Redis是一個高效能高效率的key-value儲存的nosql資料庫，由於資料是儲存在記憶體中，因此訪問速度非常快，由於專案涉及到資料庫的查詢非常多，而資料變大並不是非常頻繁，所以在專案中採用Redis分擔大部分MySQL的壓力。

在專案中實際使用我用的Redis提供的客戶端連線工具包jedis，在專案中引入jedis.Jar即可

 1public static Set<String> searchLike(String like_key) {
 2    //線上環境模糊查詢帶來嚴重的效能問題，杜絕使用
 3    if(!Config.IS_BUG){
 4        return
 
 null;
 5    }
 6    Jedis jedis = RedisApi.getJedis();
 7    boolean is_ok = true;
 8    try {
 9        if (jedis == null) {
10            return null;
11        }
12        return jedis.keys(like_key);
13    } catch (Exception e) {
14        // TODO: handle exception
15        is_ok = false;
16        return
 
 null;
17    } finally {
18        close(jedis, is_ok);
19    }
20}

每當使用者登入成功之後，都會生成一個cookie，分別存在客戶端和Redis資料庫，cookie的key由cookie值+使用者ID組成：cookie字串+”_”+使用者ID，

例如使用者cookie為“d9fb0ea5955fcf0a2183c5076”，使用者ID為 19092,

那Redis中儲存的key就是 d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092,最終的key-vlaue就是：

1{“d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092”:d9fb0ea5955fcf0a2183c5076}
而在使用者不斷的登入成功，就不斷地產生這樣的記錄，久而久之，會積累出非常多的無用的key，浪費redis的空間，也加重了redis查詢的負擔，因此想到使用Redis的模糊查詢來清掉無用的cookie的key

而Redis的客戶端jedis操作是通過jedis.keys(keys)來完成的，keys可以使用萬用字元來匹配Redis中的key

萬用字元說明：

: 0到任意多個字元 eg： searchLike(“test“)

?: 1個字元

比如現在需要清除某個使用者所有的無用的cookie的key，，則可以寫成“ *_19092 ”

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

這樣就可以查出所有這個使用者的keys，呼叫jedis提供的批量刪除key的方法即可達到目的。

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

到這裡從需求到邏輯到編碼一氣呵成，簡單測試沒什麼問題後，就釋出到線上，由於平時網站的流量不算非常高，所以運行了幾天也沒發生什麼異常，直到今天早上，擁有幾十萬粉絲的公眾號發推文，推文的內容直接連結到網站，因此說瞬間流量是非常高

運行了大約十分鐘之後，運營突然發瘋的過來說網站訪問非常慢，甚至出現錯誤碼，心裡一慌，趕緊上去看日誌，我了個乖乖啊，簡直是嚇人，error日誌想流水一樣蹦出來，但五一不例外都是下面圖示的錯誤：從Redis池中獲取不大連線數，馬上上redis伺服器檢視，發現CPU已經到達了100%以上

能讓Redis的CPU到100%的，我想出了一下幾個可能：

連線數過多，佔用連線的時間過長

儲存的值過大，存取均很佔用CPU和記憶體

慢查詢，事其它操作等待時間超時

redis阻塞，某個操作把Redis阻塞，導致CPU飆升

由於專案上線時間已經很久，前三個可能基本都在平時檢視Redis伺服器效能的過程中排除掉，因此很大概率是第四個，突然想起前幾天做的功能，有個模糊查詢，該不是這個問題吧？我到網站輸入“Redis 模糊查詢 效能”，出來非常多關於redis模糊查詢效能急劇下降的的情況，而且建議生產環境下禁用redis的模糊查詢，於是我把模糊查詢這塊業務直接註釋掉，重新上線，運行了半天，再沒出現這個問題，因此可以斷定就是模糊查詢搞的鬼。

【替代方案】

有問題肯定是要解決的，既然模糊查詢行不通的，那就得想別的辦法達到目的，想到Redis有Set這這種儲存結構，因此可以把使用者的所有cookie key都放到一個使用者專屬的Set中，每次使用者登入成功之後，都把之前Set裡的cookie key清除，然後再把最新的key放進去，這樣就可以達到同樣的目的了。

 1 String setKey = "prefix_customer_cookie_list_10920";
 2        String token="ss2ssssss";
 3        //取出所有的使用者的cookie key
 4        Set<String> list = RedisApi.getSet(setKey);
 5        if (list != null && list.size() > 0) {
 6            //刪除使用者所有的cookie key
 7            RedisApi.removeFromSet(setKey, list.toArray(new String[0]));
 8        }
 9        //把最新的cookie key加入到Set中
10        RedisApi.addSet(setKey, token);

欲知大流量下的效果如何，請關注我哦，下回發推文後回覆你哦

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