大Key、热Key
大Key
Redis使用过程中经常会有各种大key的情况， 比如单个简单的key存储的value很大。
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，导致IO网络拥塞。
解决方案
将整存整取的大对象，分拆为多个小对象。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；
大key的发现与删除方法
1、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，找到其中的大KEY。
2、redis-cli --bigkeys命令。可以找到某个实例5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
3、自定义的扫描脚本，以Python脚本居多，方法与redis-cli --bigkeys类似。
4、debug object key命令。可以查看某个key序列化后的长度，每次只能查找单个key的信息。官方不推荐。
热点Key
产生问题的原因
请求到的分片过于集中，超过单台Server的性能极限。
在服务端读数据进行访问时，往往会对数据进行分片切分。此过程中会在某一主机Server上对相应的Key进行访问，当访问超过Server极限时，就会导致热点 Key 问题的产生。
热点Key的危害
- 流量集中，达到物理网卡上限。
- 请求过多，缓存分片服务被打垮。
- DB 击穿，引起业务雪崩。
解决方式
- 服务端缓存：即将热点数据缓存至服务端的内存中。
- 备份热点Key：即将热点Key+随机数，随机分配至Redis其他节点中。这样访问热点key的时候就不会全部命中到一台机器上了。
