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Redis 大key

Redis使用过程中经常会有各种大key的情况， 比如：

1. 单个简单的key存储的value很大
2. hash， set，zset，list 中存储过多的元素（以万为单位）

由于redis是单线程运行的，如果一次操作的value很大会对整个redis的响应时间造成负面影响，所以，业务上能拆则拆，下面举几个典型的分拆方案。

业务场景：

即通过hash的方式来存储每一天用户订单次数。那么key = order_20181010, field = order_id, value = 10。那么如果一天有百万千万甚至上亿订单的时候，key后面的值是很多，存储空间也很大，造成所谓的大key。

大key的风险：

1. 读写大key会导致超时严重，甚至阻塞服务。
2. 如果删除大key，DEL命令可能阻塞Redis进程数十秒，使得其他请求阻塞，对应用程序和Redis集群可用性造成严重的影响。
3. 建议每个key不要超过M级别。

单个简单的key存储的value很大

改对象需要每次都整存整取

可以尝试将对象分拆成几个key-value， 使用multiGet获取值，这样分拆的意义在于分拆单次操作的压力，将操作压力平摊到多个redis实例中，降低对单个redis的IO影响；

该对象每次只需要存取部分数据

可以像第一种做法一样，分拆成几个key-value， 也可以将这个存储在一个hash中，每个field代表一个具体的属性，使用hget,hmget来获取部分的value，使用hset，hmset来更新部分属性

hash， set，zset，list 中存储过多的元素

类似于场景一种的第一个做法，可以将这些元素分拆。

以hash为例，原先的正常存取流程是 hget(hashKey, field) ; hset(hashKey, field, value)
现在，固定一个桶的数量，比如 10000， 每次存取的时候，先在本地计算field的hash值，模除 10000， 确定了该field落在哪个key上。

newHashKey  =  hashKey + (*hash*(field) % 10000）;   
hset (newHashKey, field, value) ;  
hget(newHashKey, field)

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set, zset, list 也可以类似上述做法.

但有些不适合的场景，比如，要保证 lpop 的数据的确是最早push到list中去的，这个就需要一些附加的属性，或者是在 key的拼接上做一些工作（比如list按照时间来分拆）。

如何优雅地删除Redis大键

关于Redis大键(Key)，我们从[空间复杂性]和访问它的[时间复杂度]两个方面来定义大键。
前者主要表示Redis键的占用内存大小；后者表示Redis集合数据类型(set/hash/list/sorted set)键，所含有的元素个数。以下两个示例：

1个大小200MB的String键(String Object最大512MB)；内存空间角度占用较大
1个包含100000000(1kw)个字段的Hash键，对应访问模式(如hgetall)时间复杂度高

因为内存空间复杂性处理耗时都非常小，测试 del 200MB String键耗时约1毫秒，
而删除一个含有1kw个字段的Hash键，却会阻塞Redis进程数十秒。所以本文只从时间复杂度分析大的集合类键。删除这种大键的风险，以及怎么优雅地删除。

在Redis集群中，应用程序尽量避免使用大键；直接影响容易导致集群的容量和请求出现”倾斜问题“，具体分析见文章：redis-cluster-imbalance。但在实际生产过程中，总会有业务使用不合理，出现这类大键；当DBA发现后推进业务优化改造，然后删除这个大键；如果直接删除它，DEL命令可能阻塞Redis进程数十秒，对应用程序和Redis集群可用性造成严重的影响。

直接删除大Key的风险

DEL命令在删除单个集合类型的Key时，命令的时间复杂度是O(M)，其中M是集合类型Key包含的元素个数。

DEL key
Time complexity: O(N) where N is the number of keys that will be removed. When a key to remove holds a value other than a string, the individual complexity for this key is O(M) where M is the number of elements in the list, set, sorted set or hash. Removing a single key that holds a string value is O(1).

生产环境中遇到过多次因业务删除大Key，导致Redis阻塞，出现故障切换和应用程序雪崩的故障。
测试删除集合类型大Key耗时，一般每秒可清理100w~数百w个元素; 如果数千w个元素的大Key时，会导致Redis阻塞上10秒
可能导致集群判断Redis已经故障，出现故障切换；或应用程序出现雪崩的情况。

说明：Redis是单线程处理。
单个耗时过大命令，导致阻塞其他命令，容易引起应用程序雪崩或Redis集群发生故障切换。
所以避免在生产环境中使用耗时过大命令。

Redis删除大的集合键的耗时, 测试估算，可参考；和硬件环境、Redis版本和负载等因素有关

当我们发现集群中有大key时，要删除时，如何优雅地删除大Key？

如何优雅地删除各类大Key

从Redis2.8版本开始支持SCAN命令，通过m次时间复杂度为O(1)的方式，遍历包含n个元素的大key.
这样避免单个O(n)的大命令，导致Redis阻塞。 这里删除大key操作的思想也是如此。

Delete Large Hash Key

通过hscan命令，每次获取500个字段，再用hdel命令，每次删除1个字段。
Python代码：

def del_large_hash():
    r = redis.StrictRedis(host=‘redis-host1‘, port=6379)
    large_hash_key ="xxx" #要删除的大hash键名
    cursor = ‘0‘
    while cursor != 0:
        cursor, data = r.hscan(large_hash_key, cursor=cursor, count=500)
        for item in data.items():
            r.hdel(large_hash_key, item[0])

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Delete Large Set Key

删除大set键，使用sscan命令，每次扫描集合中500个元素，再用srem命令每次删除一个键
Python代码：

def del_large_set():
	r = redis.StrictRedis(host=‘redis-host1‘, port=6379)
	large_set_key = ‘xxx‘ # 要删除的大set的键名
	cursor = ‘0‘
	while cursor != 0:
		cursor, data = r.sscan(large_set_key, cursor=cursor, count=500)
		for item in data:
			r.srem(large_size_key, item)

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Delete Large List Key

删除大的List键，未使用scan命令； 通过ltrim命令每次删除少量元素。
Python代码：

def del_large_list():
	r = redis.StrictRedis(host=‘redis-host1‘, port=6379)
	large_list_key = ‘xxx‘ #要删除的大list的键名
	while r.llen(large_list_key)>0:
		r.ltrim(large_list_key, 0, -101) #每次只删除最右100个元素

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Delete Large Sorted set key

删除大的有序集合键，和List类似，使用sortedset自带的zremrangebyrank命令,每次删除top 100个元素。
Python代码：

def del_large_sortedset():
	r = redis.StrictRedis(host=‘large_sortedset_key‘, port=6379)
	large_sortedset_key=‘xxx‘
	while r.zcard(large_sortedset_key)>0:
		r.zremrangebyrank(large_sortedset_key,0,99)#时间复杂度更低 , 每次删除O(log(N)+100)

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Redis Lazy Free

应该从3.4版本开始，Redis会支持lazy delete free的方式，删除大键的过程不会阻塞正常请求。

参考

Redis大Key优化
Redis 单key值过大 优化方式
如何优雅地删除Redis大键

Redis大Key优化

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原文地址：https://www.cnblogs.com/shoshana-kong/p/14832359.html