Redis `SCAN` 命令:避免 `KEYS` 命令的性能陷阱

Redis SCAN:寻宝之旅,告别KEYS的性能黑洞 🚀 各位技术探险家们,大家好!我是你们的老朋友,今天咱们来聊聊Redis中一个至关重要的命令:SCAN。 各位可能都听过“KEYS”这个命令,它就像一把万能钥匙,可以粗暴地列出Redis数据库中的所有键。 但是,就像所有强大的工具一样,KEYS 也潜藏着巨大的风险,稍有不慎,就会让你的Redis服务器陷入瘫痪的深渊。 😱 今天,我们就来一场Redis寻宝之旅,学习如何使用SCAN命令,优雅、安全地遍历你的Redis数据库,避开KEYS命令带来的性能陷阱,成为真正的Redis大师! 第一章:KEYS的诱惑与陷阱 😈 首先,让我们来认识一下KEYS命令。 想象一下,你的Redis数据库是一个巨大的宝藏库,里面堆满了各种珍贵的键值对。 KEYS命令就像一句咒语,可以瞬间将所有宝藏的名字都显示出来。 听起来是不是很棒? KEYS * # 列出所有键 KEYS user:* # 列出所有以 “user:” 开头的键 但是,别被表面的光鲜所迷惑。 KEYS 命令的底层实现非常简单粗暴:它会 阻塞 Redis 服务器,直到遍历完整个数据库,将所 …

避免使用 `KEYS` 命令的根本原因与替代方案 `SCAN`

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 …

如何避免范围查询(Range Scan)导致的全表扫描

好的,各位观众老爷们,欢迎来到“数据库疑难杂症诊疗室”,我是你们的老朋友,人称“SQL华佗”的码农老王。今天我们要聊聊一个让很多数据库管理员和开发者头疼的问题:范围查询(Range Scan)引发的全表扫描。这就像本来想用手术刀精准切除病灶,结果医生直接拿电锯把病人锯开了,效率低下不说,还伤及无辜啊!😱 一、 啥是范围查询?为啥它会变成全表扫描的罪魁祸首? 首先,咱们得搞清楚啥是范围查询。 简单来说,就是你想在一个字段里找到某个范围内的值。 比如: “找出年龄在18岁到35岁之间的所有用户” “查询2023年1月1日到2023年12月31日之间的所有订单” “查找积分在1000到5000之间的所有会员” 这些都是典型的范围查询。 想象一下,你在一堆书里找编号在100到200之间的书,这就是一个范围查询。 那么,为啥范围查询这么容易导致全表扫描呢? 这就要涉及到数据库的索引了。 索引就像书的目录,能帮你快速找到想要的内容,而不用一页一页地翻。 当你的查询条件(比如年龄、日期、积分)对应的字段上有索引,数据库通常会先利用索引找到范围的起点,然后顺着索引一路往下,直到找到范围的终点。 这个过 …

理解 `innodb_lru_scan_depth` 与 `innodb_max_dirty_pages_pct_lwm` 参数的意义

好的,各位尊敬的开发者朋友们,欢迎来到今天的“InnoDB 性能优化小课堂”!我是你们的老朋友,一个在数据库世界里摸爬滚打多年的老码农。今天,咱们要聊聊 MySQL InnoDB 存储引擎里一对“相爱相杀”的参数:innodb_lru_scan_depth 和 innodb_max_dirty_pages_pct_lwm。 我知道,光听名字,这两个参数就透着一股子“高冷”的气息,让人望而却步。别担心,今天我就要把它们扒个精光,让大家彻底理解它们背后的原理,以及如何用它们来优化你的数据库性能。 开场白:LRU 的“爱恨情仇” 在进入正题之前,咱们先来聊聊 LRU (Least Recently Used) 算法。LRU 可谓是计算机世界里的“老网红”了,它广泛应用于各种缓存系统,包括 InnoDB 的 Buffer Pool。 简单来说,LRU 算法就像一个“喜新厌旧”的家伙。它会把最近访问过的数据放在缓存的前面,把很久没访问过的数据踢到缓存的后面。当缓存满了,需要腾出空间时,它就会毫不留情地把排在最后面的数据给“扫地出门”。 InnoDB 的 Buffer Pool 就是一个巨大的 L …