Redis 中 Scan 命令使用教程：高效遍歷海量數(shù)據(jù)

在 Redis 中，當(dāng)需要遍歷所有鍵或指定模式的鍵時，傳統(tǒng)的 KEYS 命令會因阻塞主線程、無法分頁等問題，在海量數(shù)據(jù)場景下表現(xiàn)糟糕。而 Scan 命令憑借 “非阻塞”“分批遍歷” 的特性，成為解決大規(guī)模數(shù)據(jù)遍歷的最優(yōu)方案。本文將從基礎(chǔ)介紹、實現(xiàn)原理、實操方式到實踐總結(jié)，全面講解 Scan 命令的使用。

一、介紹

Scan 是 Redis 2.8 版本引入的迭代式遍歷命令，主要用于遍歷 Redis 中的鍵集合或集合類型（如 Hash、Set、Sorted Set）的元素，核心目標(biāo)是解決傳統(tǒng)遍歷命令的性能問題。

1. 為什么需要 Scan？

傳統(tǒng)的 KEYS 命令存在明顯缺陷：

• 阻塞主線程：KEYS 會一次性遍歷所有符合條件的鍵，若數(shù)據(jù)量達(dá)百萬級，會占用大量 CPU 時間，導(dǎo)致 Redis 無法響應(yīng)其他請求；
• 無分頁能力：KEYS 只能一次性返回所有結(jié)果，無法分批處理，容易造成客戶端內(nèi)存溢出；
• 不支持復(fù)雜篩選：僅能通過簡單的通配符（如 *、?）匹配，靈活性低。

而 Scan 命令恰好彌補這些不足，具備以下核心特性：

• 非阻塞：分批遍歷數(shù)據(jù)，每次只處理少量元素，避免長時間占用主線程；
• 游標(biāo)迭代：通過 “游標(biāo)（cursor）” 記錄遍歷位置，支持?jǐn)帱c續(xù)傳；
• 安全遍歷：遍歷過程中數(shù)據(jù)的新增、刪除、修改不會導(dǎo)致漏遍歷或重復(fù)遍歷（存在極小概率重復(fù)，但可通過業(yè)務(wù)層去重解決）；
• 多類型支持：除了遍歷所有鍵（SCAN），還支持遍歷 Hash 字段（HSCAN）、Set 元素（SSCAN）、Sorted Set 元素（ZSCAN）。

2. 典型應(yīng)用場景

• 海量鍵統(tǒng)計：如統(tǒng)計 Redis 中所有以 user: 為前綴的鍵數(shù)量；
• 數(shù)據(jù)清理：分批刪除過期或無用的鍵（如刪除所有 temp: 前綴的臨時鍵）；
• 集合元素遍歷：遍歷大型 Hash 中的所有字段值，避免一次性加載導(dǎo)致內(nèi)存溢出；
• 定期數(shù)據(jù)校驗：分批檢查鍵的過期時間或數(shù)據(jù)完整性。

二、使用原理

Scan 命令的核心是基于 “游標(biāo)” 和 “哈希表遍歷” 實現(xiàn)的，理解其底層原理能幫助更好地使用命令。

1. Redis 鍵空間的存儲結(jié)構(gòu)

Redis 的鍵空間（keyspace）底層基于哈希表存儲，每個鍵通過哈希函數(shù)映射到哈希表的某個 “桶（bucket）” 中。Scan 命令本質(zhì)是遍歷哈希表的桶，并通過游標(biāo)記錄當(dāng)前遍歷到的桶位置。

2. 游標(biāo)迭代機制

Scan 的遍歷過程類似 “翻書”，游標(biāo)就是 “頁碼”，具體流程如下：

• 初始游標(biāo)：首次調(diào)用 Scan 時，游標(biāo)值設(shè)為 0，表示從哈希表的起始位置開始遍歷；
• 分批遍歷：Redis 會根據(jù)游標(biāo)位置，返回當(dāng)前批次的元素（默認(rèn) 10 個），并返回新的游標(biāo)值；
• 結(jié)束條件：當(dāng)返回的游標(biāo)值為 0 時，表示已遍歷完所有元素；
• 斷點續(xù)傳：若遍歷中斷（如客戶端重啟），下次可使用上次返回的非 0 游標(biāo)繼續(xù)遍歷，無需從頭開始。

3. 避免漏遍歷與重復(fù)遍歷的設(shè)計

由于 Redis 哈希表在擴容（rehash）時會重新分配桶的位置，Scan 通過以下機制保證遍歷的準(zhǔn)確性：

• 漸進式 rehash 兼容：遍歷過程中若觸發(fā)哈希表擴容，Scan 會同時遍歷舊哈希表和新哈希表，確保所有鍵都能被訪問到；
• 允許重復(fù)遍歷：為了簡化實現(xiàn)，Scan 不保證元素只出現(xiàn)一次（尤其是在 rehash 過程中），但重復(fù)概率極低，業(yè)務(wù)層可通過去重（如用 Set 暫存結(jié)果）解決。

4. 計數(shù)參數(shù)（count）的作用

Scan 命令中的 count 參數(shù)用于指定 “每次遍歷的桶數(shù)量”，而非 “返回的元素數(shù)量”：

• 默認(rèn) count=10，表示每次遍歷 10 個桶，返回這些桶中的所有符合條件的元素；
• count 并非嚴(yán)格限制，Redis 會根據(jù)桶中元素數(shù)量動態(tài)調(diào)整返回結(jié)果（如某個桶中沒有符合條件的鍵，可能返回少于 count 個元素）；
• 海量數(shù)據(jù)場景下，可適當(dāng)增大 count（如 count=1000），減少遍歷次數(shù)，提升效率。

三、使用方式

Scan 命令家族包括 SCAN（遍歷鍵空間）、HSCAN（遍歷 Hash）、SSCAN（遍歷 Set）、ZSCAN（遍歷 Sorted Set），核心用法類似，以下以最常用的 SCAN 為例講解，其他命令用法可類比。

1. 基礎(chǔ)語法

（1）SCAN 命令（遍歷所有鍵）

 語法：SCAN cursor [MATCH pattern]  [COUNT count]  [TYPE type]
cursor：游標(biāo)值（首次為 0，后續(xù)用上次返回的游標(biāo)）
MATCH pattern：通配符匹配，篩選符合條件的鍵（可選）
COUNT count：每次遍歷的桶數(shù)量（可選，默認(rèn) 10）
TYPE type：按鍵類型篩選（如 string、hash、set，可選，Redis 6.0+ 支持）

（2）其他命令語法（類比）

• HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：遍歷 Hash 鍵 key 的字段和值；
• SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：遍歷 Set 鍵 key 的元素；
• ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]：遍歷 Sorted Set 鍵 key 的元素和分?jǐn)?shù)。

2. 實操示例

（1）遍歷所有鍵（無篩選）

# 首次遍歷：游標(biāo) 0，默認(rèn) count=10
127.0.0.1:6379> SCAN 0
1) "17"  # 下次遍歷的游標(biāo)
2) 1) "user:1001"
    2) "product:2003"
    3) "order:5001"
 # 本次返回 3 個鍵（少于 count=10，因部分桶無符合條件的鍵）
# 第二次遍歷：使用上次返回的游標(biāo) 17
127.0.0.1:6379> SCAN 17
1) "0"  # 游標(biāo)為 0，遍歷結(jié)束
2) 1) "user:1002"
   2) "temp:3001"

（2）按前綴篩選鍵（MATCH）

# 遍歷所有以 "user:" 為前綴的鍵，count=20
127.0.0.1:6379> SCAN 0 MATCH user:* COUNT 20
1) "23"
2) 1) "user:1001"
    2) "user:1002"
    3) "user:1003"
# 繼續(xù)遍歷，直到游標(biāo)返回 0
127.0.0.1:6379> SCAN 23 MATCH user:* COUNT 20
1) "0"
2) 1) "user:1004"

（3）按類型篩選鍵（TYPE，Redis 6.0+）

# 遍歷所有 string 類型的鍵
127.0.0.1:6379> SCAN 0 TYPE string
1) "12"
2) 1) "user:1001"  # 假設(shè)該鍵是 string 類型
    2) "temp:3001"

（4）遍歷 Hash 鍵（HSCAN）

# 先創(chuàng)建一個 Hash 鍵
127.0.0.1:6379> HMSET user:1001 name "Alice" age "25" city "Beijing"
OK
# 遍歷該 Hash 的字段和值
127.0.0.1:6379> HSCAN user:1001 0
1) "0"  # 游標(biāo)為 0，Hash 元素少，一次遍歷完
2) 1) "name"
   2) "Alice"
  3) "age"
  4) "25"
  5) "city"
  6) "Beijing"

3. 代碼示例（Golang）

以遍歷所有 user: 前綴的鍵為例，使用 go-redis 客戶端實現(xiàn)：

package main
import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/go-redis/redis/v8"
)
func main() {
	// 初始化 Redis 客戶端
	client := redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "localhost:6379",
		Password: "",
		DB:       0,
	})
	defer client.Close()
	ctx := context.Background()
	// Scan 遍歷所有 user: 前綴的鍵
	var cursor uint64 = 0  // 初始游標(biāo)
	count := int64(20)     // 每次遍歷的桶數(shù)量
	pattern := "user:*"    // 匹配模式
	fmt.Println("開始遍歷 user: 前綴的鍵：")
	for {
		// 執(zhí)行 Scan 命令
		result, err := client.Scan(ctx, cursor, pattern, count).Result()
		if err != nil {
			fmt.Printf("Scan 執(zhí)行失?。?v\n", err)
			return
		}
		// 獲取本次結(jié)果和下次游標(biāo)
		cursor = result.Cursor
		keys := result.Keys
		// 處理本次獲取的鍵
		for _, key := range keys {
			fmt.Printf("找到鍵：%s\n", key)
		}
		// 游標(biāo)為 0，遍歷結(jié)束
		if cursor == 0 {
			break
		}
	}
	fmt.Println("遍歷完成")
}

4. 注意事項

• 游標(biāo)必須正確傳遞：每次遍歷需使用上次返回的游標(biāo)，否則會導(dǎo)致重復(fù)遍歷或漏遍歷；
• 避免過度依賴 MATCH：MATCH 是在遍歷結(jié)果中篩選，而非提前過濾，若符合條件的鍵極少，會導(dǎo)致多次空遍歷，建議結(jié)合業(yè)務(wù)場景優(yōu)化匹配模式；
• count 參數(shù)按需調(diào)整：數(shù)據(jù)量小時用默認(rèn) count=10 即可，海量數(shù)據(jù)時可增大 count（如 1000~10000），但不宜過大（避免單次操作耗時過長）；
• 業(yè)務(wù)層去重：因 Scan 可能返回重復(fù)元素，需在業(yè)務(wù)層通過 Set 或哈希表去重；
• 不建議在主庫高頻使用：雖然 Scan 非阻塞，但頻繁遍歷仍會占用 CPU 資源，建議在從庫執(zhí)行（需確保主從數(shù)據(jù)同步及時）。

四、總結(jié)

Scan 命令是 Redis 中處理海量數(shù)據(jù)遍歷的核心工具，其核心優(yōu)勢可總結(jié)為：

• 非阻塞設(shè)計：分批遍歷避免阻塞主線程，保障 Redis 服務(wù)可用性；
• 游標(biāo)迭代：支持?jǐn)帱c續(xù)傳，適合長時間、大規(guī)模的遍歷任務(wù)；
• 靈活篩選：通過 MATCH 和 TYPE 實現(xiàn)精準(zhǔn)篩選，滿足多樣化需求；
• 多類型支持：覆蓋鍵空間和所有集合類型，適用場景廣泛。

在實際使用中，需注意以下關(guān)鍵要點：

• 正確傳遞游標(biāo)，確保遍歷的連續(xù)性；
• 根據(jù)數(shù)據(jù)量調(diào)整 count 參數(shù)，平衡遍歷效率和資源占用；
• 結(jié)合業(yè)務(wù)場景優(yōu)化篩選邏輯，減少無效遍歷；
• 對遍歷結(jié)果進行去重，避免重復(fù)處理。

總之，Scan 命令徹底解決了傳統(tǒng) KEYS 命令的性能痛點，是 Redis 運維和開發(fā)中處理海量數(shù)據(jù)的 “必備工具”，掌握其用法能顯著提升大規(guī)模 Redis 集群的管理效率。

到此這篇關(guān)于Redis Scan 命令使用教程(高效遍歷海量數(shù)據(jù)的方法)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Redis Scan 命令使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論