高频面试考点:Redis中有几百万数据量,如何进行高效访问?

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一、前言

有时候我们需要知道线上Redis使用情况,尤其需要知道一些 前缀的key值 ,那我们怎么去查看呢? 而且通常情况下Redis里的数据都是海量的,那么我们访问Redis中的海量数据时,如何避免事故产生?

今天就通过我们实际的一次生产事故,给大家分享一下!

二、事故产生

因为我们的 用户 token缓存是采用了【user_token:userid】格式的key ,保存用户的token的值。

我们运维为了帮助开发小伙伴们查一下线上现在有多少登录用户, 直接用了 keys user_token* 方式进行查询,事故就此发生了: 导致Redis不可用,假死。

三、分析原因

我们线上的登录用户有几百万,数据量比较多; keys算法是遍历算法,复杂度是O(n) ,也就是数据越多,时间越高。

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。

四、解决方案

那我们 如何去遍历大数据量呢? 其实这个也是面试经常问的。 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

4.1、scan命令格式

4.2、命令解释

scan 游标 MATCH 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;

4.3、举例

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

五、总结

这个是面试经常会问到的,也是我们小伙伴在工作的过程经常用的,一般数据量不大的时候,不会有什么问题,但数据量多的时候,你的操作方式不对,你的绩效就会被扣哦。

End

作者: 老顾

来源:

https://dwz.cn/pm3pI6MZ

本文版权归作者所有

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