大数据环境下用Redis做统计，尤其是那些超大key的处理和优化探索

主要整合自多位一线工程师在技术社区如CSDN、博客园、开源中国等平台分享的实际案例与解决方案，以及Redis官方文档中关于内存优化的部分）

在大数据环境下,用Redis做统计非常普遍，因为它速度快，数据结构丰富，我们用哈希表来存每个用户的点击次数，用集合来存每天的唯一访客，用有序集合来做排行榜，这些操作都很方便，随着数据量爆炸式增长，一个非常头疼的问题就出现了，那就是“超大Key”。

什么是超大Key呢？简单说，就是一个Key里面存了太多的数据，一个哈希Key，里面可能存了上亿个字段（比如每个用户ID对应一个点击量）；或者一个集合Key，里面堆积了几千万个成员，这种Key就像仓库里一个巨大无比的箱子，虽然东西都放在一起了，但每次要取点东西或者清点一下，都得把这个大箱子整个搬出来折腾一番，非常慢，而且风险很高。

处理超大Key,首先得知道它有多大，怎么发现它，Redis本身提供了一些命令，比如用DEBUG OBJECT <key>可以看某个Key的序列化长度，但这个命令在生产环境要小心使用，可能影响性能，更常用的方法是使用redis-cli工具加上--bigkeys参数，它会扫描整个数据库，找出哪种数据类型的Key最大，并列出最大的那几个，还有一些开源的工具也能帮忙分析，知道了哪些Key是“大胖子”，我们才能对症下药。

超大Key会带来一系列麻烦,第一，操作超时，比如你要删除一个存有上亿个元素的集合Key，直接执行DEL命令，Redis可能会卡住好几秒甚至更久，这段时间它没法响应其他命令，导致业务服务出问题，第二，网络阻塞，因为Key太大，序列化传输一次需要很长时间，会占用大量网络带宽，第三，内存分配不均，在Redis集群模式下，超大Key会集中落在某一个节点上，导致这个节点内存压力巨大，而其他节点却很空闲，破坏了集群的负载均衡，第四，在数据持久化（把内存数据写到硬盘）时，尤其是生成快照的时候，处理超大Key会非常耗时，可能导致主进程长时间阻塞。

怎么优化和处理这些超大Key呢？有几种常见的思路。

第一种思路是，从设计上就避免产生超大Key。 这是最根本的办法，我们不要把所有用户的数据都塞到一个Key里，可以做分片，也叫拆分，举个例子，原来我们用一个哈希Key叫user:clicks来存所有用户的点击量，字段是用户ID，值是点击次数，现在我们可以把它拆分成多个Key，比如按用户ID取模，user:clicks:0, user:clicks:1, ... user:clicks:99，一共100个Key，这样，每个Key的大小就变成了原来的百分之一，查询的时候，先根据用户ID算出它属于哪个分片Key，再去操作对应的那个小Key，虽然稍微麻烦了一点，但彻底避免了单个Key过大的问题。

第二种思路是，选用更节省空间的数据结构。 Redis提供了一些特别的数据结构来节省内存，如果我们的值是很多个整数，可以考虑用Redis Modules中的RedisBloom模块的布隆过滤器，或者如果只是存状态，用位图可以极大地节省空间，对于稀疏的布尔型统计，位图非常高效，对于哈希结构，如果字段很多，可以启用哈希的ziplist编码优化（一种紧凑的存储格式），通过调整配置参数，让Redis在哈希表元素比较少的时候，使用一种更紧凑的方式来存储，也能省下不少内存。

第三种思路是，如果超大Key已经存在了，如何安全地处理它。 直接删除风险太大，这时候可以采用渐进式处理的方法，对于集合、列表、哈希这种有多个元素的Key，不要用DEL命令一次性删除，而是用对应的命令一点点地移除，对于一个大哈希Key，可以用HSCAN命令分批遍历字段，然后用HDEL每次删除一小批字段，对于大集合，可以用SSCAN加SREM，虽然整个过程总时间可能更长，但每次只消耗一点点资源，对Redis服务的影响微乎其微，不会阻塞其他请求，Redis从4.0版本开始，还提供了异步删除的命令UNLINK，它会把删除任务交给后台线程慢慢处理，主线程可以立刻返回，这对于删除大Key非常友好。

第四种思路是，设置过期时间并分散过期。 很多统计Key是有时效性的，比如只关心一天的数据，我们会给Key设置一个过期时间，但如果大量的大Key在同一秒过期，会导致Redis在那一刻要集中释放大量内存，可能引起性能波动，一个技巧是给Key的过期时间加一个随机扰动，让它们分散在不同的时间点过期，避免“雪崩”。

第五种思路是，升级硬件或架构。 如果业务确实需要存储超大规模的数据集，并且无法有效拆分，那么可以考虑使用Redis的集群模式，将数据自动分布到多个节点上，虽然单个Key还是只能存在于一个节点，但至少把不同的Key分散开了，不会让所有压力集中在一台机器上，使用更高性能的SSD硬盘，或者增加内存，也是解决资源瓶颈的直接方法，但这属于成本换性能。

在大数据环境下用Redis做统计,要时刻警惕超大Key的产生，优先通过良好的设计（如分片）避免它，其次利用高效的数据结构优化它，如果已经存在则用渐进式或异步的方式安全处理它，核心思想就是“化整为零”，把一个大而笨重的操作，拆分成无数个细小而轻量的操作，这样才能让Redis在巨大的数据量面前，依然保持飞快的速度。