Redis Key 超额存储引发的疑问：上限是多少?（rediskey上限）

Redis是一款开源的、高性能的缓存数据库，因其高效、易用等特点而备受欢迎。在实际的应用中，我们常常会遇到需要存储大量数据的情况，而此时就会产生一个疑问：Redis Key的存储上限是多少？

Redis Key的上限

在Redis中，Key的长度是有限制的，具体的上限取决于所用的Redis版本和具体的操作系统。在Redis 4.0之前，单个Key的最大长度为512MB，而在Redis 4.0之后则将上限更改为了1GB（注意这里的单位是字节）。换言之，当存储的Key的大小超过1GB时，Redis会报错并拒绝存储。

值得一提的是，虽然Redis理论上可以支持大量的数据存储，但在实际应用中，我们需要考虑到硬件配置、网络带宽等因素的影响，因此在设计应用时需要合理的规划缓存策略，避免因数据存储产生性能瓶颈。

如何解决Redis Key超额存储问题？

在实际应用中，我们可以采用以下几种方式来解决Redis Key超额存储的问题：

1. 分布式存储

在分布式架构中，我们可以将大文件分割为多个小文件分别存储于不同的Redis服务器中，这样可以有效地避免Redis Key超额存储的问题。

以下是分布式存储的示例代码：

import redis
import uuid

class RedisClient(object):
    def __init__(self, host, port, password):
        self.pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
        self.db = redis.Redis(connection_pool=self.pool)
    def set_value(self, key, value):
        """
        存放数据
        :param key: key
        :param value: value
        :return:
        """
        self.db.set(key, value)
    def get_value(self, key):
        """
        获取数据
        :param key: key
        :return:
        """
        return self.db.get(key)

    def del_value(self, key):
        """
        删除数据
        :param key: key
        :return:
        """
        self.db.delete(key)

    def distribute_set(self, key, value):
        """
        分布式存储数据
        :param key: key
        :param value: value
        :return:
        """
        nodes = self.db.info()['connected_clients']  # 获取redis服务器数量
        node = nodes % int(key)  # 取模得到存储节点
        self.db.set(f"server{node}:{key}", value)
if __name__ == '__main__':
    client = RedisClient(host="localhost", port=6379, password="123456")
    key = str(uuid.uuid1())  # 生成唯一的文件key
    value = "your_file_data"
    client.set_value(key, value)
    client.distribute_set(key, value)

2. 分片存储

与分布式存储不同，分片存储的方式是将单个较大的文件分割为多个小文件存储在同一台Redis服务器中，同时使用相同的Key来表示这些小文件，当获取时再将这些小文件重新拼接为原始文件。这种方式可以有效地规避Redis Key存储上限的问题。

以下是分片存储的示例代码：

import redis
import uuid

class RedisClient(object):
    def __init__(self, host, port, password):
        self.pool = redis.ConnectionPool(host=host, port=port, password=password, decode_responses=True)
        self.db = redis.Redis(connection_pool=self.pool)
    def set_value(self, key, value):
        """
        存放数据
        :param key: key
        :param value: value
        :return:
        """
        self.db.set(key, value)
    def get_value(self, key):
        """
        获取数据
        :param key: key
        :return:
        """
        data_list = []
        keys = self.db.keys(f"{key}:*")
        for s_key in sorted(keys):
            data_list.append(self.db.get(s_key))
        data = b''.join(data_list)
        return data
    def del_value(self, key):
        """
        删除数据
        :param key: key
        :return:
        """
        keys = self.db.keys(f"{key}:*")
        if keys:
            self.db.delete(*keys)

    def shard_set(self, key, value, chunk_size=4096):
        """
        分片存储数据
        :param key: key
        :param value: value
        :param chunk_size: 单个分片大小，默认4096B
        :return:
        """
        self.del_value(key)
        data_length = len(value)
        chunk_num = (data_length + chunk_size - 1) // chunk_size  # 计算总分片数
        for i in range(chunk_num):
            chunk = value[i * chunk_size:(i + 1) * chunk_size]
            sub_key = f"{key}:{i}"
            self.set_value(sub_key, chunk)

if __name__ == '__main__':
    client = RedisClient(host="127.0.0.1", port=6379, password="123456")
    key = str(uuid.uuid1())  # 生成唯一的文件key
    value = "your_file_data" * 10000
    client.shard_set(key, value, chunk_size=4096)
    data = client.get_value(key)
    print(data)

总结

Redis是一款高效、易用的缓存数据库，在实际应用中经常会遇到需要存储大量数据的情况。针对Redis Key非常类型的存储上限问题，我们可以采用分布式存储、分片存储等方式来避免，以此来保证系统的高效稳定运行。