1、业务背景
在互联网的项目中为了提高性能和吞吐量，通常需要做一些优化和数据异构，比如查询DB，我们可以优化索引，通过命中索引来提高查询速度，也可以把数据异构到Redis，虽然Redis的性能非常好也支持5种数据结构，如果想性能更好的话，可以考虑异构到JVM缓存，也就是DB的数据异构到Redis，Redis的数据定期异构到JVM缓存
2、带来问题
在Redis中通过用一个hashmap来存储业务数据，当这些业务数据比较小，我们可以通过hGetAll来获取redis的整个map然后设置到JVM缓存中，伴随这业务的增长Redis中的key会非常多，这是我们调用hGetAll获取数据时就会把Redis给hang住，造成整个redis阻塞，进而影响整个redis集群的使用，导致其它业务调用redis时性能抖动
3、解决方案
我们采取方案1,通过HSCAN来迭代获取对应的值，通过指定游标和获取的数量，比如一次获取10个，命令如下HSCAN key cursor [MATCH pattern] [COUNT count] 它是一个增量式命令，每次查询都是返回一部分数据,还可以通过它处理模糊查询，所以不会像hGetAll类命令hang住Redis导致服务短暂停滞，最开始cursor我们都设置为0就好，count来控制每次遍历的数量，由于这个命令执行的时间复杂度是O(N)，所以count越大，每次执行时间理论上会越长，可以根据实际场景进行调整，在遍历时候判断返回的游标cursor是否为0，如果为0代表整个遍历结束。
类似的命令如下：原理都一样，都是避免把redis的进场hang住，
- SCAN 命令用于迭代当前数据库中的数据库键。
- SSCAN 命令用于迭代集合键中的元素。
- HSCAN 命令用于迭代哈希键中的键值对。
- ZSCAN 命令用于迭代有序集合中的元素（包括元素成员和元素分值）。
4、参考文档
http://doc.redisfans.com/key/scan.html#scan
http://redisdoc.com/database/scan.html#scan
5、测试用例
测试过程发现如果map集合的数据比较少，比如100个，虽然设置count只查10个，也会都返回过来 注意点:所有jimdb scan类操作，都要确保在一个副本。
public Map
hScan(String key) { Map
allResult =new HashMap<>(1024); CallerInfo callerInfo = Profiler.registerInfo("CacheServicneire_hScan", O2nConstants.APP_NAME,false, true); try { ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match("*").count(50).concurrent(1).build(); ScanResult
> scanResult = cluster.hScan(key,0,scanOptions); if(scanResult !=null && CollectionUtils.isNotEmpty(scanResult.getResult())){ allResult.putAll(scanResult.getResult().stream().collect(Collectors.toMap(Entry::getKey,Entry::getValue))); while (scanResult.getCursor()>0){ scanResult = cluster.hScan(key,scanResult.getCursor(), scanOptions); if(scanResult !=null && CollectionUtils.isNotEmpty(scanResult.getResult())){ allResult.putAll(scanResult.getResult().stream().collect(Collectors.toMap(Entry::getKey,Entry::getValue))); } } } }catch (Exception e) { Profiler.functionError(callerInfo); log.error("执行hScan操作失败, key:{}", key, e); throw e; } finally { Profiler.registerInfoEnd(callerInfo); } return allResult; }
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