Redis中大Key與熱Key的解決方案
一、定義
1.1、什么是大key
大 key指的是一個鍵中包含了大量的數據。（總結一個字就是大）占用空間：
大key通常指的是一個鍵包含了大量的數據，使得該鍵對應值的占用的內存超出了正常范圍。這個大小的閾值并不是固定的，而是相對于 Redis 實例的可用內存而言。當一個鍵的大小超出了 Redis 實例可用內存時，就可以認為它是一個大key。操作耗時：如果對一個 key 的操作所需的時間過長，導致性能下降或者影響其他請求的處理速度，也可以說這個 key 是
大key。因為這種情況通常是由于該 key 下包含了大量的數據。
1.2、什么是熱key
熱 key指的是頻繁訪問的鍵。(總結就是熱，訪問頻繁。)頻繁訪問：在某一段時間內被頻繁訪問的 key 就是
熱key。業(yè)務方面：比如商城促銷的場景下，某個商品的緩存可能就會成為
熱key。這種情況下熱key反應的不僅是該鍵的訪問頻率高，還反映了用戶對某個業(yè)務功能的熱度。性能方面：
熱key的頻繁訪問造成 Redis 的 CPU 占用率過高，造成響應時間延長或者請求阻塞，從而造成系統(tǒng)崩潰。
key 的大與不大，熱與不熱要根據自己的業(yè)務，從實際情況進行評估。
二、影響
2.1、大 key 的影響
- 內存消耗： 在進行緩存時降低緩存的效率，占用大量的內存空間，使得 Redis 的內存消耗急劇增加，還可能導致 Redis 實例的內存資源不足，甚至出發(fā)內存淘汰策略，從而影響系統(tǒng)的正常運行。
- 性能下降：處理大的 key，會耗費更多的 CPU 時間以及帶寬，導致 Redis 性能下降。由于 Redis 還是單線程的，處理
大key的操作進而會阻塞其他請求的處理，從而影響系統(tǒng)性能。 - 持久化效率降低： 在進行持久化操作時，
AOF與RDB都會因為該大key耗費更多的時間，從而延遲持久化時間，分布式環(huán)境下甚至會造成緩存不一致。 - 網絡傳輸延遲：
大key在進行網絡傳輸時會增加網絡傳輸的延遲，在分布式環(huán)境下進行數據同步時可能會造成數據的不一致。
2.2、熱 key 的影響
- CPU占用率高： 因為是
熱key，所以 CPU 一直占用，進而導致Redis實例的CPU負載增加。 - 請求阻塞：如果 key 有訪問優(yōu)先級，
熱key的存在可能導致請求隊列中其他的請求被阻塞。 - 響應時間延長：因為
熱key，其他的請求被阻塞了造成響應時間延長。 - 性能不均衡：流量訪問造成突刺，系統(tǒng)性能的不均衡。
2.3、小結
大key 與 熱key 都會給 Redis 實例造成一系列的影響，如內存占用過高，CPU 負載增加，持久化時間變長，性能下降等。
三、原因分析
3.1、大 key 產生的原因
產生 大key 的原因有很多種，下面咱就一起看一下工作中經常遇到的這幾種。
3.1.1、存儲大量數據
存儲了大量數據也是我們經常遇到 大key 的最多的原因了。
比如 String 類型直接保存了一個大的文本或者二進制數據；Hash 結構中存儲大量的鍵值對。
- String
SET zuiyu_large_text_key "very large text content..."
- Hash
HMSET zuiyu_large_hash_key field1 value1 field2 value2 ... fieldN valueN
3.1.2、緩存時間設置不合理
緩存時間設置不合理這個造成 大key 的原因大概是個隱藏挺深的老 bug，有的業(yè)務場景，使用 Redis 緩存數據，業(yè)務是定時往該 key 上寫數據，由于該 key 是沒有設置緩存時間的造成這個 key 隨著時間的流逝，占用的內存越來越多，對于該點，只需要設置一個合理的過期時間即可。
前提是多次寫入不是覆蓋，而是追加才會有該問題。
SETEX zuiyu_key_with_expiry value 3600 # 設置過期時間為3600秒
3.1.3、數據結構使用不當
在使用 List 數據結構存儲數據時，重復的添加數據，造成該 key 越來越大，實際上業(yè)務是不需要有重復的數據存在的。
- List
LPUSH zuiyu_large_list_key value
3.1.4、小結
大key 的產生根本原因就是在一個 key 下面存儲的數據多了。
3.2、熱 key 產生的原因
3.2.1、熱門數據
熱key 的產生一般意味著系統(tǒng)訪問火爆了，但是火爆的只是其中一個點或者n個點。類似微博中某個明星的瓜，當上頭條的時候，大量的人去訪問，造成了該明星所對應的 key 成為 熱key。
3.2.2、頻繁的更新
某些業(yè)務場景，單位時間內一直頻繁的對 key 進行更新，該 key 也會成為 熱key。
3.2.3、熱門搜索
類似于第一中的熱門數據，產生了熱門數據，該數據對應的熱門關鍵詞也被大量的用戶去搜索，造成該關鍵詞被頻繁訪問，最終導致該 key 也稱為 熱key。
3.2.4、小結
熱key 的產生無外乎熱門數據，熱門數據產生的熱門關鍵詞以及對同一個 key 在某段時間內的頻繁訪問。
四、解決方案
4.1、大key的解決方案
- 合理的數據結構
- 合理的緩存時間
大key進行拆分為多個小key- 定期對
大key進行清理
4.2、熱key的解決方案
- 合理的緩存淘汰策略
- 熱點數據分片
將熱點數據分散到不同的Redis實例，提升系統(tǒng)的吞吐量。
- 緩存預熱
在系統(tǒng)啟動或者活動高峰開啟之前進行緩存預熱，提前將需要的數據加載到緩存，減少熱點數據首次訪問的時間。
- 隨機緩存失效時間
避免大量的key同一時間批量失效，造成緩存雪崩與緩存穿透。
- 緩存穿透
使用布隆過濾器進行緩存請求過濾，防止無效請求進入到緩存層。
五、總結
針對 大key 我們要盡可能的避免同一個 key 下大量的數據。 針對 熱key 我們要合理設置過期時間，增加布隆過濾器等技術實現無效請求過濾，對即將到來的數據進行緩存預熱、熱點數據分片處理。
以上就是Redis中大Key與熱Key的解決方案的詳細內容，更多關于Redis大Key與熱Key的資料請關注腳本之家其它相關文章！
相關文章
要使用 Redis 過期事件監(jiān)聽器來更新數據庫狀態(tài),我們需要確保 Redis 的事件通知已啟用,并實現監(jiān)聽器來捕獲過期的鍵,并根據需要更新數據庫,本文給大家介紹了Redis過期事件監(jiān)聽器的完整實現步驟,需要的朋友可以參考下2024-10-10
本文主要介紹了Redis中Redisson紅鎖(Redlock)使用原理，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2022-08-08
本文主要介紹了redis高可用Sentinel的使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2024-05-05
這篇文章主要介紹了SpringMVC集成redis配置的多種實現方法,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2021-03-03
這篇文章主要介紹了Redis批量刪除key的命令詳解,本文給大家介紹的非常詳細，對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2023-03-03
在Linux系統(tǒng)上運行Redis服務時,有時會遇到“無法連接Redis服務”的報錯,本文就詳細的介紹一下解決方法,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下2023-09-09
Redis利用原子操作(INCR,DECR)實現分布式計數器
在分布式系統(tǒng)中,由于多個服務實例需要共享和修改同一個計數值,實現一個準確、高效的分布式計數器至關重要,下面我們就來看看具體實現方法吧2025-07-07
Redis Scan 命令使用教程(高效遍歷海量數據的方法)
Scan 是 Redis 2.8 版本引入的迭代式遍歷命令,主要用于遍歷 Redis 中的鍵集合或集合類型（如 Hash、Set、Sorted Set）的元素,本文將從基礎介紹、實現原理、實操方式到實踐總結,全面講解 Scan 命令的使用,感興趣的朋友跟隨小編一起看看吧2025-09-09
這篇文章主要介紹了Redis的緩存更新策略及最佳實踐方案,當我們向redis插入太多數據，此時就可能會導致緩存中的數據過多，所以redis會對部分數據進行更新，或者把它成為淘汰更合適,需要的朋友可以參考下2023-08-08
這篇文章主要介紹了壓縮Redis里的字符串大對象操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2021-06-06