最近忙着搞需求，一直没时间写，刚好遇到了一个问题，记录一下。问题很简单：想要预加载一些数据，但是数据量在一万条左右，使用redis存储会有问题吗？
这里涉及到一个redis的大key的问题，即什么是redis的大key？
所谓的redis大Key（bigKey）是指该Key所对应的value过大。一般来说，对于String类型，超过10KB则认为是大Key，而对于hash、set、等类型来说，数据量超过5000条则可以认为是大Key，当然，以上对Big Key的判断标准并不唯一，只是一个大体的标准。在实际业务开发中，对Big Key的判断是需要根据具体的使用场景做不同的判断。比如操作某个 key 导致请求响应时间变慢，那么这个 key 就可以判定成 Big Key。
然后我们再说一下redis的单线程
这里并不是指redis中的所有操作都是单线程的，例如持久化，数据读写这都是多线程的。当我们执行一个命令时都要经历客户端到服务器的网络连接-->redis读写事件发生-->redis服务端的数据处理（单线程）-->数据返回四个过程。其中服务端执行命令阶段，Redis是单线程来处理命令的，所以每一条到达服务端的命令不会立刻执行，而是会进入一个队列中，然后逐个被执行。因此可以确定的是不会有两条命令被同时执行，不会产生并发问题，这就是Redis的单线程基本模型。
理解完上面的东西我们再来看大key的问题
bigKey导致的问题：
- 内存使用率过高：由于redis是基于内存存储，过大的value值会占用更多的内存资源，可能导致redis的内存使用率过高，从而影响redis的性能。
- 读写速度变慢：当redis存储的value值过大时，读写数据的速度也会变慢，从而导致其他命令阻塞等待，从而影响redis的性能。
- OOM：当redis的内存使用率过高时，可能会导致redis崩溃，从而影响业务的正常运行。
那么如何解决Redis大Key呢
- 数据结构优化：优化Redis的数据结构，使用合适的数据结构来存储数据，避免出现Redis大Key的情况
- 数据分片：将大量数据分片存储到多个Key中，避免单个Key的数据量过大（我是这么做的）
- 压缩数据：对于存储的大数据，可以采用压缩算法来减少数据的大小。Redis支持多种压缩算法，如LZF、Snappy等。
- 分布式存储：将数据分散到多个Redis实例中，避免单个Redis实例存储过多数据导致Redis大Key的问题。