# 環境変数でパスワードを渡し、平文の露出を避けてください。
export REDISCLI_AUTH='<パスワード>'

# 大Keyの調査：データ型ごとに要素数が最も多いKeyをそれぞれ出力します。
redis-cli -h <インスタンスアドレス> -p <ポート> --bigkeys

# ホットKeyの調査：LFUアクセス頻度統計に基づいて高頻度Keyを出力します。
redis-cli -h <インスタンスアドレス> -p <ポート> --hotkeys

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class HotKeyDetector {

    // Key → アクセス回数
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> KEY_COUNT = new ConcurrentHashMap<>();
    // Key → 累計所要時間（ナノ秒）
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicLong> KEY_TIME = new ConcurrentHashMap<>();

    /**
     * Jedis get操作をラップし、各Keyのアクセス回数と所要時間を自動的に統計します。
     */
    public static String get(Jedis jedis, String key) {
        long start = System.nanoTime();
        try {
            return jedis.get(key);
        } finally {
            record(key, System.nanoTime() - start);
        }
    }

    private static void record(String key, long nanos) {
        KEY_COUNT.computeIfAbsent(key, k -> new AtomicLong()).incrementAndGet();
        KEY_TIME.computeIfAbsent(key, k -> new AtomicLong()).addAndGet(nanos);
    }

    /**
     * TopNのホットKeyを出力します。スケジュールタスク（例：60秒ごと）による呼び出しを推奨します。
     */
    public static void printTopN(int n) {
        System.out.println("===== Top " + n + " Hot Keys =====");
        KEY_COUNT.entrySet().stream()
            .sorted((a, b) -> Long.compare(b.getValue().get(), a.getValue().get()))
            .limit(n)
            .forEach(e -> {
                String key = e.getKey();
                long count = e.getValue().get();
                long totalNs = KEY_TIME.getOrDefault(key, new AtomicLong()).get();
                double avgMs = count > 0 ? (totalNs / 1_000_000.0) / count : 0;
                System.out.printf("Key: %s | Count: %d | Avg: %.2f ms%n",
                    key, count, avgMs);
            });
    }

    /**
     * 統計をリセットします（毎回出力後に呼び出し、データの蓄積を防ぎます）。
     */
    public static void reset() {
        KEY_COUNT.clear();
        KEY_TIME.clear();
    }
}

# Hash：HSCAN + HDELで期限切れメンバーを段階的に削除し、クリーンアップが完了するまでループ実行します。
HSCAN key cursor COUNT 100
HDEL key field1 field2 ...

# List：LTRIMでバッチ処理によりトリミングし、先頭の1,000件のみを保持します。
LTRIM key 0 999

# Redis 4.0+：UNLINKで大Key全体を非同期に削除し、ブロッキングを回避します。
UNLINK large_key

// 書き込み：圧縮後にバイナリ形式で保存します。
// gzipCompress / gzipDecompressは、java.util.zip.GZIPOutputStreamに基づいて独自に実装できます。
byte[] compressed = gzipCompress(rawJsonString);
jedis.set(key.getBytes(), compressed);

// 読み取り：バイナリデータを取り出した後、解凍して復元します。
byte[] data = jedis.get(key.getBytes());
String rawJson = gzipDecompress(data);

# 分割前
user:profile:1001 → 2MB JSON

# 分割後（フィールドごとにグループ化）
user:profile:1001:basic    → 基本情報
user:profile:1001:extend   → 拡張情報
user:profile:1001:settings → 設定情報

# Hash分割：Fieldにハッシュを適用して剰余を求め、N個の子Hashに分散します。
# シャード番号 = hash(field) % N、書き込みと読み取りは同じルールで位置を特定します。
user:cart:1001:shard_0   → 剰余結果が0のFieldを格納します。
user:cart:1001:shard_1   → 剰余結果が1のFieldを格納します。
...

# 転送前
file:report:2025-q4 → 15MB PDF BLOB

# 転送後
file:report:2025-q4:url → "https://bucket.cos.region.myqcloud.com/report-2025-q4.pdf"
file:report:2025-q4:meta → {"size": 15728640, "md5": "abc123..."}

// Caffeine ローカルキャッシュのホットデータ
private static final LoadingCache<String, String> HOT_KEY_CACHE = Caffeine.newBuilder()
    .maximumSize(1000)                            // 最大キャッシュエントリ数
    .expireAfterWrite(50, TimeUnit.MILLISECONDS)  // 有効期限、データ不整合の期間を制御します。
    .build(key -> {
        // キャッシュミス時にRedisへアクセスし、接続プールから接続を取得します。
        try (Jedis jedis = JEDIS_POOL.getResource()) {
            return jedis.get(key);
        }
    });

# 元のホットKey
hot:product:1001

# 複数レプリカへの分散
hot:product:1001:0 → レプリカ0
hot:product:1001:1 → レプリカ1
hot:product:1001:2 → レプリカ2

// 読み取り時にランダムに1つのレプリカを選択し、リクエストを異なるシャードに分散させます。
int index = ThreadLocalRandom.current().nextInt(REPLICA_COUNT);
String key = "hot:product:" + productId + ":" + index;
try (Jedis jedis = JEDIS_POOL.getResource()) {
    String value = jedis.get(key);
}

ユーザーリクエスト → Nginxローカルキャッシュ → アプリケーションローカルキャッシュ（Caffeine） → Redis → データベース