随着互联网的普及和技术的不断发展，web 应用的用户量逐渐增加，而高并发访问也成为了 web 应用必须要面对的问题。在 web 应用的开发中，数据查询和处理是最为耗时的一个环节，如果不能有效地处理高并发请求，就会导致应用的性能下降，甚至崩溃。而 Redis 作为一种高效的 NoSQL 数据库，在解决数据高并发访问方面有着得天独厚的优势。本文将介绍 Redis 的 scan 命令处理高并发异常的技巧。
Redis 的 scan 命令
Redis 的 scan 命令是用于遍历一个集合的命令。它以游标的方式遍历集合，每次只返回一小部分元素，从而避免一次性返回大量数据，减少了网络传输和服务器内存的压力。scan 命令的具体语法如下：
---- ------ ------ -------- ------ ------
其中，cursor 是游标值，表示当前遍历到的位置；MATCH 是可选参数，表示限定返回的元素 key 符合给定的 pattern 规则；COUNT 也是可选参数，表示每次返回的元素数量。scan 命令返回的结果是一个二元组，第一个元素是下一个游标值，第二个元素是返回的元素数组。
处理高并发异常
虽然 Redis 的 scan 命令可以有效地避免一次性返回大量数据，但是当多个客户端同时请求 scan 命令时，就会出现高并发问题。这时，每个客户端都会占用 Redis 服务器的 CPU 并发处理需要，导致服务器的性能下降，甚至失去响应。因此，为了处理高并发异常，我们需要对 Redis 的 scan 命令进行分析，找出其处理高并发的技巧。
把 count 参数设置为一个合理的值
在 Redis 的 scan 命令中，count 参数可以控制每次返回的元素数量。如果这个值太小，那么客户端需要执行更多的命令才能获取到所有的元素；如果这个值太大，那么 Redis 服务器需要处理更多的数据，导致性能下降，从而容易出现高并发异常。
因此，我们需要对 count 参数进行合理的配置。如果处理的数据比较小，那么我们可以选择将 count 设置为一个较小的值，比如 100；如果处理的数据比较大，那么我们可以将 count 设置为一个较大的值，比如 1000。
使用 coroutine 进行协程调度
为了更好地处理高并发异常，我们需要使用 coroutine 进行协程调度。coroutine 可以让多个并发的任务共享同一个线程，从而避免了线程切换带来的开销，提高了服务器的并发能力。在 Redis 中，我们可以使用 Lua 脚本来实现 coroutine 的功能，具体实现如下：
-------- ---------------- ------
----- --- - ------------------ ------- -------- ------
----- ----------- - ------
----- ---- - ------
----- ------ - --
--- -- --- -- ----------- --
----- ----- - ----------------- ----
-------------------- ----- -------
---
-- ----------- -- --- ----
----------------------------
---
------ ------
---
-------- ----------------- ------
----- -- - --------------------------
----- ------ - --
----- ---- --
----- --- ----- - -------------------- ------- ------
-- -- --- ----- ----
------ - -----
----
-----
---
-------------------- ------
---
------ ------
---该脚本首先定义了一个 get_data 函数，该函数用于获取每次 scan 命令返回的元素，以及下一个游标值。get_data 函数通过 redis.call 执行 SCAN 命令来获取元素，然后遍历 keys 数组，依次获取每个 key 的 value，最后将 key 和 value 插入到 result 数组中。如果 next_cursor 不等于 0，那么就通过 coroutine.yield 将 next_cursor 的值传递给协程，等待协程继续执行。
接下来，我们定义了一个 scan_keys 函数。该函数创建了一个协程 co，并在 while 循序中执行了协程的 resume 方法，获取每次的元素数据。如果获取成功，那么就将 value 的值添加到 result 数组中。当遍历完成后，我们通过 return 关键字返回 result 数组。
分布式处理
为了更好地处理高并发异常，我们还需要将 Redis 的数据分布到多个节点中，实现分布式处理。分布式处理可以利用多个服务器的 CPU 完成数据处理，提高了服务器的并发能力。在 Redis 中，我们可以使用 Redis Sentinel 或 Redis Cluster 来实现分布式处理，具体实现如下：
Redis Sentinel
Redis Sentinel 是 Redis 的高可用性解决方案，它能够自动将 Redis 实例的故障转移给另一个 Redis 实例，并保证了 Redis 的高可用性。在 Redis Sentinel 中，我们可以使用 redis-sentinel-proxy 插件，实现 Redis 的分片和分布式处理。redis-sentinel-proxy 使用 Redis Sentinel 监控 Redis 集群的状态，然后将读写操作分别分配到对应的 Redis 服务器上，实现了对 Redis 集群的分片和分布式处理。
Redis Cluster
Redis Cluster 是 Redis 的分布式解决方案，它具备自动分片、高可用、负载均衡等特点，可以处理非常大的数据集。在 Redis Cluster 中，我们可以通过 horizontal-sharding 插件，实现 Redis 集群的分片和分布式处理。horizontal-sharding 同时也支持 Redis Sentinel 和 ZooKeeper，可以实现高度可扩展的 Redis 分布式处理系统。
示例代码
下面是一个使用 Lua 实现 Redis 分布式处理的示例代码：
----- ----- - ------- --------
----- ------ - ------------
-------- ---------------- ------
----- --- - ------------------- --------------
----- ----------- - ------
----- ---- - ------
----- ------ - --
--- -- --- -- ----------- --
----- ----- - ---------------
-------------------- ----- -------
---
-- ----------- -- --- ----
----------------------------
---
------ ------
---
-------- ----------------- ------
----- -- - --------------------------
----- ------ - --
----- ---- --
----- --- ----- - -------------------- ------- ------
-- -- --- ----- ----
------ - -----
----
-----
---
-------------------- ------
---
------ ------
---结论
Redis 的 scan 命令能够有效地处理高并发访问问题，但是我们需要将 count 参数设置为一个合理的值，使用 coroutine 进行协程调度，以及采用分布式处理的方案来提高服务器的并发能力。最后，我希望这篇文章能够对大家了解 Redis 的高并发处理技巧有所帮助，同时也能够给 web 应用的开发者提供一些思路和指导。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 本文地址：https://www.javascriptcn.com/post/67023395d91dce0dc846ce96