Redis SCAN 命令的詳細介紹

以下是 Redis SCAN? 命令的詳細介紹，結合其核心特性、使用場景及底層原理進行綜合說明：

工作原理圖 ：

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一、核心特性

1. 非阻塞式迭代

   • 通過游標（Cursor） 分批次遍歷鍵，避免一次性全量掃描阻塞主線程。
   • 每次迭代僅返回少量數據（默認約 10 個鍵），分散服務器壓力。

2. 弱一致性保證

   • 迭代過程中若鍵被修改（新增/刪除），可能導致重復或遺漏。
   • 采用快照機制，但無法保證強一致性，需業務層處理重復數據。

3. 支持模式匹配與類型過濾

   • ?MATCH?? 參數支持通配符（如 user:*?）過濾鍵名。
   • ?TYPE? 參數（Redis 6.0+）可指定鍵類型（如 hash??、string??）。

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二、命令語法與參數

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

• **cursor?**
  初始值為 0?，后續使用前次返回的新游標。當游標返回 0? 時，迭代結束。
• **COUNT?**
  建議單次返回的鍵數量（默認 10），但實際結果可能多于或少于該值。
  （例：??COUNT 1000?? 提示 Redis 嘗試每批返回約 1000 個鍵） 。

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三、底層原理

1. 高位進位加法遍歷

   • 通過二進制高位進位順序遍歷字典槽（Slot），避免擴容/縮容導致的數據遺漏或重復。
   • 例如：從 0000? → 1000? → 0100? → 1100?，確保新舊哈希表遍歷順序連續。

2. 字典擴容與漸進式 Rehash

   • 擴容時新舊哈希表共存，SCAN? 會同時遍歷兩個表，保證數據完整性。
   • 縮容可能導致部分鍵被重復掃描，需客戶端去重。

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四、使用場景

1. 生產環境大數據量遍歷

   • 替代 KEYS? 命令，避免因全量掃描導致服務阻塞。
   • 示例：遍歷百萬級用戶會話鍵（session:*?）進行清理。

2. 數據結構專用迭代

   • ?SSCAN?（集合）、HSCAN?（哈希）、ZSCAN?（有序集合）支持按類型迭代元素。

3. 模糊查詢與分頁

   • 結合 MATCH? 實現模糊匹配，利用 ?COUNT?? 近似分頁控制返回量。

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五、注意事項

1. 重復鍵處理

   • 迭代期間鍵空間變動可能導致重復結果，需客戶端去重。

2. COUNT 參數優化

   • 根據數據規模調整 COUNT? 值（如 1000~10000），平衡網絡往返次數與單次負載。

3. 弱一致性的影響

   • 不適用于需精確統計的場景（如實時計數），建議改用其他方案（如維護索引集合）。

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使用案例：

從redis中取出數據同步到后臺的其他持久化數據庫 demo 這種分批掃描的方法可以避免一次返回大量 key 而導致 Redis 阻塞，同時可以根據需要對每批數據進行處理

package com.example.scan;/*** 描述: 從 Redis 批量獲取暫存數據并持久化到數據庫。通過SCAN分批拉取數據，確保系統穩定性* 1. 循環獲取指定開頭的key* 2. 判斷key 的數據類型* 3. 對不同的數據類型做相應的處理* 4. 這里模擬如果是string 同步到數據庫 其他只是簡單的打印 后續可以根據業務場景的不通 做不同的處理* @author ZHOUXIAOYUE* @date 2025/4/21 10:20*/import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.ScanParams;
import redis.clients.jedis.ScanResult;import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;public class RedisDataMigration {public static void main(String[] args) {// 初始化 Jedis 客戶端Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);// SCAN 命令參數設置// count 參數表示每次掃描大概處理多少條數據，這里設置為 100ScanParams scanParams = new ScanParams().match("user:*").count(100);// 如果需要，可以通過 match 設置鍵模式// scanParams.match("temp:*");String cursor = "0";do {// 執行 SCAN 命令ScanResult<String> scanResult = jedis.scan(cursor, scanParams);List<String> keys = scanResult.getResult();cursor = scanResult.getCursor();// 模擬持久化到數據庫的操作keys.forEach(key -> {// 獲取 key 的數據類型String type = jedis.type(key);System.out.println("Processing key: " + key + "，類型為：" + type);switch (type) {case "string":// 如果是字符串類型，直接調用 get 方法String strValue = jedis.get(key);System.out.println("String value: " + strValue);persistDataToDB(key, strValue);break;case "list":// 如果是列表類型，通過 lrange 獲取所有列表元素List<String> listValue = jedis.lrange(key, 0, -1);System.out.println("List value: " + listValue);break;case "set":// 如果是集合類型，通過 smembers 獲取所有成員Set<String> setValue = jedis.smembers(key);System.out.println("Set value: " + setValue);break;case "zset":// 如果是有序集合類型，通過 zrange 獲取所有元素（默認按分數從小到大排序）Set<String> zsetValue = jedis.zrange(key, 0, -1);System.out.println("ZSet value: " + zsetValue);break;case "hash":// 如果是 Hash 類型，通過 hgetAll 獲取所有鍵值對Map<String, String> hashValue = jedis.hgetAll(key);System.out.println("Hash value: " + hashValue);break;default:// 對于未知類型或其他類型的值，可以在這里處理System.out.println("Unknown type for key: " + key);break;}});// 可以適當休眠，避免對 Redis 服務器產生太大壓力try {Thread.sleep(100);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();System.out.println("Interrupted: " + e.getMessage());}} while (!"0".equals(cursor)); // cursor 為 "0" 時表示遍歷結束jedis.close();System.out.println("數據遷移完成。");}/*** 模擬持久化數據到數據庫** @param key   Redis 的鍵* @param value Redis 的值*/private static void persistDataToDB(String key, String value) {// 此處僅作模擬，可替換為真實的數據庫持久化操作System.out.println("持久化數據 - key: " + key + ", value: " + value);// 例如：// myDatabase.save(new DataEntity(key, value));}
}

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總結

場景	推薦方案	避免方案
生產環境遍歷海量鍵	?SCAN?+ 合理COUNT?值	?KEYS?命令
精確統計或強一致性需求	維護索引集合/Lua 腳本	依賴SCAN?結果
分頁查詢	?SCAN?+MATCH?+COUNT?	單次全量加載

最佳實踐：

• 優先使用 SCAN? 替代 KEYS?，并在客戶端實現去重邏輯。
• 結合 TYPE? 參數（Redis 6.0+）減少無效遍歷。

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