我要评论前言
在使用 redis 时，keys 命令虽然简单直接，但其全表扫描的特性在处理大规模数据时会导致性能问题，甚至可能阻塞 redis 服务。本文将介绍scan命令、有序集合、哈希表和redisearch模块四种替代 keys 的高效方案，以应对大批量数据的查询和管理。根据本人实际使用情况，查询redis大批量数据的情况下推荐使用scan命令较好。
keys命令问题背景
keys 命令会遍历整个键空间，对于包含大量键的 redis 实例，这可能导致以下问题：
高延迟：执行时间较长，影响其他命令的响应速度。
阻塞 redis：在单线程模型下，keys 会阻塞 redis 服务器，导致其他操作无法及时处理。
内存消耗：返回所有匹配的键可能会占用大量内存。
因此，在生产环境中应尽量避免使用 keys 命令。
替代方案
1.使用 scan 命令
理论介绍
scan 是一个增量迭代器，可以分批逐步遍历键空间，避免一次性加载所有键。它支持游标（cursor）机制，允许用户通过多次调用来完成完整的遍历。
优点
非阻塞：不会阻塞 redis 服务器，适合在线环境。
低资源消耗：每次只返回少量键，减少内存压力。
缺点
结果集不固定：scan 的结果集不是固定的，可能会有重复或遗漏的键，特别是在键频繁变化的情况下。
额外参数：需要合理设置 count 参数以平衡遍历速度和资源消耗。
示例代码
/**
* scan命令测试
* @author senfel
* @date 2024/12/26 11:34
* @return void
*/
@test
public void scan() {
try (jedis jedis = new jedis("localhost", 6379)) {
string cursor = "0";
scanparams scanparams = new scanparams().match("sys_dict:*").count(100);
do {
scanresult<string> scanresult = jedis.scan(cursor, scanparams);
for (string key : scanresult.getresult()) {
system.out.println("found key: " + key);
}
cursor = scanresult.getcursor();
} while (!cursor.equals("0"));
}
}
2. 使用有序集合（sorted set）
理论介绍
如果需要对键进行排序或范围查询，可以考虑将键存储在有序集合中，并为每个键分配一个唯一的分数（score）。这样可以通过 zrange 或 zrevrange 等命令高效地获取指定范围内的键。
优点
高效查询：支持快速的范围查询和排序。
灵活性：可以根据业务需求调整分数规则。
缺点
额外开销：需要维护有序集合，增加了写入操作的复杂度。
示例代码
/**
* sortset
* @author senfel
* @date 2024/12/26 11:51
* @return void
*/
@test
public void sortset() {
try (jedis jedis = new jedis("localhost", 6379)) {
// 添加键到有序集合
for (int i = 0; i < 100; i++) {
jedis.zadd("sorted_keys", system.currenttimemillis(), "senfel"+i);
}
// 获取前 10 个键
set<string> keys = jedis.zrange("sorted_keys", 0, 9);
for (string key : keys) {
system.out.println("key from sorted set: " + key);
}
}
}
3. 使用哈希（hash）
理论介绍
如果键具有相似的结构或属于同一类目，可以将它们存储在一个哈希表中，每个字段代表一个键。这样可以通过 hgetall 或 hscan 来批量获取相关键。
优点
集中管理：便于批量操作和维护。
高效访问：哈希表提供了 o(1) 的查找性能。
缺点
适用范围有限：适用于键具有相同前缀或分类的情况。
示例代码
/**
* usehash
* @author senfel
* @date 2024/12/26 11:55
* @return void
*/
@test
public void usehash() {
try (jedis jedis = new jedis("localhost", 6379)) {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
// 添加键到哈希表
jedis.hset("user_data", "name"+i, "senfel"+i);
}
// 获取所有键值对
map<string, string> userdata = jedis.hgetall("user_data");
for (map.entry<string, string> entry : userdata.entryset()) {
system.out.println("user data: " + entry.getkey() + " -> " + entry.getvalue());
}
}
}
4. 使用 redis 模块（如 redisearch）
理论介绍
redis 模块扩展了 redis 的功能，其中 redisearch 提供了全文搜索和索引功能，能够高效地管理和查询大量数据。它支持复杂的查询语法和过滤条件。
redisearch安装推荐使用docker
docker run --name redisearch -p 16379:6379 -v redis-data:/data redis/redis-stack-server:latest
优点
强大查询能力：支持全文搜索、模糊匹配等高级查询。
高性能：优化的索引结构保证了高效的查询性能。
缺点
依赖外部模块：需要安装和配置 redis 模块。
学习成本：api 和配置相对复杂，需要一定的时间熟悉。
maven依赖
<dependency>
<groupid>com.redislabs</groupid>
<artifactid>jredisearch</artifactid>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
示例代码
/**
* useredisearch 未安装redisearch未测试
* @author senfel
* @date 2024/12/26 12:26
* @return void
*/
@test
public void useredisearch() {
client client = client.create("localhost", 6379).connect();
// 创建索引并添加文档
client.ftcreate("idx", schema.newbuilder()
.addfield(new textfield("title"))
.addfield(new textfield("content"))
.build());
client.ftadd("idx", "doc1", 1.0, document.newdocument()
.addfield("title", "redis search")
.addfield("content", "learn how to use redis search"));
// 查询文档
searchresult result = client.ftsearch("idx", new query("redis"));
for (document doc : result.documents()) {
system.out.println("found document: " + doc.getid());
}
client.close();
}
总结
综上所述，redis 大批量数据解决方案目前有scan命令、有序集合、哈希表、redisearch扩展模块。一般对于redis 大批量键遍历可以使用非阻塞低资源消耗的scan 命令，对于需要排序或范围查询的场景则使用有序集合，对于键具有相同前缀或分类的情况可以使用哈希表，如果需要全文搜索或复杂查询则可以使用高性能强大查询能力的redisearch。
以上就是redis keys查询大批量数据替代方案的详细内容，更多关于redis keys数据替代方案的资料请关注代码网其它相关文章！
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