Redis性能优化：高效查找1亿Key中的10万目标技巧

文章目录

假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来 ?
- 引言
- Redis 的基本知识
- - Redis 中的 Key 管理
  - 为什么需要高效的 Key 查找
- 如何查找前缀匹配的 Key
- - 方法一：使用 `KEYS` 命令
  - 方法二：使用 `SCAN` 命令
  - 方法三：预处理和索引
- 具体实现步骤
- - 步骤 1：初始化游标
  - 步骤 2：循环遍历
  - 步骤 3：收集结果
  - 步骤 4：处理结果
- 性能优化
- - 优化 1：调整 `COUNT` 参数
  - 优化 2：并行处理
  - 优化 3：减少网络开销
- 结论
- 如果你有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时提问！
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假如Redis里面有1亿个key，其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来 ?

引言

大家好，我是闫工！今天我们要聊一个 Redis 的问题：假如你的 Redis 里面存储了 1 亿个 key，其中恰好有 10 万个 key 是以某个固定的、已知的前缀开头的。那么，如何快速地将它们全部找出来呢？这个问题看起来不复杂，但要高效解决它，还是有一些门道的。

Redis 的基本知识

在我们开始讨论具体的问题之前，让我们先简单了解一下 Redis 的基础知识。Redis 是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，支持多种数据类型，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合等。每个 key 在 Redis 中都有自己的生命周期，可以通过设置过期时间来控制。

Redis 中的 Key 管理

在 Redis 中，key 的管理是非常重要的。如果你有大量的 key，那么如何高效地管理和操作这些 key 就显得尤为重要了。比如，你需要知道如何快速查找、修改或删除特定的 key。对于这个问题，我们需要找到所有以某个前缀开头的 key。

为什么需要高效的 Key 查找

在实际应用中，可能会有这样的场景：你有一个电子商务平台，所有的商品信息都存储在 Redis 中，每个商品都有一个唯一的 ID。假设你需要快速查找所有商品 ID 以 " sku_" 开头的商品，那么这个功能就显得非常重要了。如果不能高效地找到这些 key，不仅会影响用户体验，还可能对系统的性能造成负面影响。

如何查找前缀匹配的 Key

在 Redis 中，有几种方法可以用来查找符合特定模式（比如前缀）的 key。我们需要逐一分析这些方法，并找出最适合我们场景的那个。

方法一：使用`KEYS`命令

最简单的方法就是使用 Redis 的KEYS命令，它支持模糊匹配。例如：

KEYS your_prefix*

这个命令会返回所有以 “your_prefix” 开头的 key。不过，这里有一个问题：KEYS命令会遍历整个数据库中的所有 key，并且如果匹配到很多结果，可能会导致性能问题。特别是当你的 Redis 实例中有 1 亿个 key 时，使用KEYS可能会导致阻塞，影响其他操作。

方法二：使用`SCAN`命令

为了避免阻塞问题，Redis 提供了SCAN命令。这个命令支持增量式遍历，可以避免一次性返回所有匹配结果，从而降低对系统性能的影响。SCAN的语法如下：

SCAN cursor MATCH pattern COUNT count

cursor: 用于分页遍历的游标，初始值为 0。
MATCH pattern: 指定匹配模式，比如 “your_prefix*”。
COUNT count: 指定每次遍历时的最大返回数量。

使用SCAN的优点是可以避免阻塞，并且可以分批处理结果。不过，需要注意的是，SCAN是一个迭代的过程，可能需要多次调用才能完成整个遍历。

方法三：预处理和索引

如果频繁需要根据前缀查找 key，那么可以在设计阶段就考虑使用某种数据结构来辅助查询。比如，可以使用 Redis 的集合（Set）或者哈希（Hash）来存储所有以特定前缀开头的 key。

例如，在设置每个 key 时，同时将它们添加到一个集合中：

-- 设置 key 并将其添加到对应的集合中SET mykey value SADD your_prefix_keys mykey

然后，当需要查找所有以 “your_prefix” 开头的 key 时，只需从集合中获取所有元素即可：

SMEMBERS your_prefix_keys

这种方法的优点是查询速度非常快，但缺点是增加了存储空间和维护复杂度。

具体实现步骤

接下来，我们来详细讲解如何使用SCAN命令来高效地查找并收集所有以特定前缀开头的 key。

步骤 1：初始化游标

首先，我们需要初始化游标：

SCAN0MATCH your_prefix* COUNT1000

这个命令会返回一个游标和一批匹配的 key。COUNT 1000表示每次最多返回 1000 个结果。

步骤 2：循环遍历

接下来，我们需要循环调用SCAN命令，直到游标回到 0（表示遍历完成）：

localcursor=0whiletruedolocalresult=redis.call('SCAN',cursor,'MATCH','your_prefix*','COUNT',1000)cursor=result[1]ifcursor==0thenbreakendend

步骤 3：收集结果

在每次调用SCAN时，我们都会得到一批匹配的 key。需要将这些 key 收集起来，以便后续处理：

localkeys={}localcursor=0whiletruedolocalresult=redis.call('SCAN',cursor,'MATCH','your_prefix*','COUNT',1000)cursor=result[1]for_,keyinipairs(result[2])dotable.insert(keys,key)endifcursor==0thenbreakendend

步骤 4：处理结果

最后，我们可以对收集到的 key 进行进一步的处理。比如，打印它们：

for_,keyinipairs(keys)doprint(key)end

或者将它们存储到其他数据结构中。

性能优化

在实际应用中，性能优化是非常重要的。以下是一些优化建议：

优化 1：调整`COUNT`参数

COUNT参数决定了每次遍历时最多返回多少个 key。理论上，值越大，遍历次数越少，但每次的处理时间也会增加。因此，需要根据实际情况调整这个参数。

localcursor=0whiletruedolocalresult=redis.call('SCAN',cursor,'MATCH','your_prefix*','COUNT',10000)cursor=result[1]for_,keyinipairs(result[2])dotable.insert(keys,key)endifcursor==0thenbreakendend

优化 2：并行处理

如果 Redis 实例支持多线程或者你有多个 Redis 实例，可以考虑将遍历过程并行化。例如，使用多个SCAN进程同时处理不同的部分。

-- 使用多个游标同时处理localcursors={0,0,0}whiletruedolocalall_done=truefori=1,#cursorsdoifcursors[i]~=0thenlocalresult=redis.call('SCAN',cursors[i],'MATCH','your_prefix*','COUNT',1000)cursors[i]=result[1]for_,keyinipairs(result[2])dotable.insert(keys,key)endall_done=falseendendifall_donethenbreakendend

优化 3：减少网络开销

如果是在分布式系统中使用 Redis，尽量减少每次SCAN调用的网络开销。例如，可以增加COUNT的值，或者将多个操作打包在一起。

-- 批量处理localcursor=0whiletruedolocalresult=redis.call('SCAN',cursor,'MATCH','your_prefix*','COUNT',5000)cursor=result[1]for_,keyinipairs(result[2])dotable.insert(keys,key)endifcursor==0thenbreakendend