管理Redis大型Value的优化管理方法（redis大value）

Redis是一种高性能的内存数据库，可以用作数据存储，它主要由键值对组成，Value是Redis的重要实体，诸多的大型企业经常会遇到如何管理大型Value的瓶颈，这时就需要用到一定的优化管理方法了。

首先，对于大型Value来说，它们可能包含大量数据，若向Redis中保存一个分块Value需要比保存一个完整大型Value花费更多的时间，因此为了避免大型Value带来的性能问题，在绝大多数情况下，应该优先将Value分成几部分再保存到Redis中，能够极大地提高保存速度。

其次，针对大型Value，应该尽量充分利用Redis的几种数据结构，对Value内容进行压缩，以减少过大的内存占用，同时也可以留出更多的存储空间，例如若Value内包含重复的字符串，就可以用zipmap结构来打包它们，以提高存储效率。

再次，可以使用基于List-Tail优化策略来提高读写性能，这种策略可以使得读写操作能够尽快完成，这就要求Redis在读取每个元素之后保存最终的位置，以便下次读取的时候直接到达目标位置而不用一次多次的查询：

listfollower = Redis.List(key).tail()
if listfollower:
    while not listfollower.at_end():
        element = listfollower.get()
        # do something
    listfollower.commit_position() 

最后，可以使用事务来提高大型Value的读写性能，这是因为Redis的事务允许在一次操作中对一个键进行多次读写，这样就可以一次将多个元素读取或者写入到Redis中：

pipe = Redis.pipeline()
pipe.multi()
pipe.set('key', 'value')
pipe.set('key1', 'value1')
pipe.execute()

总之，无论如何，管理Redis大型Value都要注意保持内存使用量的可控，需要利用上面所说的一些优化管理方法，以改善其读写性能。