如何正确访问Redis中的海量数据,服务才不会挂掉呢?
一、前言
有时候我们需要知道线上的Redis的使用情况,尤其需要知道一些前缀的key值,让我们怎么去查看呢?并且通常情况下Redis里的数据都是海量的,那么我们访问Redis中的海量数据?如何避免事故产生!今天就给大家分享一个小知识点,希望大家轻喷。
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?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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