Redis 大Key排查与优化

import redis
 
# 假设已经有了Redis连接对象redis_conn
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 获取所有键，并筛选出大键
def find_large_keys(redis_conn):
    large_keys = []
    for key in redis_conn.scan_iter(count=1000):
        # 假设大键的阈值是1MB
        if redis_conn.memory_usage(key) > 1024 * 1024:
            large_keys.append(key)
    return large_keys
 
# 优化大键
def optimize_large_keys(redis_conn, keys):
    for key in keys:
        # 对于大字符串，可以尝试压缩数据或者分割存储
        if redis_conn.type(key) == 'string':
            value = redis_conn.get(key)
            # 压缩数据或者分割存储逻辑
            # ...
        # 对于大的哈希表，可以考虑是否可以重新设计键的结构
        elif redis_conn.type(key) == 'hash':
            fields = redis_conn.hgetall(key)
            # 重新设计逻辑
            # ...
        # 对于列表、集合、有序集合等其他数据类型，也可以采取类似的优化措施
        # ...
 
# 使用函数
large_keys = find_large_keys(redis_conn)
optimize_large_keys(redis_conn, large_keys)

这个代码示例展示了如何在Redis中查找大键并进行优化。首先，我们定义了一个函数find_large_keys来遍历所有键并检查哪些键的内存使用超过了我们定义的阈值（例如1MB）。然后，我们定义了一个optimize_large_keys函数来优化这些大键。在这个函数中，我们对每种类型的键应用了不同的优化策略。这个例子是一个基本的指导，实际场景中可能需要根据具体的数据结构和应用需求来设计优化策略。