Redis是当前高并发场景下首选的分布式缓存组件，但是Redis并不是银弹，不合理的使用也会降低它的健康度，使Redis瞬间瘫痪。例如在系统开发过程中的不规范，经常会造成出现Redis Bigkey的情况，同时由于Redis主线程为单线程模型，Bigkey就会带来一些潜在隐患，比如：
- 集群模式在slot分片均匀情况下，会出现数据和查询倾斜情况，部分有Bigkey的Redis节点占用内存多，QPS较高
- Bigkey相关的删除或者自动过期时，会出现QPS突降或者突升的情况，极端情况下，会造成主从复制异常，Redis服务阻塞无法响应请求
Bigkey的体积与删除耗时参考如下：
==========================================================
当前列举了如下两种常用的方法来发现这些Bigkey，可以根据实际的要求选择合适的方法。
1）redis-rdb-tools
redis实例上执行bgsave，然后对dump出来的rdb文件进行分析，找到其中的大KEY
输出的信息包括数据类型，key、内存大小、编码类型等。
优点：在于获取的key信息详细、可选参数多、支持定制化需求，结果信息可选择json或csv格式，后续处理方便
缺点：需要离线操作，获取结果时间较长。
2）redis-cli --Bigkeys命令
Redis-cli --Bigkeys是redis-cli自带的一个命令。它对整个redis进行扫描，寻找较大的key，并打印统计结果。
输出的信息分为两部分，扫描过程部分，只显示了扫描到当前阶段里最大的key，summary部分给出了每种数据结构中最大的Key以及统计信息。
优点：可以在线扫描，不阻塞服务；
缺点：信息较少，内容不够精确，扫描结果中只有string类型是以字节长度为衡量标准的，List、set、zset等都是以元素个数作为衡量标准，元素个数多不能说明占用内存就一定多。
==========================================================
当发现这些Bigkey后如何删除来避免Redis服务出现堵塞异常，下面我们列举了两种方式，但具体使用方式我们会在后续的文章中再进行详细说明。
1）Redis4.0版本前只能通过hscan、sscan、zscan方式渐进删除若干个元素;但面对过期删除键的场景,这种取巧的删除就无能为力。
2）Redis4.0版本后引入了memory usage命令和lazyfree机制，不管是对Bigkey的发现，还是解决大Bigkey删除或者过期造成的阻塞问题都有明显的提升。
==========================================================
总结：在某些业务场景下，Bigkey的问题是难以避免的，但是以上这些特性有助于我们在实际业务中更好的预防Bigkey的产生和解决Bigkey造成的阻塞。