Redis KEY*模糊查询导致交互速度慢、阻塞其他 Redis 操作

查询速度慢的原因

在Redis中，使用通配符 KEYS 命令进行键的模糊匹配（比如 KEYS key*）可能会导致性能问题，尤其是在数据集较大时。这是因为 KEYS 命令的实现需要遍历所有的键来匹配模式，这个过程的时间复杂度是 O(N)，其中 N 是键的总数，因此使用KEYS*命令查询时，Redis的响应速度和Redis中数据量成正比。

在大规模的生产环境中，遍历所有键可能会导致阻塞其他 Redis 操作，因为 KEYS 命令会持有数据库的写锁。此外，这也可能对性能产生负面影响，因为它需要消耗大量的计算资源。在 Redis 中，所有命令都是按顺序执行的，一个命令执行完成后，才会执行下一个命令。这个单线程模型是 Redis 的设计选择之一，有助于简化并发控制，提高数据一致性。

使用带前缀的通配符 KEYS prefix*

在 Redis 中，使用带前缀的通配符 KEYS prefix* 仍然需要遍历所有匹配前缀的键。虽然带有前缀的通配符能够减小匹配的范围，但是在 Redis 中并没有内置的索引结构能够直接加速带有通配符的键的查找。

这是因为Redis 的键是以哈希表的形式存储的，通过哈希函数计算出键的位置。当使用通配符 KEYS prefix* 时，Redis 无法直接利用哈希函数来快速定位符合条件的键，而需要遍历哈希表中的所有键，然后筛选匹配的键。

如果对于特定的使用场景，你经常需要根据键的前缀来查询数据，可以考虑使用 Redis 的有序集合（Sorted Set）来模拟带有前缀的键的查询。在有序集合中，你可以将键的前缀作为分数，然后使用范围查询来获取符合条件的键。这样可以更有效地执行带有前缀的查询，但这需要根据具体情况来设计和维护有序集合。

总体来说，避免在生产环境中使用 KEYS 命令，尤其是在大规模数据集上，因为它可能导致性能问题。在生产环境中，当出现使用KEYS*的场景时，一定要谨慎，考虑如何改变reid key的数据结构来避免使用；如果非要遍历所有keys不可，更推荐使用迭代命令（如 SCAN）以及结合合适的数据结构来执行查询，它可以用于迭代集合中的元素而不会阻塞整个数据库，特别是在大型数据库中，因为它将迭代的工作分散到多个步骤，并允许客户端逐步处理结果。这样可以避免 KEYS 命令可能引起的性能问题。

特殊场景SCAN 一个用于迭代集合元素的命令

SCAN 是 Redis 提供的一个用于迭代集合元素的命令。它可以用于逐步迭代集合中的元素，而不会一次性获取所有元素。这样可以减小对 Redis 服务器的负载，并且不会阻塞其他的 Redis 命令。

SCAN 命令的一般用法是：

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]

其中：

• cursor 是一个用于标识迭代状态的整数，初始时通常设置为 0。
• MATCH pattern 是一个可选参数，用于匹配指定的模式。
• COUNT count 是一个可选参数，用于指定每次迭代返回的元素数量。

SCAN 命令会返回一个包含两个元素的数组，第一个元素是下一次迭代所需的新的 cursor，第二个元素是包含元素的数组。

例子：

SCAN 0 COUNT 10

这个命令将从集合的开头开始迭代，每次返回最多 10 个元素。

使用 SCAN 命令相比于 KEYS 命令，主要优势在于它不会阻塞 Redis 服务器太长时间，因为它可以分阶段地获取数据。KEYS 命令可能会导致阻塞，因为它要在一次性操作中返回所有匹配的键。

需要注意的是，由于 SCAN 是迭代器，返回的结果可能不是实时的快照，而是在迭代开始时的一个快照。因此，在迭代过程中，集合的内容可能会发生变化。

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使用 SCAN 命令时，通常需要在程序中进行多次调用直到迭代结束。每次调用 SCAN 命令都会返回下一批符合条件的元素和新的游标值，程序需要根据新的游标值决定是否继续迭代。

基本的流程如下：

1. 使用 SCAN 0 命令开始迭代，初始游标设置为 0。
2. 处理 SCAN 命令返回的结果，包括下一批元素和新的游标值。
3. 如果新的游标值为 0，表示迭代结束；否则，使用新的游标值再次调用 SCAN 命令，重复步骤 2。
4. 继续处理迭代结果，直到迭代结束。

这样的迭代方式可以确保不会对 Redis 服务器造成较大的负载，同时适应大型数据集的处理。

示例（伪代码）：

cursor = 0while True:result = redis_client.scan(cursor, count=10)elements = result[1]# 处理当前批次的元素cursor = result[0]if cursor == 0:break

这样的迭代方式可以有效地处理大型数据集，减小对 Redis 服务器的压力。

摘星喵Pro