前几天，一个粉丝私信我，说他在面试时被 Redis 狠狠“教育”了一波。
面试官微微一笑：“Redis 里有 1 亿个 key，其中 10 万个以固定前缀开头，你怎么把它们找出来？”
他脱口而出一句 keys prefix* ，然后……就没有然后了。
这道题，真的只是考你会不会用命令吗？
故事开始：一座住着 1 亿人的城市
我们先不聊 Redis，先来讲个故事。
想象一下，有一座超级城市，里面住了 1 亿人。每个人都有姓名、身份证、门牌号，而他们的名字，就是 Redis 里的 key。这座城市的户籍系统，就是 Redis。
有一天，市长（面试官）突然问你：“小米啊，这座城市里，有 10 万个人，他们的姓都叫『张』，你怎么把这 10 万个人全部找出来？”
你想了想，拍着胸脯说：“简单！我翻一遍全城户口本，看到姓张的，全记下来！”
市长点点头：“嗯，说说你怎么翻？”
你说：“我用 KEYS 张*。”
恭喜你，第一问答对了。
第一反应：KEYS，简单粗暴
回到 Redis 世界。如果我们要找出某个固定前缀的 key，比如：
最直觉的方式就是：
示例代码
是不是很爽？
- 不用分页
- 不用游标
- 一条命令，全给你
就像翻户口本，一口气从第一页翻到最后一页。
面试官的“死亡追问”
这时候，面试官一般会身体前倾，语气放慢：“那如果这个 Redis，正在给线上的业务提供服务呢？”
你如果此时还在说：“那也用 KEYS 呗，很快的。”
那我只能说一句：兄弟，你已经站在事故复盘会上了。
关键点来了：Redis 的灵魂——单线程
这道题真正考的，不是命令，而是Redis 的核心特性。
Redis 是单线程的。
什么意思？我们再回到那座城市。这座城市的户籍系统只有一个窗口、一个工作人员。
平时：
- 查一个人
- 改一个地址
- 新增一条记录
- 都很快
但你现在要干什么？
- 翻 1 亿条记录
- 挨个看姓是不是“张”
那这个窗口会发生什么？所有人排队等着，窗口被你一个人占死。
KEYS 命令的真正问题
在 Redis 中，KEYS 有几个致命特点：
1、会遍历整个 keyspace
- 不管你只想要 10 万个
- Redis 都要把 1 亿个 key 全扫一遍
2、是同步执行的
- Redis 是单线程
- 执行 KEYS 时：
-
- 不能处理读请求
- 不能处理写请求
- 不能处理过期 key
- 不能处理心跳
3、线上表现：服务“假死”
你会看到：
- RT 飙升
- 接口超时
- 连接堆积
- 业务报警狂响
面试官想听到的关键词： “KEYS 会阻塞 Redis 主线程，导致线上服务停顿。”
表格总结：KEYS 的问题在哪里？
那怎么办？换个思路：不要“一口气翻完”
市长这时候又问你：“那有没有一种办法，不霸占窗口，一点点翻，翻完再走？”
你眼睛一亮：“有！我们可以分批翻！”
这，就是 SCAN。
SCAN：像翻书一样，慢慢来
SCAN 的设计思想就一句话：不要一次干完，分多次慢慢扫。
SCAN 的特点
- 每次只扫一小部分
- 不阻塞 Redis
- 用游标（cursor）记录进度
- 允许中途被打断
基本用法：
SCAN 示例：一步步找 key
返回结果大概是：
说明什么？
- "13976"：下一个游标
- 后面是本次扫描到的部分 key
接着你继续：
一直扫，直到 cursor 变成 "0"。
SCAN 的“坑”：会有重复 key
这里是很多人容易翻车的地方。为什么会重复？
- Redis 在 scan 过程中
- key 可能发生：
-
- 扩容
- rehash
- 迁移
所以 Redis 不保证每个 key 只返回一次。
官方态度也很坦荡： “SCAN 可能返回重复元素，但不会漏。”
解决方案：客户端去重
既然 Redis 不帮你去重，那就我们自己来。
Java 示例代码（思路版）
关键点：
- 使用 Set 去重
- 不关心是否重复返回
- 最终结果是完整的
KEYS vs SCAN 对比总结
面试官想要的“标准答案”
如果你在面试中，这样回答，基本就稳了：
“可以使用 KEYS 指令匹配前缀，但它会阻塞 Redis 主线程。
因为 Redis 是单线程模型，KEYS 会遍历整个 keyspace，在线上环境可能导致服务不可用。
更安全的做法是使用 SCAN 指令分批扫描，虽然可能返回重复 key，但可以在客户端进行去重。”
这一段，建议你直接背下来。
总结：技术不是会用命令，而是懂后果
很多人学 Redis，停留在：“我知道这个命令怎么用。”
但面试官真正想考的是：“你敢不敢在生产环境用？”
KEYS 就像一把大锤：
- 小数据：很爽
- 大数据：砸死自己
而 SCAN，就像耐心和工程经验的结合体。
技术的成熟，不是更快，而是更稳。
END
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