前言
在現今的互聯網系統中，Redis以其優秀的性能和簡潔的設計，被廣泛使用，尤其是在分布式系統中；Redis最主要的應用場景在于為分布式系統提供公用內存服務，而在使用的過程中，尤其是線上的高可用環境，需要時刻注意其內存占用情況，一旦其內存吃緊，就會導致Redis性能下降，并引發服務不可用；此時除了硬件擴展，一個經常使用的手段就是線上數據清理
如何清理線上環境Redis數據
一般有正規運營團隊的公司里，運營團隊都會針對Redis出一套規范，這里面一般就包括：如無特殊情況，所有數據必須設置超時時間，以防數據無限堆積；即便如此，還是無法保證所有開發人員百分百遵守，同時即便遵守，理論上也還是有內存吃緊的情況，此時除了增加硬件資源外，常用的做法就是根據業務對Redis無用數據進行清理
另一方面，由于Redis是基于單線程事件模型（為什么是單線程，可以參照Redis FAQ），為了保持線上高可用，一般決不允許單一命令阻塞過長，如：KEYS，SMEMBERS等命令就需要限制不能隨便使用；此時如何對Redis的數據進行清理呢？針對這種情況，Redis給出了「迭代掃描」系列命令，先來看看Redis官方對該系列命令的描述：
The SCAN command and the closely related commands SSCAN, HSCAN and ZSCAN are used in order to incrementally iterate over a collection of elements.
- SCAN iterates the set of keys in the currently selected Redis database.
- SSCAN iterates elements of Sets types.
- HSCAN iterates fields of Hash types and their associated values.
- ZSCAN iterates elements of Sorted Set types and their associated scores.
Since these commands allow for incremental iteration, returning only a small number of elements per call, they can be used in production without the downside of commands like KEYS or SMEMBERS that may block the server for a long time (even several seconds) when called against big collections of keys or elements
大思就是SCAN系列命令主要包含四個：SCAN，SSCAN，HSCAN，ZSCAN，分別針對不同的數據類型，它們的主要特點在于支持對數據進行迭代式掃描，每次只返回部分數據（返回多少可定制），這就有效屏蔽了全量掃描命令如KEYS，SMEMBERS等單一命令執行時間過長造成的服務器阻塞
下面就如何利用HSCAN進行數據掃描并清理進行舉例說明，實現語言為Java，其他語言邏輯大同小異，具體如下：
/**
* 迭代式刪除Hash數據
* @param hashKey, hash key
* @param iterSize, 每次迭代元素數量，過大會可能會導致阻塞，過小會導致清理效率底下
* @return
*/
public int delHash(String hashKey, int iterSize) {
int cursor = 0;
ScanParams scanParams = new ScanParams().match("*").count(iterSize > 0 ? iterSize : 1000);
ScanResult<Entry<String, String>> scanResult;
List<Entry<String, String>> processList = new ArrayList<>();
int delCount = 0;
do {
try {
log.info("begin scan, cursor is {}", cursor);
scanResult = jedis.hscan(hashKey, String.valueOf(cursor), scanParams);
processList.addAll(scanResult.getResult());
List<String> dList = processList.stream().map(Entry::getKey).collect(Collectors.toList());
//批量刪除
jedis.hdel(hashKey, dList.toArray(new String[dList.size()]));
delCount += processList.size();
processList.clear();
//獲取游標位置，若大于0，則代表還有數據，需要繼續迭代
cursor = Integer.parseInt(scanResult.getStringCursor());
log.info("scan next, cursor is {}", cursor);
}catch (Exception e) {
log.error(e.getLocalizedMessage(), e);
}
} while (cursor > 0);
log.info("delete hash {} over, {} key be deleted", hashKey, delCount);
return delCount;
}
使用方式不復雜，如果使用過Java迭代器的同學應該對這種形式很熟悉，主要流程就是通過判斷標識（Java Iterator 中的 hasNext()和next()）對整體數據進行切分并操作，如此循環，直至覆蓋全部數據；這里有一個點需要注意的就是，每次迭代元素數量需要設置一個合適的值，過大會可能會導致阻塞，過小會導致處理效率底下，我在實際使用的時候發現每次處理1000個效率較高，當然，實際情況可能會根據硬件和帶寬不同而有差異
總結
本文只從純技術角度簡單的闡述了Redis線上數據清理需要注意的點及如何操作，實際的過程中還需要有很多其他考慮，如：
- 與業務團隊溝通，哪些數據可以被清理，是否需要對相關數據做另行備份，以防萬一誤刪
- 與保障團隊溝通，以防清理過程中出現問題，需要及時恢復
等
