Redis的SCAN命令通过游标迭代机制实现安全遍历，相比KEYS命令可避免阻塞风险，支持模式匹配和分页控制。本文深入解析SCAN在分布式锁续期、热点数据监控等场景中的实践技巧，并提供可落地的性能优化方案。
为什么说SCAN是替代KEYS命令的终极方案？
问题： 当工程师使用KEYS模式查询百万级Key时，经常遭遇服务卡顿甚至崩溃，这是为什么？
方案： Redis单线程架构下，KEYS命令会遍历整个数据库导致阻塞。SCAN通过游标分批次返回数据，每次仅扫描有限数量的槽位，通过COUNT参数动态控制扫描强度。
案例： 某电商平台曾因黑名单查询接口调用KEYS，在促销期间造成20秒服务不可用。改用SCAN并设置COUNT=500后，接口响应时间稳定在15ms以内。
大数据量下如何正确配置SCAN参数？
问题： 开发者经常遇到SCAN返回重复Key或漏查Key的情况，这该如何解决？
方案： 需要理解Redis的rehash机制对遍历的影响：
- 设置MATCH模式时实际扫描量可能大于COUNT值
- 迭代期间发生扩容会导致部分Key重复扫描
- 推荐COUNT值设为预估总Key数的1/10到1/5
案例： 某社交App用SCAN遍历1.2亿用户关系链，通过动态调整COUNT值从1000逐步增至5000，总耗时从8分钟降至2分17秒。
SCAN命令在分布式锁场景的进阶用法
问题： 如何快速检测集群中失效的分布式锁？直接获取所有Key显然不可行。
方案： 组合使用SCAN+OBJECT命令：
- 用SCAN遍历特定前缀的Key
- 对每个Key执行PTTL获取剩余生存时间
- 将TTL<300ms的Key加入续期队列
案例： 物流调度系统通过该方案，将锁异常检测耗时从每小时15分钟压缩到43秒，且CPU使用率降低62%。
常见问题解答
Q：SCAN命令是否保证返回所有Key？
A：在完整迭代周期内可以覆盖所有Key，但单次调用可能返回空数组，需配合游标值判断是否完成遍历。
Q：COUNT参数越大性能越好吗？
A：过大的COUNT值会导致单次调用耗时增加，建议根据业务场景在100-5000之间动态调整。
