Redis 大key、热key优化

分为两种:字符串类型长度很大以及非字符串类型的数据结构中元素很多

1. 危害：

   1. 集群模式下，内存分配不均，不利于集群管理
   2. 非字符串的数据结构例如hash，执行hgetall时，大key会导致阻塞
   3. 过期删除大key导致阻塞
   4. 读大key时网络阻塞

2. 监控：

   1. 找运维，让他们在从节点上监控，利用scan + memory usage方式。
   2. 找架构组，在客户端改造或者中间proxy上改造，统计每次写入redis的数据大小，写入elasticsearch，然后在es上做监控报警。这种方式实时但是不全面，会漏掉通过追加变成bigkey的key。

3. 找到之后第一步 删除 （如果对业务有影响，则先做第二步，再做第一步）

   1. 对字符串，直接del，不阻塞
   2. 对于非字符串，利用hscan、ltrim、sscan、zscan，分多批删除

4. 找到之后第二步 优化

   1. 拆分，拆成多个key，让其散列到集群下的不同节点中。比如按userId拆、按时间拆。

场景比如某个抢购商品的基础信息、库存。

1. 危害：

   1. 集群模式下，大量的压力干到一个节点上

2. 监控：

   1. 找架构组，在客户端改造或者中间proxy上改造，统计每次请求，输出到elasticsearch，然后在es上做监控报警

3. 优化：

   1. 集群模式下，需要将请求分散到不同节点上。例如库存，可以拆多块分散到不同节点
   2. 多级缓存，将热点key用服务器来做缓存（堆内concurrenthashmap，堆外ecache），利用发布订阅或者其他消息中间件来更新。