定义big key
一切因为大，而导致redis去执行命令，网络传输而导致慢的key，都可以称为Big Key。
一个String的值特别大一个List的元素特别多一个Hash的元素特别多List、Hash中某个元素特别大，都可以称为Big Key。
那如何排查Big Key呢？何时排查Big Key呢？
一般情况下，我们应该在第一次上生产之前，对系统进行全面的各项测试，其中就应该包括Big Key 的排查。
其次，就是在生产运行中，也许我们测试不够全面、也许多次迭代下来会有新的Big Key，我们应该由监控系统进行扫描排查。
对于Big Key的排查来说，那应该就是把所有的Key，按照我们的阈值进行比对其占用的内存大小，判断其是否为Big Key。
而我们知道，对于Redis 这种高性能内存缓存来说，我们都尽量使用一个O(1)算法复杂度的命令来调用，性能最佳。
而全部Key进行扫描，显然是一个O(n)的复杂度，将会阻塞Redis 相当长的时间。
而讨论点在于：在压测的过程中，对redis big key进行扫描，并且尽量不影响性能。
解决方案
在文档 Scanning for big keys中如下描述：
In this special mode, redis-cli works as a key space analyzer. It scans the dataset for big keys, but also provides infORMation about the data types that the data set consists of. This mode is enabled with the --bigkeys option, and produces verbose output.
$ redis-cli --bigkeys[00.00%] Biggest string found so far 'key-419' with 3 bytes[05.14%] Biggest list found so far 'mylist' with 100004 items[35.77%] Biggest string found so far 'counter:__rand_int__' with 6 bytes[73.91%] Biggest hash found so far 'myobject' with 3 fields-------- summary -------Sampled 506 keys in the keyspace!Total key length in bytes is 3452 (avg len 6.82)Biggest string found 'counter:__rand_int__' has 6 bytesBiggest list found 'mylist' has 100004 itemsBiggest hash found 'myobject' has 3 fields504 strings with 1403 bytes (99.60% of keys, avg size 2.78)1 lists with 100004 items (00.20% of keys, avg size 100004.00)0 sets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)1 hashs with 3 fields (00.20% of keys, avg size 3.00)0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
也就是使用redis-cli --bigkeys 命令进行扫描，并会按照strings、lists、sets、hashs、zsets统计。
The program uses the SCAN command, so it can be executed against a busy server without impacting the operations, however the -i option can be used in order to throttle the scanning process of the specified fraction of second for each SCAN command.
这个命令是通过SCAN指令进行实现的，并不是一次性直接对redis完成扫描，对于已经繁忙(处于)压测的服务器不会完全影响业务进行。
但是实际上，也会有一定的性能影响。这个方案，也是这位测开朋友在压测时采用的方案。
不过，他忽略了(当然，早期的客户端不一定支持这一参数)可以使用 -i 0.01参数可以更好的降低对redis服务器处理业务请求的影响。-i 0.01代表着redis-cli这一客户端在每执行一次SCAN指令后，会暂停0.01秒的时间。
这一参数会导致big key 扫描本身耗时有一定增加，但是对redis服务器的压力就是降低许多，毕竟0.01秒对redis这种高性能的中间件来说，已经是一段不断的时间了。
所以，就目前来说，最方便也最稳妥的方式就是redis-cli --bigkeys -i 0.01。
解析RDB文件并统计
RDB文件作为redis的一个全量持久化文件。通过下载并对他的解析统计Big Key，这对Redis服务器的资源则没有任何消耗，是十分合理的。
但是若是为了扫描Big Key，在压测环境下执行BGSAVE这样的持久化指令，其fork进程的过程也会产生一定的阻塞，在Redis对他的标记上，也是@slow的。
所以扫描一个已经产生的RDB文件是可取的，特意去持久化一次，理论上对Redis产生的阻塞也是不小的。那具体其耗时如何，也未进行实验验证。
而这样的一个工具：redis-rdb-tools 在GitHub上也拥有4.8K的star，想必使用的用户也是不少的。
而截止目前，redis在其后已经相继发布了redis 6、redis 7等更高的版本，并且对于RDB文件的格式，在redis 7.0 已经更新到了format 10。
这一年久失修的redis-rdb-tools 未必能够解析新版本的RDB文件。
网络统计
突发奇想，若是在网络层面上，通过抓包进行分析，对redis的tcp报文进行复制，然后使用Redis对应版本的RESP2、RESP3报文解析，不就可以分析这段时间内，客户端获取过的Big Key了吗？
这样对redis服务器的CPU等资源就没有什么消耗了。
当然，这个方案也有很明显的缺点，除了需要自行编写工具去分析以外，还存在很多分析不到的位置。
例如一个LRANGE指令，对指定key的list进行范围扫描并返回:
LRANGE key start stop
它的复杂度是O(S+N)，其中S的复杂度与列表的HEAD或者TAIL的距离有关，而N则是范围内元素的个数。
所以当S很大，而N很小的时候，返回给客户端的数据量，其实还是小的，而它可能是一个Big Key，但是我们这个方案是没有机会发现它了。
新增从节点
个人觉得这是一个很妙的方式，具有可行性，但是也比较浪费，意义不是十分大的方案。
我们可以在压测开始前，通过slave of 命令，将我们新起的一个redis节点作为压测节点的从节点。并且这个节点对应用不可见。
那么我们在这个节点上进行big key的统计，就对业务没有任何影响了。
总结
提供的方式：redis-cli --bigkeys -i 0.01 应该是处理运行中的 redis big key 扫描的最佳方案了，当然，我们尽量避免高峰期去执行。
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