redis中如果某一个key-value值过大，在访问量比较高的时候就可能会造成网络带宽不足，例如一个value值存储大小为5MB，同时有5000个并发访问，网络带宽需要209.7 Gbps，这必然会造成网络阻塞。其次redis中是单线程结构如果一个key-value值占用内存过大，传输时占用此线程时间过长，会影响其他数据的读取效率。

在解决大key问题时，首先我们的找出大key:

1. redis-cli --bigkeys命令。可以用来找到某个实例5种数据类型(string、hash、list、set、zset)最大的key。
   • 优点：不阻塞服务
   • 缺点：信息较少（只有各类型最大的key信息），内容不够精确（例如hash/list/set/zset都是以元素个数衡量大key，但实际上元素个数多不代表占用内存大）。
2. redis-rdb-tools工具。redis实例上执行bgsave，然后对dump出来的rdb文件进行分析。
   • 优点：获取信息更详细
   • 缺点：需要离线操作，获取结果时间较长
3. 使用实时Top key工具

   • 优点：准确性高、对性能几乎无影响。

   • 缺点：展示的Key数量有一定限制，但能满足常规场景下的需求。

所以我们在设计key值时应该尽量避免大key问题的出现，以下是我的解决思路：

1、大key问题我们尽量在设计之初就避免此问题的产生，合理设计业务访问量较大的数据结构，尽量避免在访问量较大的同时数据内存也过大

2、及时清除无效数据，例如list过长其中又存储着很多无效数据、hash中有大量无效数据，避免无效数据占用内存

3、必要时可以将redis中数据进行压缩，用时间换取空间

4、硬件上可以增加网络带宽提高网络传输