1. 什么是Redis
Redis是一款高性能的非关系型内存数据库，以其高速读写、可持久化、数据结构丰富等特点，成为热门的缓存解决方案和消息队列。
2. Redis的Key-Value存储模型
Redis的核心是Key-Value模型，即通过一个唯一的Key来访问Value。Key和Value都是字符串类型，但Value可以存储多种数据结构，如String、Hash、List、Set、Sorted Set等。
3. Redis存储的局限性
Redis的内存存储方式决定了它在存储大规模数据时，会面临内存资源不足的风险。因此，需要对Redis进行分片或集群化处理，同时，对Redis存储的Key数量和大小，也需要进行控制。
4. Redis百亿级Key存储方案
4.1 分片+集群化
Redis Cluster是Redis官方提供的集群解决方案，支持多主多从的分布式集群，通过节点间数据自动分片来保证数据的容错和数据的可伸缩性。Redis Cluster实现了高可用、可伸缩的数据访问，可以满足亿级Key的存储需求。
首先需要安装Redis Cluster，然后进行分片配置，配置方式包括手动方式和自动方式，手动方式需要设置每个节点的IP、端口号等信息，自动方式则会根据设定的分片数和副本数进行自动分片。
连接Redis Cluster：
redis-cli -c -h redis_cluster_host -p redis_cluster_port
// -c参数表示连接到Redis Cluster
// -h参数指定Redis Cluster的主机地址
// -p参数指定Redis Cluster的端口号
4.2 控制Key数量和大小
由于Redis是一个内存型数据库，存储的数据都在内存中，因此在存储大规模数据时，需要控制Key的数量和大小。
控制Key数量：
利用缓存淘汰策略删除不常用的Key。
采用LRU算法，移除最近最少使用的Key。
使用expire等设置Key的生命周期。
控制Value大小：
将大的Value拆分成多个小的Value。
利用Redis提供的String数据结构的两种附加功能：Bitmaps和HyperLogLogs。
使用Redis提供的GEO数据结构，将三维坐标压缩成一个整形数据，将整形数据作为Value存储。
5. Redis百亿级Key存储方案实例
以下是一个百亿级Key存储方案的实例：
利用Redis Cluster完成分片与集群；
将Key数量控制在20亿以下，删除不常用的Key，利用LRU算法移除最近最少使用的Key；
Value使用GEO数据结构，将三维坐标压缩成一个整形数据，将整形数据作为Value存储；
采用Redis提供的持久化方式，将内存中的数据定期保存到硬盘上，避免数据丢失；
使用Redis提供的监控和报警机制，及时发现和解决问题。
6. 总结
Redis是一款高性能的内存数据库，可以通过分片、集群化、缓存淘汰等方式实现百亿级Key的存储需求。需要注意的是，Redis的内存存储方式决定了它在存储大规模数据时，会面临内存资源不足的风险，因此需要进行控制。同时，对于特定类型的数据，Redis还提供了GEO数据结构等特殊功能，可以更加高效地进行存储。