keys命令
keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。
缺点：
1、没有 offset、limit 参数，一次返回所有满足条件的 key。
2.keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。
3.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。
scan命令
那我们如何去遍历大数据量呢？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
scan命令格式
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
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。
redis > scan 0 match user_token* count 5
1) "6"
2) 1) "user_token:1000"
2) "user_token:1001"
3) "user_token:1010"
4) "user_token:2300"
5) "user_token:1389"
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
redis > scan 6 match user_token* count 5
1) "10"
2) 1) "user_token:3100"
2) "user_token:1201"
3) "user_token:1410"
4) "user_token:5300"
5) "user_token:3389"
Redis的结构
Redis使用了Hash表作为底层实现，原因不外乎高效且实现简单。说到Hash表，很多Java程序员第一反应就是HashMap。没错，Redis底层key的存储结构就是类似于HashMap那样数组+链表的结构。其中第一维的数组大小为2n(n>=0)。每次扩容数组长度扩大一倍。
scan命令就是对这个一维数组进行遍历。每次返回的游标值也都是这个数组的索引。limit参数表示遍历多少个数组的元素，将这些元素下挂接的符合条件的结果都返回。因为每个元素下挂接的链表大小不同，所以每次返回的结果数量也就不同。
SCAN的遍历顺序
关于scan命令的遍历顺序，我们可以用一个小栗子来具体看一下。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
127.0.0.1:6379> keys *
1) "db_number"
2) "key1"
3) "myKey"
127.0.0.1:6379> scan 0 MATCH * COUNT 1
1) "2"
2) 1) "db_number"
127.0.0.1:6379> scan 2 MATCH * COUNT 1
1) "1"
2) 1) "myKey"
127.0.0.1:6379> scan 1 MATCH * COUNT 1
1) "3"
2) 1) "key1"
127.0.0.1:6379> scan 3 MATCH * COUNT 1
1) "0"
2) (empty list or set)
|
我们的Redis中有3个key，我们每次只遍历一个一维数组中的元素。如上所示，SCAN命令的遍历顺序是
0->2->1->3
这个顺序看起来有些奇怪。我们把它转换成二进制就好理解一些了。
00->10->01->11
我们发现每次这个序列是高位加1的。普通二进制的加法，是从右往左相加、进位。而这个序列是从左往右相加、进位的。这一点我们在redis的源码中也得到印证。
在dict.c文件的dictScan函数中对游标进行了如下处理
| 1 2 3 |
v = rev(v);
v++;
v = rev(v);
|
意思是，将游标倒置，加一后，再倒置，也就是我们所说的“高位加1”的操作。
这里大家可能会有疑问了，为什么要使用这样的顺序进行遍历，而不是用正常的0、1、2……这样的顺序呢，这是因为需要考虑遍历时发生字典扩容与缩容的情况（不得不佩服开发者考虑问题的全面性）。
我们来看一下在SCAN遍历过程中，发生扩容时，遍历会如何进行。加入我们原始的数组有4个元素，也就是索引有两位，这时需要把它扩充成3位，并进行rehash。
原来挂接在xx下的所有元素被分配到0xx和1xx下。在上图中，当我们即将遍历10时，dict进行了rehash，这时，scan命令会从010开始遍历，而000和100（原00下挂接的元素）不会再被重复遍历。
再来看看缩容的情况。假设dict从3位缩容到2位，当即将遍历110时，dict发生了缩容，这时scan会遍历10。这时010下挂接的元素会被重复遍历，但010之前的元素都不会被重复遍历了。所以，缩容时还是可能会有些重复元素出现的。
Redis的rehash
rehash是一个比较复杂的过程，为了不阻塞Redis的进程，它采用了一种渐进式的rehash的机制。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
/* 字典 */
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引
// 当 rehash 不在进行时，值为 -1
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
// 目前正在运行的安全迭代器的数量
int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict
|
在Redis的字典结构中，有两个hash表，一个新表，一个旧表。在rehash的过程中，redis将旧表中的元素逐步迁移到新表中，接下来我们看一下dict的rehash操作的源码。
?| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 |
/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
* keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
*
* Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
* than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
* since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
* guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
* will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
* work it does would be unbound and the function may block for a long time. */
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
/* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
* elements because ht[0].used != 0 */
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
while(de) {
uint64_t h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
/* Check if we already rehashed the whole table... */
if (d->ht[0].used == 0) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
/* More to rehash... */
return 1;
}
|
通过注释我们就能了解到，rehash的过程是以bucket为基本单位进行迁移的。所谓的bucket其实就是我们前面所提到的一维数组的元素。每次迁移一个列表。下面来解释一下这段代码。
- 首先判断一下是否在进行rehash，如果是，则继续进行；否则直接返回。
- 接着就是分n步开始进行渐进式rehash。同时还判断是否还有剩余元素，以保证安全性。
- 在进行rehash之前，首先判断要迁移的bucket是否越界。
- 然后跳过空的bucket，这里有一个empty_visits变量，表示最大可访问的空bucket的数量，这一变量主要是为了保证不过多的阻塞Redis。
- 接下来就是元素的迁移，将当前bucket的全部元素进行rehash，并且更新两张表中元素的数量。
- 每次迁移完一个bucket，需要将旧表中的bucket指向NULL。
- 最后判断一下是否全部迁移完成，如果是，则收回空间，重置rehash索引，否则告诉调用方，仍有数据未迁移。
由于Redis使用的是渐进式rehash机制，因此，scan命令在需要同时扫描新表和旧表，将结果返回客户端。
refer：