KEYS命令底层实现原理
- 数据结构基础：Redis使用字典（哈希表）来存储所有的键值对。在这个字典中，键是唯一的，通过哈希算法计算键的哈希值，然后根据哈希值找到对应的哈希桶，进而找到存储键值对的节点。
- 全量扫描实现：
KEYS命令会对这个字典进行全量遍历。它从哈希表的第一个桶开始，依次遍历每个桶中的所有节点，检查每个键是否匹配给定的模式。这个过程是线性的，时间复杂度为O(N)，其中N是数据库中键的数量。
不同版本Redis中该命令的优化情况
- 早期版本：在早期的Redis版本中，
KEYS命令就是简单的全量扫描，没有针对高并发、大数据量场景做特别优化。在这种情况下，执行KEYS命令可能会阻塞Redis服务器，影响其他客户端的请求处理，因为Redis是单线程模型，一个命令执行期间会独占CPU。
- 后期版本：从Redis 2.8开始引入了
SCAN系列命令。虽然KEYS命令本身没有太大变化，但SCAN命令提供了一种更高效的渐进式键空间遍历方式。SCAN命令每次调用只返回一小部分匹配的键，避免了长时间阻塞服务器。不过，KEYS命令仍然保留，主要是为了兼容性和简单场景下的使用。
替代KEYS命令进行键查找的方案
- SCAN系列命令
- 适用场景：适用于高并发、大数据量的场景，需要在不阻塞服务器的情况下逐步获取匹配的键。例如，在缓存清理、数据迁移等场景中，可以使用
SCAN命令逐步处理大量的键。
- 优点：渐进式遍历，不会阻塞服务器，对其他客户端请求影响小；支持游标，可以从上次中断的地方继续遍历。
- 缺点：返回的结果可能有重复，需要客户端进行去重处理；匹配模式相对
KEYS命令有限，只支持简单的glob风格通配符。
- 使用示例：
# 从游标0开始扫描，每次返回10个键
SCAN 0 MATCH pattern COUNT 10
- 使用集合（Set）记录键
- 适用场景：适用于需要频繁查找特定类型键的场景。例如，在电商系统中，可以使用一个集合记录所有商品的键，当需要查找商品相关的键时，直接从集合中获取。
- 优点：查找速度快，时间复杂度为O(1)；可以方便地对键进行分类管理。
- 缺点：需要额外的存储空间来维护集合；当键的类型动态变化时，维护集合的成本较高。
- 使用示例：
# 添加键到集合
SADD product_keys key1 key2 key3
# 获取集合中的键
SMEMBERS product_keys
- 使用前缀命名约定结合哈希表
- 适用场景：适用于根据键的前缀进行查找的场景。例如，在多租户系统中，每个租户的键都以租户ID为前缀，可以通过遍历哈希表中特定前缀的键来进行查找。
- 优点：实现简单，不需要额外的数据结构；可以利用Redis的哈希表结构快速定位键。
- 缺点：如果前缀划分不合理，可能导致哈希表中某个桶的键过多，影响查找性能；仍然需要遍历哈希表，在大数据量下性能不如集合查找。
- 使用示例：
# 设置键值对
HSET tenant:1:data key1 value1
HSET tenant:1:data key2 value2
# 获取租户1的所有键值对
HGETALL tenant:1:data
方案选择建议
- 高并发大数据量且对阻塞敏感场景：优先选择
SCAN系列命令，它能在不影响服务器正常运行的情况下逐步完成键查找任务。
- 键类型明确且查找频繁场景：使用集合记录键是较好的选择，能提供快速的查找速度，但要注意集合的维护成本。
- 简单的前缀查找场景：采用前缀命名约定结合哈希表的方式，实现简单且能满足基本的查找需求。
