大家好，我是小米，今天来和大家聊聊Redis中的一个经典问题：BigKey问题。在互联网系统中，我们经常需要保存大量的用户数据，比如用户的个人信息、粉丝列表、发表的微博内容等等。这些数据往往会被存储在Redis这样的缓存系统中，以提高系统的性能和响应速度。但是，在处理这些大量的数据时，我们经常会遇到一个问题，那就是BigKey问题。

什么是 BigKey 问题？

在Redis中，每个Key都会对应一个Value，而这个Value的大小会影响Redis的性能表现。当我们存储的Value特别大时，就会出现BigKey问题。比如，在我们的互联网系统中，需要保存用户最新1万个粉丝的业务，或者一个用户的个人信息缓存，里面包括了基本资料、关系图谱计数、发feed统计等。这些数据量庞大，很容易就会成为BigKey。

在实际应用中，比如微博的feed内容缓存，通常用户发表的微博在140字以内，但是也会有一些用户发表了1千字甚至更长的微博内容，这些长微博也就成了大key。

BigKey 问题的影响

当Redis中存在大量的BigKey时，会对系统的性能产生一系列负面影响：

• 内存占用过大：大Key占用了大量的内存空间，导致Redis内存占用过大，影响系统的整体性能。
• 增加网络传输成本：当从Redis中读取或写入大Key时，会