Redis命令之scan、sscan、hscan、zcan

官方文档：https://redis.io/commands/scan#the-count-option
与Keys、smembers的比较

• keys命令以遍历的方式迭代整个库，实现的复杂度是 O(n），库中的key越多，速度越慢，由于Redis的单线程处理，阻塞的时间也就越长。smembers也一样，只不过它并不是阻塞整个库，影响只针对单个set，当set过大时会存在同样的问题。
• 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。
• scan命令返回的结果有可能重复，因此需要客户端去重

SCAN语法

 

scan cursor [MATCH pattern] [COUNT count]       #基于整个redis库进行扫描
sscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]  #扫描指定的set类型的key
hscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]  #扫描指定的hash类型的key
zscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]  #扫描指定的zset类型的key

  参数说明：

• cursor表示本次扫描的开始游标，可以理解成从开始索引。
• pattern表示正则表达式
• count表示希望返回的个数，实际返回个数会围绕该数波动，返回的个数可能等于该值也可能有一定出入，默认为10。

SCAN返回值
        scan返回值是两个值的数组：第一个值表示在下一个调用中使用的新游标，第二个值是本次迭代结果集。如果已经完成了一次完整的迭代，那么服务器会返回一个为0的游标，告诉客户端，Redis已经对库<或set/zset、hash>完成了一次完整的迭代。

192.168.192.128:6703> scan 0 MATCH user.* COUNT 5
1) "0"
2) 1) "user.stz"

192.168.192.128:6703> sadd setkey a01 a02 a03 a04 a05 a05 b02 b03 b04 b05
-> Redirected to slot [2440] located at 192.168.192.128:6701
(integer) 9
192.168.192.128:6701> sscan setkey 0 MATCH a* COUNT 2
1) "6"
2) 1) "a03"
192.168.192.128:6701> sscan setkey 6 MATCH a* COUNT 2
1) "1"
2) 1) "a02"
192.168.192.128:6701> sscan setkey 1 MATCH a* COUNT 2
1) "5"
2) 1) "a04"
   2) "a05"
192.168.192.128:6701> sscan setkey 5 MATCH a* COUNT 2
1) "0"
2) 1) "a01"
192.168.192.128:6701> 

以下内容摘自：https://www.jianshu.com/p/be15dc89a3e8
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。

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。