Redis的模糊查询在生产环境出现严重的性能问题

Redis是一个高性能高效率的key-value存储的nosql数据库，由于数据是存储在内存中，因此访问速度非常快，由于项目涉及到数据库的查询非常多，而数据变大并不是非常频繁，所以在项目中采用Redis分担大部分MySQL的压力。

在项目中实际使用我用的Redis提供的客户端连接工具包jedis，在项目中引入jedis.Jar即可

public static Set<String> searchLike(String like_key) { 
   //线上环境模糊查询带来严重的性能问题，杜绝使用 
   if(!Config.IS_BUG){ 
        return null; 
   } 
   Jedis jedis = RedisApi.getJedis(); 
   boolean is_ok = true; 
   try { 
        if (jedis == null) { 
           return null; 
        } 
        return jedis.keys(like_key); 
    } catch (Exception e) { 
        // TODO: handle exception 
        is_ok = false; 
       return null; 
    } finally { 
        close(jedis, is_ok); 
   } 
} 

每当用户登录成功之后，都会生成一个cookie，分别存在客户端和Redis数据库，cookie的key由cookie值+用户ID组成：cookie字符串+"_"+用户ID，

例如用户cookie为“d9fb0ea5955fcf0a2183c5076”，用户ID为 19092,

那Redis中存储的key就是 d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092,最终的key-vlaue就是：

{"d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092":d9fb0ea5955fcf0a2183c5076} 

而在用户不断的登录成功，就不断地产生这样的记录，久而久之，会积累出非常多的无用的key，浪费redis的空间，也加重了redis查询的负担，因此想到使用Redis的模糊查询来清掉无用的cookie的key

而Redis的客户端jedis操作是通过jedis.keys(keys)来完成的，keys可以使用通配符来匹配Redis中的key

通配符说明：

*: 0到任意多个字符 eg： searchLike("test*")

?: 1个字符

比如现在需要清除某个用户所有的无用的cookie的key，，则可以写成“ *_19092 ”

String key_like = "*_19092"; 
Set<String> keys = RedisApi.searchLike(key_like); 

这样就可以查出所有这个用户的keys，调用jedis提供的批量删除key的方法即可达到目的。

String key_like = "*_19092"; 
Set<String> keys = RedisApi.searchLike(key_like); 

到这里从需求到逻辑到编码一气呵成，简单测试没什么问题后，就发布到线上，由于平时网站的流量不算非常高，所以运行了几天也没发生什么异常，直到今天早上，拥有几十万粉丝的公众号发推文，推文的内容直接链接到网站，因此说瞬间流量是非常高

运行了大约十分钟之后，运营突然发疯的过来说网站访问非常慢，甚至出现错误码，心里一慌，赶紧上去看日志，我了个乖乖啊，简直是吓人，error日志想流水一样蹦出来，但五一不例外都是下面图示的错误：从Redis池中获取不大连接数，马上上redis服务器查看，发现CPU已经到达了100%以上

能让Redis的CPU到100%的，我想出了一下几个可能：

1. 连接数过多，占用连接的时间过长
2. 存储的值过大，存取均很占用CPU和内存
3. 慢查询，事其它操作等待时间超时
4. redis阻塞，某个操作把Redis阻塞，导致CPU飙升

由于项目上线时间已经很久，前三个可能基本都在平时查看Redis服务器性能的过程中排除掉，因此很大概率是第四个，突然想起前几天做的功能，有个模糊查询，该不是这个问题吧?我到网站输入“Redis 模糊查询 性能”，出来非常多关于redis模糊查询性能急剧下降的的情况，而且建议生产环境下禁用redis的模糊查询，于是我把模糊查询这块业务直接注释掉，重新上线，运行了半天，再没出现这个问题，因此可以断定就是模糊查询搞的鬼。

【替代方案】

有问题肯定是要解决的，既然模糊查询行不通的，那就得想别的办法达到目的，想到Redis有Set这这种存储结构，因此可以把用户的所有cookie key都放到一个用户专属的Set中，每次用户登录成功之后，都把之前Set里的cookie key清除，然后再把最新的key放进去，这样就可以达到同样的目的了。

String setKey = "prefix_customer_cookie_list_10920"; 
       String token="ss2ssssss"; 
        //取出所有的用户的cookie key 
        Set<String> list = RedisApi.getSet(setKey); 
       if (list != null && list.size() > 0) { 
            //删除用户所有的cookie key 
            RedisApi.removeFromSet(setKey, list.toArray(new String[0])); 
        } 
       //把最新的cookie key加入到Set中 
        RedisApi.addSet(setKey, token); 

（编辑：晋中站长网）

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