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【Redis#10】渐进式遍历 | 数据库管理 | redis_cli | RES

news 2025/9/14 10:03:59

一、渐进式遍历 – scan

📕 在 Redis 中，渐进式遍历 是一种 “分批次”地遍历大型数据集的机制 ，主要用于处理 KEYS、SCAN、SSCAN、HSCAN、ZSCAN 等命令。

它解决了传统一次性遍历带来的性能问题：一次性遍历大量数据会导致 Redis 阻塞，影响其他客户端请求响应时间。❗

  • 比如：keys * 指令用于获取 Redis 中所有的 key，采用 遍历 的方式。但当 Redis 存储的 key 较多时，该操作可能会 阻塞 Redis，影响其他指令执行。【不推荐使用 KEYS 的原因🚫 】

为避免上述问题，可以使用 scan 指令进行渐进式遍历。这种方式可以在 不卡死服务器（不占用主线程过久） 的情况下获取所有 key，并且 每次执行命令只获取其中的一小部分数据，如果 key 较多，则需要多次执行 scan 命令，这样 保证 Redis 的高可用性和低延迟

1. 渐进式遍历的核心思想

Redis 使用 哈希表 + rehashing + 游标（cursor）机制 实现了非阻塞式的遍历方式。

你可以把它理解为：“一边走，一边看”，而不是一口气把所有东西都翻一遍。

底部实现原理如下：

Redis 内部使用 两个哈希表（ht[0] 和 ht[1]） 来实现动态扩容和 rehash，渐进式遍历 就是在这个基础上实现的：

  1. 初始游标 0 表示从 ht[0] 的第一个桶开始。
  2. 每次遍历一部分 bucket，并返回下一个游标。
  3. 如果正在进行 rehash，则同时遍历 ht[0] 和 ht[1]。
  4. 当游标再次变为 0 时，表示遍历结束。

2. Redis 支持渐进式遍历的命令

命令描述
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]遍历数据库中的 key
SSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]遍历 Set 中的元素
HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]遍历 Hash 中的字段
ZSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]遍历 Sorted Set 中的元素

这些命令都会返回一个 新的游标值 ，用于下一次调用。

常见指令 - scan

语法：scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]

功能：以渐进式方式对 Redis 中的所有键进行遍历。

  • cursor：表示从哪个 光标 开始遍历。光标为 0 时，表示从头开始遍历。光标的概念不可以理解为 下标 ，它不是一个连续递增的整数，他只是一个普通的字符串在每次遍历后返回下次遍历开始的光标（若 返回的字符串是 0，说明遍历已经完成）。
    • 可能程序员不理解，但是 Redis服务器是可以知道这个光标对应的元素的位置的.
  • pattern：匹配指定模式的 key。
  • count：限制每次返回的元素个数，默认为 10。需要注意的是，这里的 count 只是客户端给 Redis 服务器的一个 建议，具体返回多少取决于实际情况。
  • type：指定 key 对应 value 的类型，包含 5 个通用类型和 5 个特殊场景使用的类型。

示例

# 第一次调用，从游标 0 开始
127.0.0.1:6379> SCAN 0 MATCH user:* COUNT 10
1) "15"          # 新的游标值
2) 1) "user:1001"2) "user:1002"...10) "user:1010"# 第二次调用，使用上一次返回的游标值 15
127.0.0.1:6379> SCAN 15 MATCH user:* COUNT 10
1) "0"           # 游标为 0 表示遍历完成
2) 1) "user:1011"2) "user:1012"...10) "user:1020"
  • 注意：尽管 scan 解决了阻塞问题，但在 遍历期间如果键有所变化（增加、修改或删除），可能会导致重复遍历或遗漏。

不仅仅是 Redis，遍历其他内容的时候，也是比较忌讳一边遍历一边修改的，比如：C++ STL 的遍历 + 修改/新增/删除 => 迭代器失效，如下：

std::vector<int> v = {1, 2, 3, 4};
for (auto it = v.begin(); it != v.end(); ++it) {v.erase(it);
}
  • 注意！！这样的代码，就会导致“迭代器失效”。当删除完成之后，it 这个迭代器指向哪里，已经不知道了！

此时循环体结束之后再次 ++it，不一定就能指向下一个元素了，因此 在遍历过程中，不要一边遍历一边修改。

【C++ 中的迭代器在删除元素后可能会失效】

大部分编程语言中，++ 都是后置写的，C++ 更偏好前置 ++，原因如下：

  • 在 C++ 里 前置 ++ 比后置 ++ 性能更高（少了一次临时对象的构造）
  • Java 中 ++ 只是针对数字，数字本身无论是前置后置都是足够快。而 C++ 中 ++ 可能是针对一个对象（C++ 有运算符重载），不像 C++ 里可能就崩溃了

Redis 虽然不会给你崩溃，但是可能会出现 遗漏重复。

3. 渐进式遍历的特点

特性描述
⏱️ 非阻塞每次只返回一部分数据，避免长时间阻塞 Redis，适合 大数据集
📦 分批获取可控制每次获取的数据量（通过COUNT参数），相当于分批次返回结果
🔁 可中断可随时暂停或停止遍历，下次继续
📁 元素可能重复或遗漏因为 Redis 是边遍历边修改的结构，所以可能会有重复或遗漏（不保证唯一性）
🧩 适用于大数据尤其适合键空间巨大、不能容忍阻塞的场景

4. 为什么 SCAN 不保证绝对一致性？

理解：在遍历过程中，不会在服务器中保存任何状态信息，如光标位置等。遍历可以随时终止，不会对服务器产生副作用。

  • 就像我们去吃烧烤，如果有一部分烧烤还没有上来，我们就需要退款，这时候老板就到后厨看了一眼，说已经烤上了，退不了了。
  • 再比如我们在遍历 Redis 服务器中的 key 的时候，遍历了一半，不想遍历了，但是这时候又取消不了，如果强行退出，这时候 服务器就会保存状态，这时候就会对服务造成一定的影响，这时候就相当于服务器保存了客户端的状态。
  • 再比如我们去超市买东西，如果我们在结账的时候，发现钱没有带够，后面的东西不想要了，这时候 可以不扫后面的商品。
  • 这时就像 Redis 中的渐进式遍历，没有保存之前遍历的状态，可以随时停止。

原因：因为 Redis 的 SCAN 是“基于快照的近似遍历 ”，它并不冻结数据。因此可能出现以下情况：

情况是否可能
同一个 key 被返回多次✅ 是
某些新增/删除的 key 被遗漏✅ 是
所有 key 都被准确返回一次❌ 否

这与你是否正在做 rehash、是否有写入操作有关。

5. 适用场景

场景推荐使用 SCAN 系列指令
查看数据库中有哪些 key✅SCAN
统计某个 Set 或 Hash 的全部内容✅SSCAN/HSCAN
定期清理或迁移数据✅SCAN+ 匹配规则
大数据量下避免阻塞✅ 必须使用 SCAN 替代 KEYS

🔥 小结：Redis 的渐进式遍历是一种非阻塞、分批次、支持匹配模式的遍历方式，适用于大数据量下的安全访问，特别适合生产环境替代 KEYS、SMEMBERS 等一次性全量命令。

二、数据库管理

1. 多数据库支持（Multi-database）

🔥类似于 MySQL 中的 database 概念，Redis 中也有 database 的概念，但用户不能随意创建或删除数据库。Redis提供了几个面向Redis数据库的操作，分别是 dbsize、select、flushdb、flushall

说明：

  • 许多关系型数据库，例如MySQL支持在⼀个实例下有多个数据库存在的，但是 与关系型数据库用字符来区分不同数据库名不同，Redis只是用数字作为多个数据库的实现
  • Redis默认配置中是有 16 个数据库，可以以通过 SELECT <index> 命令切换。
    • 比如：select 0 操作会切换到第一个数据库，select 15 会切换到最后一个数据库
  • 0号数据库和15号数据库 保存的数据是完全不冲突的，即各种有各自的键值对。默认情况下，我们处于数据库0

Redis 管理的数据库如下图：

image-20250703161411794

  • 选择数据库：可以通过 select dbIndex (例如 select 1) 来切换数据库。
  • 清除数据库：
    • flushdb：清除当前数据库中的所有数据。
    • flushall：清除 Redis 服务器中的所有数据

示例如下：

127.0.0.1:6379> SELECT 1
OK
127.0.0.1:6379[1]> SELECT 0
OK
127.0.0.1:6379> FLUSHDB
OK
127.0.0.1:6379> keys *
(empty array)

🚫 警告：永远不要在线上环境 执行清除数据的操作，除非你想要体验“从删库到跑路”的操作。

💡 注意：Redis中虽然支持多数据库，但随着版本的升级，其实不是特别建议使用多数据库特性

  • 如果真的需要完全隔离的两套键值对，更好的做法是维护多个Redis实例，而不是在⼀个 Redis实例中维护多数据库

  • 这是因为本⾝Redis并没有为多数据库提供太多的特性，其次无论是否有多个数据库，Redis都是使用 单线程模型，所以彼此之间还是需要 排队等待命令的执行，同时多数据库还会让开发、调试和运维工作变得 复杂

实践中，始终使用 数据库0 其实是⼀个很好的选择

⚠️ 注意事项
  • Redis 的“数据库”是命名空间级别的隔离，并不是真正的物理隔离。
  • 所有数据库共享同一个内存池。
  • 不适合用作生产环境的多租户隔离，建议通过部署多个 Redis 实例实现。

2. 数据持久化机制（Persistence）

Redis 是内存数据库，为了防止数据丢失，它提供了两种持久化方式：

  1. RDB（Redis Database Backup）：【快照持久化：将某一时刻的数据保存为 .rdb 文件】
  2. AOF（Append Only File）：【日志持久化：记录所有写操作命令，重启时重放日志恢复数据】

🔁 混合模式（推荐）：Redis 4.0+ 支持 AOF + RDB 混合持久化模式，兼顾性能与可靠性。

示例配置：

# 启用 RDB 快照
save 900 1
save 300 10
save 60 10000# 启用 AOF
appendonly yes
appendfilename "appendonly.aof"
appendfsync everysec

3. 安全认证（Authentication）

Redis 提供了简单的密码认证机制，用于限制未授权访问。

  • 为什么需要设置密码：避免 redis 的 key 变成 backup（[解决redis的key都变成了backup，redis所有缓存被清空_）

注意事项

  1. 开启Redis的远程访问前，请确保已经配置了合适的防火墙规则，只允许受信任的IP地址访问Redis端口
  2. 考虑设置一个密码来增强安全性。可以在 /etc/redis/redis.conf 中找到 requirepass 指令并设置一个强密码（需要重启 Redis）
  3. 如果你的Redis服务器暴露在互联网上，建议使用SSL/TLS加密通信，以防止数据泄露
密码设置两种方式

① 在 redis.conf 中添加：

requirepass yourpassword# 连接后进行认证
AUTH yourpassword # 使用方式

② 不需要重启redis服务的密码设置方式

127.0.0.1:6379> config set requirepass 123456 
OK
127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "requirepass"
2) "123456"# 退出重进
lighthouse@VM-8-10-ubuntu:~$ redis-cli
127.0.0.1:6379> ping
(error) NOAUTH Authentication required.
127.0.0.1:6379> auth 123456
OK
127.0.0.1:6379> ping
PONG

注意：通过命令行修改了密码之后，配置文件的 requirepass 字段后面的密码是不会随之修改的。

三、redis-cli

前面学习的主要是各种 redis 的基本操作/命令，都是在 redis 命令行客户端 手动执行的。

  • 但是这种操作方式不是我们日常开发中主要的形式更多的时候，是使用 redis 的 api，来实现定制化的 redis 客户端程序，进一步操作 redis 服务器。
  • 相当于用程序来操作 redis

以前学习 MySQL 的时候～也会涉及到，关于使用程序来操作 MySQL 服务器

  1. C++：MySQL 原生 API
  2. Java：JDBC & MyBatis

redis 提供的命令行客户端 / 第三方的图形化客户端 …他们本质上都属于是“通用的客户端程序”

相比之下，在工作中更希望使用到的是 “专用的”“定制化”的客户端程序～

那么是不是表示前面学习的这些 redis 命令没有价值了呢？ ==> 当然不是的！！【redis 命令相当于使用代码来执行】

使用：无论 C++还是 Java各自如何编程实现对应的 redis 客户端，其实要做的事情本质上是一样的～

  • 注意：网上关于 redis 这块的编程，基本都是 Java 为主，难道是，其他语言不配操作 redis 嘛？ ==> 当然不是！！！redis 能支持很多很多种编程语言

img

博主这里主要是基于 C++ 来讲解

四、RESP 自定义协议

1. 前言

网络通信中的协议层次：应用层、传输层（TCP / UDP 协议）、网络层（IP 协议）、数据链路层（以太网）、物理层【五层协议】

虽然业界有很多 成熟的应用层协议，如 HTTP，但在某些情况下，会“自定义”应用层协议

Redis 使用的就是一种自定义的应用层协议。客户端和服务器之间的交互：

  1. 客户端按照应用层协议发送请求；
  2. 服务器按照该协议解析请求，并根据请求构造响应；
  3. 客户端再解析从服务器返回的响应。

关于我们能否 自己 编写自定义 Redis 客户端：

直接基于未公开的协议去编写是不可行的。然而，对于 Redis 来说，其使用的自定义协议（即 RESP）是公开的。

就像一些开源项目通过逆向工程实现了 QQ 客户端一样，实现过程依赖于 开发者对协议的理解和技术水平。

自主 开发 Redis 客户端的前提：

  1. 需要 了解 Redis 的应用层协议（暗号），即 RESP 协议
  2. 由于 Redis 官方已经 公开 了这一协议规范，因此可以依据这些信息来 编写客户端

2. 基本概念

RESP（Redis Serialization Protocol） 是 Redis 客户端与服务端之间通信所使用的 应用层协议 ，它是一种 高效、简单、可读性强的二进制安全文本协议 。

✅ Redis 使用 RESP 来封装客户端发送的命令和服务器返回的结果。

RESP 的设计目标🔍

  1. 简单易实现
  2. 高效性：支持二进制安全传输
  3. 可读性强：使用 ASCII 编码，方便调试
  4. 易解析：结构清晰，易于编写客户端/服务端解析器
  5. 多种数据类型支持：支持字符串、整数、数组、错误、批量字符串等

与 TCP 的关系：

  • 基于 TCP 传输，但不强耦合于 TCP。

  • 请求-响应模型是 一问一答 的形式。

Redis 中的使用方式：

  • 客户端发送命令到 Redis 服务器，服务器以 RESP 数组形式接收并处理。
  • 根据命令的不同，服务器将以不同的 RESP 类型进行响应，例如：直接返回 ok、返回整数、返回数组…

3. RESP 支持的数据类型（前缀标识）

每种数据类型都用一个特定字符开头表示：

类型前缀字符示例含义
简单字符串++OK\r\n不带空格的字符串（如状态响应）
错误信息--ERR invalid password\r\n错误信息，客户端应抛出异常
整数::1000\r\n返回一个整数值（如 INCR 操作结果）
批量字符串（Bulk String）$$6\r\nfoobar\r\n表示长度为 6 的字符串 “foobar”
数组**2\r\n$3\r\nfoo\r\n$3\r\nbar\r\n表示包含两个元素的数组：[“foo”, “bar”]
  • Simple Strings：用于传输非二进制安全的文本字符串，开销最小。
  • Bulk Strings：用于传输二进制安全的数据。
  • 可以发现 resp 比 htttps 的设计简单不少~

开发提示：不需要手动解析或构造符合 RESP 规范的字符串，因为已有许多成熟的库支持这种操作。我们只需要 使用大佬们 提供的库，就可以比较简单方便的来完成和 redis 服务器通信的操作了

在这里插入图片描述


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