避免 KEYS 命令的深渊：踏上 SCAN 的光明之旅
各位技术栈上的旅行者们，大家好！我是你们的老朋友，一位在代码海洋里摸爬滚打了多年的老水手。今天，我们要聊一个关于 Redis 的话题，一个看似简单却暗藏玄机，稍不留神就会让你翻船的话题：KEYS 命令。
你可能会想：“KEYS 命令？不就是查一下 Redis 里面有哪些 key 嘛，有什么大不了的？”
如果你这么想，那就图样图森破了！KEYS 命令就像一个潜伏在平静水面下的冰山，当你一头撞上去的时候，可能就是系统崩溃、服务雪崩的开始。😱
为什么 KEYS 命令会让你哭泣？
想象一下，你是一位图书馆管理员，图书馆里藏书浩如烟海。现在有人让你把所有书的书名都抄下来。你会怎么做？
KEYS命令模式： 你拿起笔，从第一个书架开始，一排一排地抄写，直到把所有书架都抄完。SCAN命令模式： 你拿到一个清单，清单上列出了每个书架的编号。你从清单上选一个书架，抄写这个书架上的书名，然后休息一下。接着，再从清单上选一个书架，继续抄写。
显然，第一种方式会让你累到崩溃，而且在抄写过程中，图书馆的其他人就没法借书了！Redis 的 KEYS 命令就是这样的第一种方式。
KEYS 命令会扫描整个 Redis 实例的 key 空间，找到所有符合给定模式的 key。这意味着：
- 阻塞主线程： 在扫描期间，Redis 的主线程会被完全阻塞，无法处理其他请求。
- 性能灾难： 对于大型 Redis 实例，扫描过程可能需要很长时间，导致服务响应缓慢甚至完全不可用。
- 雪崩效应： 如果你的服务依赖 Redis，而 Redis 又因为
KEYS命令被阻塞，那么你的服务也可能会跟着崩溃，进而引发整个系统的雪崩效应。
所以，KEYS 命令就像潘多拉的魔盒，一旦打开，带来的可能是无尽的痛苦和灾难。😭
SCAN 命令：救赎之路
幸运的是，Redis 提供了另一种选择：SCAN 命令。SCAN 命令就像我们上面说的第二种抄书方式，它采用游标的方式进行迭代式扫描，每次只扫描一部分 key，不会阻塞主线程。
SCAN 命令的运作方式如下：
- 初始化： 第一次调用
SCAN命令时，游标值为 0。 - 迭代： 每次调用
SCAN命令，Redis 会返回一个新的游标值和一个匹配的 key 列表。 - 结束： 当返回的游标值为 0 时，表示扫描完成。
SCAN 命令的基本语法如下：
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]cursor: 上一次迭代返回的游标值。第一次迭代时为 0。MATCH pattern: 可选参数，用于指定匹配的 key 的模式。类似于KEYS命令中的模式。COUNT count: 可选参数，用于指定每次迭代返回 key 的数量的近似值。默认值为 10。
SCAN 命令的优势：
- 非阻塞：
SCAN命令不会阻塞主线程，可以保证 Redis 服务的可用性。 - 渐进式扫描：
SCAN命令每次只扫描一部分 key，可以避免一次性扫描整个 key 空间带来的性能问题。 - 可控制性： 你可以通过
COUNT参数控制每次迭代返回 key 的数量，从而平衡扫描速度和资源消耗。
SCAN 命令的示例：
假设我们的 Redis 数据库中存在以下 key：
user:1
user:2
user:3
product:1
product:2
order:1
order:2我们想要扫描所有以 "user:" 开头的 key。我们可以使用以下命令：
SCAN 0 MATCH user:* COUNT 10第一次调用会返回：
1) "17"
2) 1) "user:1"
2) "user:2"
3) "user:3"这表示：
- 新的游标值为 "17"。
- 匹配的 key 列表为 ["user:1", "user:2", "user:3"]。
接下来，我们使用新的游标值继续扫描：
SCAN 17 MATCH user:* COUNT 10第二次调用会返回：
1) "0"
2) (empty list or set)这表示：
- 新的游标值为 "0"，表示扫描完成。
- 没有找到更多的匹配 key。
SSCAN, HSCAN, ZSCAN 命令：针对不同数据结构的扫描
Redis 还提供了针对不同数据结构的扫描命令：
SSCAN: 用于扫描集合 (Set) 中的元素。HSCAN: 用于扫描哈希 (Hash) 中的字段和值。ZSCAN: 用于扫描有序集合 (Sorted Set) 中的元素和分数。
这些命令的用法与 SCAN 命令类似，只是针对的数据结构不同。
代码示例（Python）：
以下是一个使用 Python 和 Redis 客户端 redis-py 实现 SCAN 命令的示例：
import redis
# 连接 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def scan_keys(pattern, count=10):
cursor = 0
keys = []
while True:
cursor, data = r.scan(cursor=cursor, match=pattern, count=count)
keys.extend(data)
if cursor == 0:
break
return keys
# 扫描所有以 "user:" 开头的 key
user_keys = scan_keys(pattern='user:*')
print(user_keys)
# 扫描所有 key
all_keys = scan_keys(pattern='*')
print(all_keys)KEYS 命令的禁区：何时绝对不能使用？
以下是一些绝对不能使用 KEYS 命令的场景：
- 生产环境： 在生产环境中，Redis 实例通常存储大量数据，使用
KEYS命令会导致严重的性能问题。 - 高并发场景： 在高并发场景下，Redis 实例需要处理大量的请求，使用
KEYS命令会阻塞主线程，导致服务响应缓慢甚至崩溃。 - 数据量大的实例： 对于数据量很大的 Redis 实例，扫描整个 key 空间可能需要很长时间，使用
KEYS命令是不可接受的。
KEYS 命令的例外：是否存在可以使用的情况？
虽然我们强烈建议避免使用 KEYS 命令，但在一些特殊情况下，它可能仍然有用：
- 开发环境： 在开发环境中，Redis 实例的数据量通常较小，可以使用
KEYS命令进行简单的调试和测试。 - 低峰期： 在 Redis 服务的低峰期，可以使用
KEYS命令进行一些简单的管理操作，但需要谨慎使用，并监控 Redis 的性能指标。 - 特定场景： 在某些特定场景下，例如需要一次性获取所有 key 的数量，可以使用
KEYS命令，但需要确保 Redis 实例的负载较低。
总而言之，尽量避免使用 KEYS 命令，使用 SCAN 命令作为替代方案。
更优雅的解决方案：数据结构设计与索引
除了使用 SCAN 命令，更优雅的解决方案是优化数据结构设计和使用索引。
例如，如果需要根据某些条件查询 key，可以考虑使用 Redis 的 Sorted Set 或 Hash 数据结构，并根据查询条件建立索引。
- Sorted Set: 可以根据分数 (score) 对元素进行排序，并支持范围查询。
- Hash: 可以存储键值对，并可以根据键 (field) 进行查询。
通过合理的数据结构设计和索引，可以避免使用 SCAN 命令进行全表扫描，从而提高查询效率。
表格总结：KEYS vs SCAN
| 特性 | KEYS |
SCAN |
|---|---|---|
| 阻塞性 | 阻塞主线程 | 非阻塞 |
| 性能 | 性能差，尤其是在数据量大的情况下 | 性能好，渐进式扫描 |
| 适用场景 | 开发环境、低峰期、数据量小的实例 | 生产环境、高并发场景、数据量大的实例 |
| 数据结构 | 扫描整个 key 空间 | 扫描整个 key 空间，但以游标方式迭代 |
| 复杂性 | 简单易用 | 稍微复杂，需要处理游标 |
结论：告别 KEYS，拥抱 SCAN 的未来
各位技术栈上的旅行者们，希望通过今天的讲解，你们能够深刻理解 KEYS 命令的潜在风险，并掌握 SCAN 命令的使用方法。
记住，KEYS 命令是过去式，SCAN 命令才是未来！ 😎
让我们一起告别 KEYS 命令的深渊，踏上 SCAN 的光明之旅，构建更稳定、更高效的 Redis 应用！
最后，我想说的是，技术之路永无止境，我们需要不断学习、不断探索，才能在这个快速变化的时代立于不败之地。
感谢大家的聆听，我们下次再见！ 👋