关于Bigkey问题，咱们其实可以这样去想和试着解决的那些方法探索

那咱们该怎么想、怎么试着解决呢？别急着找高大上的技术方案，先从最朴素的思路开始。

第一，先得知道“杂物间”里到底有什么——识别Bigkey。

你都不能确定哪个key是“大块头”，后续所有工作都是白搭，这里可以参考《Redis开发与运维》这本书里提到的一些方法，最直接的就是用Redis自带的命令，redis-cli --bigkeys 这个命令，它能帮你扫描整个数据库，找出哪种数据类型的key最大、最多，这就好比给房间来个快速巡查，看看是衣服堆成了山，还是旧书报塞满了箱。

但这个方法有个缺点,它是个“快照”，不实时，而且可能会对线上服务有一点点影响，更精细一点的做法是，从源头上看，你的应用程序在写入Redis的时候，是不是可以加个监控？在代码里，当某个String类型的value长度超过10KB，或者List/Hash/Set/ZSet的元素数量超过5000个时（这个阈值你自己定），就记录个日志或者发个告警，这就好比你在往杂物间放东西时，自己心里有个数：“哎呀，这箱东西再放进去，那个角落就快满了。” 这样就能在问题发生前预警。

第二，想想“这些东西是不是非得塞在一起？”——从设计上避免Bigkey。

很多时候,Bigkey的产生是因为图省事，要把一个用户的所有信息存成一个大的Hash键，用户每更新一次资料，这个巨大的Hash就要整个序列化、反序列化一次，网络传输压力也大，这就像你把春夏秋冬所有衣服都塞进一个巨型衣柜，想找件T恤得翻半天。

那能不能分开放呢？这就是“分而治之”的思想，参考一下Redis之父Salvatore Sanfilippo（antirez）在博客中表达过的观点，他更推荐使用多个key来管理数据，而不是一个巨大的key，把那个大Hash拆开，用 user:123:base_info, user:123:address, user:123:preferences 等多个小key来存储，这样操作起来更灵活，对Redis的压力也小得多，虽然一次获取所有信息可能需要多次请求（可以用pipeline优化），但相比Bigkey带来的风险，这点代价通常是值得的。

再比如,一个存储用户好友ID列表的大Set key，如果好友数上万，也很危险，能不能按好友名字的首字母或者ID的哈希值分到多个Set里呢？这样每个Set的大小就可控了。

第三，如果Bigkey已经存在了，像个“历史包袱”甩不掉，怎么办？——安全地拆解与清理。

直接DEL一个巨大的key是极度危险的,因为Redis是单线程的，删除一个几百MB的key会阻塞其他命令很久，可能导致服务雪崩，这就像你想一口气把杂物间清空，结果把所有东西都堆在门口，直接把路堵死了，家里其他人啥也干不了。

那得讲究策略,对于大Hash、大List、大Set这类有结构的key，不能直接删，要“蚂蚁搬家”。

• 对于大List： 可以不用 DEL，而用 LTRIM 命令。LTRIM key start stop 可以只保留列表指定范围内的元素，你可以写个小脚本，每次用 LTRIM 命令一点点地“修剪”掉列表头部的元素，比如每次删100个，间隔一段时间再删下一次，直到整个列表被修剪完，这样就把一个大的阻塞操作，变成了多个小的、可控的非阻塞或微阻塞操作。
• 对于大Hash： 可以用 HSCAN 命令加 HDEL 命令。HSCAN 可以增量式地遍历Hash的所有字段，不会阻塞，你遍历出一批字段（比如100个），然后用 HDEL 删除这一批，休息一下再继续，同样是化整为零的思路。
• 对于大Set/Sorted Set： 思路类似，使用 SSCAN/ZSCAN 配合 SREM/ZREM 进行分批删除。

这个方法在京东云开发者社区等技术分享平台被多次强调,是处理已存在Bigkey的标准“安全操作”。

第四，除了拆和删，还有没有别的思路？——换个地方放。

有些数据它天生就是大的,比如一篇很长的文章内容、一张图片的Base64编码，你把它存在Redis里，无论怎么分片，对单个实例来说它都是个Bigkey，这时候就得想想，Redis是不是它最好的归宿？

Redis的优势是快,适合存频繁访问的热点小数据，对于这种大的、可能访问没那么频繁的数据，是不是可以考虑存到别的地方？比如对象存储（OSS/S3），或者数据库里，然后在Redis里只存一个指向这些数据的地址或ID，这就好比杂物间里只放最常用、应季的东西，而那些一年才用一次的滑雪板、圣诞树，就放到地下室或者租个储物柜去，虽然取用的时候多了一步，但保证了日常空间的整洁和高效。

总结一下

看待Bigkey问题,咱们的心态应该是：

1. 预防优于治疗： 在设计和编码阶段就建立规范，避免创建Bigkey。
2. 监控不能少： 要有手段能及时发现Bigkey，无论是通过工具扫描还是代码埋点。
3. 处理要温柔： 对于已有的Bigkey，切忌暴力删除，要用增量、分批的“软”操作。
4. 工具要用对： 清楚每个数据类型的SCAN和TRIM类命令，它们是拆解Bigkey的手术刀。
5. 格局要打开： 认清Redis的定位，不是所有数据都非得塞进Redis，用合适的存储做合适的事。

这么一想,Bigkey虽然麻烦，但也不是什么无法解决的妖魔鬼怪，关键是要有正确的思路和耐心的方法。