熟悉Redis的人都知道，它是单线程的。因此在使用一些时间复杂度为O(N)的命令时要非常谨慎。可能一不小心就会阻塞进程，导致Redis出现卡顿
有时候需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。这里就有一个问题，如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？
在Redis2.8版本之前，我们可以使用keys命令按照正则匹配得到我们需要的key。Redis 提供了一个简单暴力的指令 keys 用来列出所有满足特定正则字符串规则的 key。
~keys key67*
1) "key6764"
2) "key6738"
3) "key6774"
4) "key673"
5) "key6710"
但是这个命令有一些缺点：
- 没有 offset、limit 参数，一次性吐出所有满足条件的 key，万一实例中有几百 w 个 key 满足条件，当你看到满屏的字符串刷的没有尽头时，你就知道难受了。
- keys 算法是遍历算法，复杂度是 O(n)，如果实例中有千万级以上的 key，这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，
- 所有读写 Redis 的其它的指令都会被延后甚至会超时报错，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。
- 建议生产环境屏蔽keys命令
在满足需求和存在造成Redis卡顿之间究竟要如何选择呢？面对这个两难的抉择，Redis在2.8版本给我们提供了解决办法——scan命令。
相比于keys命令，scan命令有两个比较明显的优势：
- scan命令的时间复杂度虽然也是O(N)，但它是分次进行的，不会阻塞线程。
- scan命令提供了limit参数，可以控制每次返回结果的最大条数。
这两个优势就帮助我们解决了上面的难题，不过scan命令也并不是完美的，它返回的结果有可能重复，因此需要客户端去重。至于为什么会重复，相信你看完本文之后就会有答案了。
scan 基础使用
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
初始执行scan命令例如scan 0。SCAN命令是一个基于游标的迭代器。
这意味着命令每次被调用都需要使用上一次这个调用返回的游标作为该次调用的游标参数，以此来延续之前的迭代过程。当SCAN命令的游标参数被设置为0时，服务器将开始一次新的迭代，而当redis服务器向用户返回值为0的游标时，表示迭代已结束，这是唯一迭代结束的判定方式，而不能通过返回结果集是否为空判断迭代结束。
scan 参数提供了三个参数，第一个是 cursor 整数值，第二个是 key 的正则模式，第三个是遍历的 limit hint。
第一次遍历时，cursor 值为 0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。
一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。
例子
scan 0 match key99* count 1000
scan 参数提供了三个参数，第一个是 cursor 整数值，第二个是 key 的正则模式，第三个是遍历的 limit hint。
第一次遍历时，cursor 值为 0，然后将返回结果中第一个整数值作为下一次遍历的 cursor。一直遍历到返回的 cursor 值为 0 时结束。
虽然提供的 limit 是 1000，但是返回的结果只有 10 个左右。
因为这个 limit 不是限定返回结果的数量，而是限定服务器单次遍历的字典槽位数量(约等于)
如果将 limit 设置为 5，你会发现返回结果是空的，但是游标值不为零，意味着遍历还没结束。
127.0.0.1:6379> scan 0 match *reco* count 5
1) "6"
2) (empty list or set)
127.0.0.1:6379> scan 0 match *test* count 6
1) "14"
2) 1) "test-ffdd:154"
scan原理
Redis的结构
Redis使用了Hash表作为底层实现，原因不外乎高效且实现简单。说到Hash表，很多Java程序员第一反应就是HashMap。没错，Redis底层key的存储结构就是类似于HashMap那样数组+链表的结构。其中第一维的数组大小为2n(n>=0)。每次扩容数组长度扩大一倍。
scan命令就是对这个一维数组进行遍历。每次返回的游标值也都是这个数组的索引。limit参数表示遍历多少个数组的元素，将这些元素下挂接的符合条件的结果都返回。因为每个元素下挂接的链表大小不同，所以每次返回的结果数量也就不同。
SCAN的遍历顺序
关于scan命令的遍历顺序，我们可以用一个小栗子来具体看一下。
127.0.0.1:6379> keys *
1) "db_number"
2) "key1"
3) "myKey"
127.0.0.1:6379> scan 0 MATCH * COUNT 1
1) "2"
2) 1) "db_number"
127.0.0.1:6379> scan 2 MATCH * COUNT 1
1) "1"
2) 1) "myKey"
127.0.0.1:6379> scan 1 MATCH * COUNT 1
1) "3"
2) 1) "key1"
127.0.0.1:6379> scan 3 MATCH * COUNT 1
1) "0"
2) (empty list or set)
我们的Redis中有3个key，我们每次只遍历一个一维数组中的元素。如上所示，SCAN命令的遍历顺序是
0->2->1->3
这个顺序看起来有些奇怪。我们把它转换成二进制就好理解一些了。
00->10->01->11
我们发现每次这个序列是高位加1的。普通二进制的加法，是从右往左相加、进位。而这个序列是从左往右相加、进位的。这一点我们在redis的源码中也得到印证。
在dict.c文件的dictScan函数中对游标进行了如下处理
v = rev(v);
v++;
v = rev(v);
意思是，将游标倒置，加一后，再倒置，也就是我们所说的“高位加1”的操作。
这里大家可能会有疑问了，为什么要使用这样的顺序进行遍历，而不是用正常的0、1、2……这样的顺序呢，这是因为需要考虑遍历时发生字典扩容与缩容的情况（不得不佩服开发者考虑问题的全面性）。
我们来看一下在SCAN遍历过程中，发生扩容时，遍历会如何进行。加入我们原始的数组有4个元素，也就是索引有两位，这时需要把它扩充成3位，并进行rehash。
原来挂接在xx下的所有元素被分配到0xx和1xx下。在上图中，当我们即将遍历10时，dict进行了rehash，这时，scan命令会从010开始遍历，而000和100（原00下挂接的元素）不会再被重复遍历。
再来看看缩容的情况。假设dict从3位缩容到2位，当即将遍历110时，dict发生了缩容，这时scan会遍历10。这时010下挂接的元素会被重复遍历，但010之前的元素都不会被重复遍历了。所以，缩容时还是可能会有些重复元素出现的。
Redis的rehash
rehash是一个比较复杂的过程，为了不阻塞Redis的进程，它采用了一种渐进式的rehash的机制。
/* 字典 */
typedef struct dict {
// 类型特定函数
dictType *type;
// 私有数据
void *privdata;
// 哈希表
dictht ht[2];
// rehash 索引
// 当 rehash 不在进行时，值为 -1
int rehashidx; /* rehashing not in progress if rehashidx == -1 */
// 目前正在运行的安全迭代器的数量
int iterators; /* number of iterators currently running */
} dict;
在Redis的字典结构中，有两个hash表，一个新表，一个旧表。在rehash的过程中，redis将旧表中的元素逐步迁移到新表中，接下来我们看一下dict的rehash操作的源码。
/* Performs N steps of incremental rehashing. Returns 1 if there are still
* keys to move from the old to the new hash table, otherwise 0 is returned.
*
* Note that a rehashing step consists in moving a bucket (that may have more
* than one key as we use chaining) from the old to the new hash table, however
* since part of the hash table may be composed of empty spaces, it is not
* guaranteed that this function will rehash even a single bucket, since it
* will visit at max N*10 empty buckets in total, otherwise the amount of
* work it does would be unbound and the function may block for a long time. */
int dictRehash(dict *d, int n) {
int empty_visits = n*10; /* Max number of empty buckets to visit. */
if (!dictIsRehashing(d)) return 0;
while(n-- && d->ht[0].used != 0) {
dictEntry *de, *nextde;
/* Note that rehashidx can't overflow as we are sure there are more
* elements because ht[0].used != 0 */
assert(d->ht[0].size > (unsigned long)d->rehashidx);
while(d->ht[0].table[d->rehashidx] == NULL) {
d->rehashidx++;
if (--empty_visits == 0) return 1;
}
de = d->ht[0].table[d->rehashidx];
/* Move all the keys in this bucket from the old to the new hash HT */
while(de) {
uint64_t h;
nextde = de->next;
/* Get the index in the new hash table */
h = dictHashKey(d, de->key) & d->ht[1].sizemask;
de->next = d->ht[1].table[h];
d->ht[1].table[h] = de;
d->ht[0].used--;
d->ht[1].used++;
de = nextde;
}
d->ht[0].table[d->rehashidx] = NULL;
d->rehashidx++;
}
/* Check if we already rehashed the whole table... */
if (d->ht[0].used == 0) {
zfree(d->ht[0].table);
d->ht[0] = d->ht[1];
_dictReset(&d->ht[1]);
d->rehashidx = -1;
return 0;
}
/* More to rehash... */
return 1;
}
通过注释我们就能了解到，rehash的过程是以bucket为基本单位进行迁移的。所谓的bucket其实就是我们前面所提到的一维数组的元素。每次迁移一个列表。下面来解释一下这段代码。
- 首先判断一下是否在进行rehash，如果是，则继续进行；否则直接返回。
- 接着就是分n步开始进行渐进式rehash。同时还判断是否还有剩余元素，以保证安全性。
- 在进行rehash之前，首先判断要迁移的bucket是否越界。
- 然后跳过空的bucket，这里有一个empty_visits变量，表示最大可访问的空bucket的数量，这一变量主要是为了保证不过多的阻塞Redis。
- 接下来就是元素的迁移，将当前bucket的全部元素进行rehash，并且更新两张表中元素的数量。
- 每次迁移完一个bucket，需要将旧表中的bucket指向NULL。
- 最后判断一下是否全部迁移完成，如果是，则收回空间，重置rehash索引，否则告诉调用方，仍有数据未迁移。
由于Redis使用的是渐进式rehash机制，因此，scan命令在需要同时扫描新表和旧表，将结果返回客户端。
