一、前言

有时候我们需要知道线上Redis使用情况，尤其需要知道一些前缀的key值，那我们怎么去查看呢？而且通常情况下Redis里的数据都是海量的，那么我们访问Redis中的海量数据时，如何避免事故产生？

今天就通过我们实际的一次生产事故，给大家分享一下！

二、事故产生

因为我们的用户token缓存是采用了【user_token:userid】格式的key，保存用户的token的值。

我们运维为了帮助开发小伙伴们查一下线上现在有多少登录用户，直接用了keys user_token*方式进行查询，事故就此发生了：导致Redis不可用，假死。

三、分析原因

我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间越高。

数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。

四、解决方案

那我们如何去遍历大数据量呢？其实这个也是面试经常问的。我们可以采用Redis的另一个命令scan。

我们看一下scan的特点：

• 复杂度虽然也是 O(n)，但是它是通过游标分步进行的，不会阻塞线程
• 提供 count 参数，不是结果数量，是Redis单次遍历字典槽位数量(约等于)
• 同 keys 一样，它也提供模式匹配功能;
• 服务器不需要为游标保存状态，游标的唯一状态就是 scan 返回给客户端的游标整数;
• 返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点非常重要;
• 单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，而要看返回的游标值是否为零

4.1、scan命令格式

4.2、命令解释

scan 游标 MATCH <返回和给定模式相匹配的元素> count 每次迭代所返回的元素数量

• SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。所以不会让Redis假死；
• SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历；

4.3、举例

从0开始遍历，返回了游标6，又返回了数据，继续scan遍历，就要从6开始

五、总结

这个是面试经常会问到的，也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般数据量不大的时候，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦。

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