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在正常情况下，各数据分片节点的Key数量是均匀分布的，同时内存使用率、CPU使用率等性能指标也是相近的。一般是在使用Redis的过程中，设计考虑不周、不规范的数据写入及突发的访问量，造成redis个别的节点数据量倾斜或数据访问倾斜，最终引起数据倾斜。

常见倾斜场景有：

1. 内存倾斜。一般由于大key问题或者使用hash Tages集中到某个节点；
2. 带宽倾斜。大key 热key 高消耗命令造成 访问节点占用带宽；
3. CPU倾斜。大key 热key 高消耗命令造成CPU使用率偏高。

解决方案主要有：

1. 减少大key的使用，或者对大key进行拆分成多个 hash key；
2. 禁止使用高消耗命令，或者流量高峰期禁止使用；
3. 减少Hash Tags的使用；
4. 增加本地缓存，减少热key对Redis的压力；
5. 提高内存配置和带宽等资源，从硬件角度减少数据倾斜带来的问题。