在使用 Redis 过程中，大 key 泛滥以及频繁写入数据是两个常见且棘手的问题，它们会严重影响系统性能和稳定性，因此找到有效的应对策略至关重要。

先来说说 Redis 大 key 泛滥问题。大 key 通常指的是存储的数据量特别大的 key，这可能导致内存分配不均匀、网络传输缓慢等一系列问题。要应对大 key 泛滥，首先要进行精准的监控和定位。利用 Redis 自带的命令，如 OBJECT REFCOUNT 来查看 key 的引用计数，以及 INFO 命令获取内存使用情况等，结合一些监控工具，及时发现大 key 的存在。

对于已经存在的大 key，可以采用数据拆分的方法。例如，将一个包含大量哈希字段的大 key，按照一定规则拆分成多个小的哈希 key。或者对于大的集合类型数据，根据业务逻辑进行合理分片存储。要优化数据结构的设计，避免过度使用复杂的数据结构导致大 key 的产生。

再谈谈频繁写入数据的高效处理。频繁写入可能会使 Redis 的性能瓶颈凸显。其中一个有效的方法是使用批量写入操作。Redis 提供了 MSET、MGET 等命令，能够一次性处理多个 key - value 对的写入和读取，大大减少网络交互次数，提升写入效率。

还可以引入消息队列。将频繁写入的数据先发送到消息队列中，由消息队列进行缓冲和异步处理。这样可以降低 Redis 的直接写入压力，并且在系统出现突发高并发写入时，消息队列能够起到削峰填谷的作用，保障系统的稳定性。

另外，合理设置数据的过期时间也不容忽视。对于一些时效性较强的数据，设置适当的过期时间，让 Redis 自动清理过期数据，既能节省内存空间，也有助于提升整体性能。

解决 Redis 大 key 泛滥和频繁写入数据问题，需要从监控定位、数据结构优化、批量操作、消息队列引入以及合理设置过期时间等多方面入手，综合施策，才能让 Redis 更好地服务于业务系统。