Redis中优化大Hash结构导致的慢查询

背景简介

在实际应用中，我们经常使用Redis的Hash结构存储对象数据，因为它直观且方便管理相关属性。然而，随着系统发展，对象中经常会增加一些大体积字段（如商品详情、日志记录、配置信息等），这些字段虽然查询频率较低，但因为存储在同一Hash结构中，导致业务只需要高频小字段时，读取整个Hash会带来以下问题：

1. 慢查询问题：大字段（如长描述、图片信息等）会增加数据传输和解析时间，导致Redis慢查询。
2. 浪费系统资源：不必要的数据传输占用带宽，影响Redis的响应性能。
3. 内存碎片风险：频繁操作大对象可能产生内存碎片
4. 高并发场景下的性能瓶颈：全量读取会阻塞其他请求，进一步放大问题。

这种情况在多种业务场景中广泛存在：

1. 商品系统：商品基本信息（价格、库存、标题）访问频繁，但详情描述（长文本）和规格参数（大JSON）访问较少
2. 用户系统：用户基本资料经常被查询，但详细标签、行为记录等大数据量字段查询较少
3. 配置系统：核心配置频繁读取，但详细说明、历史记录等大体积数据很少使用

其中最为典型的场景是电商商品信息存储，高频访问的基础字段（标题、价格）与低频访问的大体积字段（长描述、规格参数）混合存储。