压力
高并发场景下，读取大Key的压力是一种普遍的问题，Redis常用于缓存相关服务，并且对大Key读取做了优化。对于大Key读取，能够优雅地处理这种现象。
##### 1.切分大Key
在Redis读取大Key的场景下，首先要做的就是切分大Key，并将之分到多个小Key下。切分的时候需要考虑用户的完整使用体验，将界面上不容易区分的部分切分，但是又不影响整体的流程。切分后的小Key，可以精准的跟踪用户行为，可以更直观的分析数据，而且读取数据的时候也更快更灵活，如下所示：
//例如：将大Key"userInfo"切分为以下几个小Key
userInfo:username
userInfo:phone
userInfo:eml
##### 2.哈希类型存储
对大Key读取的时候，我们可以使用哈希类型来存储，相比于字符串或者列表，哈希类型只要取出一次，就能读取出多个字段，大大减少IO操作次数，提高性能。如下所示：
//在存储的时候：
HSET userinfo username Tom
HSET userinfo phone 15511111111
HSET userinfo eml [email protected]
//在获取的时候：
HMSET userinfo username Tom phone 15511111111 eml [email protected]
+ HMGet命令可以快速获取用户手机号，邮箱等字段值，而不需要遍历全部字段，大幅减少IO操作。
+ 由于大量Key使用哈希类型存储，碎片化问题会急剧加剧，而因此Redis 4.0之后的版本采用了虚拟槽（cluster slot）的技术，将哈希类型的存储分散到多个节点中，使Redis在存储哈希类型的时候更加稳定。
##### 3.对象缓存
在存储大Key的时候，可以使用JSON格式存储，然后将其缓存到Redis中，极大的简化了存储和读取的工作量。实现方式如下所示：
//定义User对象
class User{
private String username;
private String phone;
private String eml;
//getter/setter
}
//存储对象
JSONObject userJsonObject = new JSONObject();
//将user对象转换成json
userJsonObject.put("username",user.getUsername());
userJsonObject.put("phone",user.getPhone());
userJsonObject.put("eml",user.getEml());
//存储到Redis
jedis.set("userInfo",userJsonObject.toJSONString());
//读取对象
String userJsonString = jedis.get("userInfo");
//将json转换成User对象
User user = (User)JSONObject.toBean(JSONObject.fromObject(userJsonString),User.class);
使用对象缓存能够更简单的让我们的数据存储在Redis中，同时读取也更加方便。
以上三个方式，都可以优雅的解决大Key读取的压力，能有效的提高系统的并发吞吐性能。
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