Redis中scan命令的深入讲解

前言

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，我们需要针对符合条件的一部分命令进行操作，比如删除以test_开头的key。那么怎么获取到这些key呢？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。但是这个命令有两个缺点：

• 没有limit，我们只能一次性获取所有符合条件的key，如果结果有上百万条，那么等待你的就是“无穷无尽”的字符串输出。
• keys命令是遍历算法，时间复杂度是O(N)。如我们刚才所说，这个命令非常容易导致Redis服务卡顿。因此，我们要尽量避免在生产环境使用该命令。

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。

关于scan命令的基本用法，可以参看Redis命令详解：Keys一文中关于SCAN命令的介绍。

SCAN 命令

SCAN命令的有SCAN,SSCAN,HSCAN,ZSCAN。

SCAN的话就是遍历所有的keys

其他的SCAN命令的话是SCAN选中的集合。

SCAN命令是增量的循环，每次调用只会返回一小部分的元素。所以不会有KEYS命令的坑。

SCAN命令返回的是一个游标，从0开始遍历，到0结束遍历。

今天我们主要从底层的结构和源码的角度来讨论scan是如何工作的。

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。

总结