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一、前言

有時候我們需要知道線上的Redis的使用情況，尤其需要知道一些前綴的key值，讓我們怎么去查看呢？并且通常情況下Redis里的數據都是海量的，那么我們訪問Redis中的海量數據？如何避免事故產生！今天就給大家分享一個小知識點，希望大家輕噴。

二、事故產生

因為我們的用戶token緩存是采用了【user_token:userid】格式的key，保存用戶的token的值。我們運維為了幫助開發小伙伴們查一下線上現在有多少登錄用戶。

直接用了keys user_token*方式進行查詢，事故就此發生了。導致Redis不可用，假死。

三、分析原因

我們線上的登錄用戶有幾百萬，數據量比較多；keys算法是遍歷算法，復雜度是O(n)，也就是數據越多，時間越高。

數據量達到幾百萬，keys這個指令就會導致 Redis 服務卡頓，因為?Redis 是單線程程序，順序執行所有指令，其它指令必須等到當前的 keys 指令執行完了才可以繼續。

四、解決方案

那我們如何去遍歷大數據量呢？這個也是面試經常問的。我們可以采用Redis的另一個命令scan。我們看一下scan的特點：

• 復雜度雖然也是 O(n)，但是它是通過游標分步進行的，不會阻塞線程

• 提供 count 參數，不是結果數量，是Redis單次遍歷字典槽位數量(約等于)

• 同 keys 一樣，它也提供模式匹配功能;

• 服務器不需要為游標保存狀態，游標的唯一狀態就是?scan 返回給客戶端的游標整數;

• 返回的結果可能會有重復，需要客戶端去重復，這點非常重要;

• 單次返回的結果是空的并不意味著遍歷結束，而要看返回的游標值是否為零

4.1、scan命令格式

4.2、命令解釋

scan 游標 MATCH <返回和給定模式相匹配的元素> count 每次迭代所返回的元素數量

• SCAN命令是增量的循環，每次調用只會返回一小部分的元素。所以不會讓Redis假死；

• SCAN命令返回的是一個游標，從0開始遍歷，到0結束遍歷；

4.3、舉例

從0開始遍歷，返回了游標6，又返回了數據，繼續scan遍歷，就要從6開始

五、總結

這個是面試經常會問到的，也是我們小伙伴在工作的過程經常用的，一般數據量不大的時候，不會有什么問題，但數據量多的時候，你的操作方式不對，你的績效就會被扣哦。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何正确访问Redis中的海量数据？服务才不会挂掉！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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