Redis里怎么快速找到那些大Key，避免性能坑的实用技巧分享

说到Redis这个大Key的问题，确实是很多开发者会遇到的一个性能坑，大Key说白了就是那些在Redis里占用的空间特别大，或者包含的元素数量特别多的Key，比如一个String类型的Key，它存了一个好几MB的字符串；或者一个Hash、List、Set、ZSet类型的Key，它里面可能塞了几十万甚至上百万个元素，这种Key就像是在顺畅的车流里突然出现一辆开得特别慢的大卡车,会拖慢整个系统的速度。

为什么大Key这么讨厌呢？主要会带来这么几个麻烦：操作大Key会很耗时，比如你执行一个GET命令去取一个好几MB的String，网络传输就要花不少时间，Redis服务器本身处理也需要更长的计算时间，这会直接导致客户端请求的延迟变高，在Redis进行持久化（比如生成RDB快照）或者主从节点同步数据时，如果碰到大Key，可能会引起进程长时间阻塞，导致服务暂时不可用，更危险的是，如果你对一个大Key使用DEL命令进行删除，因为Redis是单线程的，这个删除操作会卡住整个服务器一段时间，期间其他所有命令都得不到响应,这简直就是一场小型的灾难。

我们必须得想办法把这些“性能杀手”找出来，下面分享几个实用的技巧,不需要太高深的专业背景也能用。

第一个最直接的方法，就是使用Redis自带的命令行工具redis-cli，并配上--bigkeys这个参数。 这是Redis官方提供的一个扫描工具，用起来非常简单，你只需要在终端里输入这样一条命令（假设你的Redis服务器在本地，端口是默认的6379）：

redis-cli --bigkeys

然后敲回车，这个工具就会自动扫描整个Redis数据库，逐个分析每个Key的大小，扫描结束后，它会给你一份汇总报告，告诉你每种数据类型（比如String、Hash、List等）里最大的Key是哪个，以及它的大小或元素数量是多少，这个方法的好处是省心，全自动扫描，但也要注意它的一个小缺点，它一次只能报告每种数据类型下的一个最大Key，如果你的数据库里有多个大Key，它可能无法全部给你列出来，根据Redis官方文档的介绍,这个工具是通过扫描数据库来估算Key的大小的。

第二个方法更灵活一些，是使用Redis的SCAN命令结合脚本进行自定义扫描。 SCAN命令可以让你以一种不阻塞服务器的方式，分批地遍历数据库中的所有Key，你可以自己写一个简单的脚本（比如用Python、Shell等），先用SCAN命令获取到所有的Key，然后对每个Key，使用DEBUG OBJECT命令或者更推荐的MEMORY USAGE命令（Redis 4.0及以上版本支持）来查看每个Key实际占用了多少内存，你可以自己设定一个阈值，比如超过10KB的String，或者元素数量超过5000的Hash，凡是超过这个阈值的，就把它记录下来，这个方法的好处是你可以完全自定义规则，想找多大的Key就找多大的键，一网打尽，更加全面。MEMORY USAGE命令在Redis文档中有详细说明,它能给出Key及其值在内存中的精确字节数。

第三个方法，适合线上正在运行的Redis实例，就是借助一些现成的开源可视化监控工具。 比如RedisInsight（由Redis Labs开发）或者一些其他的第三方监控平台，这些工具通常都集成了大Key分析的功能，你只需要连接上你的Redis服务器，它们往往会提供一个直观的界面，帮你分析内存使用情况，并且用图表的形式把大Key给你展示出来，一眼就能看清楚哪些Key占用了最多的内存，这种方法对于不习惯命令行的同学来说非常友好，而且信息呈现得很直观,RedisInsight的官方介绍里就强调了其可视化的Key分析能力。

还有一个辅助性的方法，就是查看Redis自身的监控信息。 你可以通过INFO commandstats这个命令来查看所有Redis命令的统计信息，虽然它不能直接告诉你哪个Key大，但你可以观察哪些命令（比如HGETALL、LRANGE等）的调用耗时特别长，如果某个命令的平均耗时或者总耗时异常的高，那很可能就是因为操作了大Key导致的，这可以作为一个线索,提示你去重点排查与这些慢命令相关的Key。

找到了大Key之后，解决办法通常就是对它们进行“瘦身”，比如把大的Hash拆分成多个小的Hash；或者如果数据不是需要实时精确计算的，可以考虑对value进行压缩后再存储；对于过期不用的数据，及时用UNLINK命令代替DEL来异步删除,避免阻塞。

定期给Redis做“体检”，检查一下有没有大Key，是保证Redis高性能、高可用性的一个非常重要的好习惯，上面这几个方法可以根据你的具体场景和习惯来选择使用,希望能帮你避开这个大坑。