如何优化Redis中处理大key和多key的策略？

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在业务场景中，常见的大key情况包括：

1. 单个key存储的value非常大。

2.使用hash、set、zset、list等结构存储了过多的元素（例如，以万为单位的元素）。

3.一个集群存储了上亿的key，且key本身过于复杂。

业务场景中经常会有各种大key多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）

3：一个集群存储了上亿的key，Key 本身过多也带来了更多的空间占用

（如无意外，文章中所提及的hash，set等数据结构均指redis中的数据结构 ）

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。

1：单个简单的key存储的value很大

i：该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；

ii：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

2：value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。