這樣的話，即使元素個數有很多，總內存開銷也不大；

2.使用 SCAN 命令查找大 key

使用 SCAN 命令對數據庫掃描，然后用 TYPE 命令獲取返回的每一個 key 的類型。

對于 String 類型，可以直接使用 STRLEN 命令獲取字符串的長度，也就是占用的內存空間字節數。

對于集合類型來說，有兩種方法可以獲得它占用的內存大小：

• 如果能夠預先從業務層知道集合元素的平均大小，那么，可以使用下面的命令獲取集合元素的個數，然后乘以集合元素的平均大小，這樣就能獲得集合占用的內存大小了。List 類型：LLEN? 命令；Hash 類型：HLEN? 命令；Set 類型：SCARD? 命令；Sorted Set 類型：ZCARD 命令；
• 如果不能提前知道寫入集合的元素大小，可以使用MEMORY USAGE 命令（需要 Redis 4.0 及以上版本），查詢一個鍵值對占用的內存空間。

3.使用 RdbTools 工具查找大 key

使用 RdbTools 第三方開源工具，可以用來解析 Redis 快照（RDB）文件，找到其中的大 key。

比如，下面這條命令，將大于 10 kb 的  key  輸出到一個表格文件。

rdb dump.rdb -c memory --bytes 10240 -f redis.csv

如何刪除大 key？

刪除操作的本質是要釋放鍵值對占用的內存空間，不要小瞧內存的釋放過程。

釋放內存只是第一步，為了更加高效地管理內存空間，在應用程序釋放內存時，操作系統需要把釋放掉的內存塊插入一個空閑內存塊的鏈表，以便后續進行管理和再分配。這個過程本身需要一定時間，而且會阻塞當前釋放內存的應用程序。

所以，如果一下子釋放了大量內存，空閑內存塊鏈表操作時間就會增加，相應地就會造成 Redis 主線程的阻塞，如果主線程發生了阻塞，其他所有請求可能都會超時，超時越來越多，會造成 Redis 連接耗盡，產生各種異常。

因此，刪除大 key 這一個動作，我們要小心。具體要怎么做呢？這里給出兩種方法：

• 分批次刪除
• 異步刪除（Redis 4.0版本以上）

1.分批次刪除

對于刪除大 Hash，使用 hscan 命令，每次獲取 100 個字段，再用 hdel 命令，每次刪除 1 個字段。

Python代碼：

def del_large_hash():
  r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
    large_hash_key ="xxx" #要刪除的大hash鍵名
    cursor = '0'
    while cursor != 0:
        # 使用 hscan 命令，每次獲取 100 個字段
        cursor, data = r.hscan(large_hash_key, cursor=cursor, count=100)
        for item in data.items():
                # 再用 hdel 命令，每次刪除1個字段
                r.hdel(large_hash_key, item[0])

對于刪除大 List，通過 ltrim 命令，每次刪除少量元素。

Python代碼：

def del_large_list():
  r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
  large_list_key = 'xxx'  #要刪除的大list的鍵名
  while r.llen(large_list_key)>0:
      #每次只刪除最右100個元素
      r.ltrim(large_list_key, 0, -101)

對于刪除大 Set，使用 sscan 命令，每次掃描集合中 100 個元素，再用 srem 命令每次刪除一個鍵。

Python代碼：

def del_large_set():
  r = redis.StrictRedis(host='redis-host1', port=6379)
  large_set_key = 'xxx'   # 要刪除的大set的鍵名
  cursor = '0'
  while cursor != 0:
    # 使用 sscan 命令，每次掃描集合中 100 個元素
    cursor, data = r.sscan(large_set_key, cursor=cursor, count=100)
    for item in data:
      # 再用 srem 命令每次刪除一個鍵
      r.srem(large_size_key, item)

對于刪除大 ZSet，使用 zremrangebyrank 命令，每次刪除 top 100個元素。

Python代碼：

def del_large_sortedset():
  r = redis.StrictRedis(host='large_sortedset_key', port=6379)
  large_sortedset_key='xxx'
  while r.zcard(large_sortedset_key)>0:
    # 使用 zremrangebyrank 命令，每次刪除 top 100個元素
    r.zremrangebyrank(large_sortedset_key,0,99)

2.異步刪除

從 Redis 4.0 版本開始，可以采用異步刪除法，用 unlink 命令代替 del 來刪除。

這樣 Redis 會將這個 key 放入到一個異步線程中進行刪除，這樣不會阻塞主線程。