Springboot项目如何清理Redis业务key

最近在做项目的时候，遇到了一个让人头疼的问题，今天就来和大家分享一下我是怎么解决的，希望能帮到在Springboot项目中也面临同样困扰的小伙伴们。

一、问题的出现

云服务运维工程师突然找到我，说老系统里有个服务连接Redis集群实例时出状况了，还给我发了截图。原来是使用keys命令，结果导致Redis实例直接夯住。我一开始有点懵，同事说在某个服务里，我去找了半天，啥也没发现。后来仔细琢磨，又看了运维给的图，终于想到了办法去找出对应的应用进程，下面就详细讲讲排查和解决的过程。

二、锁定问题进程

从运维提供的截图能看到，Redis集群的服务端口是9000，客户端连接分配的本地通信端口是39720。这里要给大家解释一下，本地端口只是客户端和Redis通信时，操作系统临时分配的标识，对连接功能没影响。知道了这些端口信息，我们就能用netstat命令来查找对应的应用进程啦。

用netstat查找进程：登录到应用部署的服务器，执行下面这条netstat命令：

netstat -anlp |grep 9000 |grep EST |grep 39720

执行完后，就能发现这个进程是个Java进程，进程号是15817。这一步就像是在一堆文件里找到了关键的那一份，让我们离问题根源又近了一步。
2. 用jps查看应用名称：进程号找到了，还得知道这个Java进程对应的应用名称才行。这时候就用到jps命令啦，执行下面这条命令：

jps -l |grep 15817

通过这个命令，我们就能看到这个进程对应的应用是zh1 - perso.jar。到这里，我们已经成功锁定了出现问题的应用。

三、剖析问题代码及原因

找到了对应的应用，接下来就要深挖问题代码，看看为什么用keys命令会出问题。

查找问题代码：根据前面找到的应用，在代码里通过Redis中的YZ_MULTI_DIAG这个关键词去搜索，还真找到了一段使用keys命令的代码：

private void cleanCache(String toUserId) { Set<String> keys = stringRedisTemplate.keys("YZ_MULTI_DIAG:" + toUserId + "*"); stringRedisTemplate.delete(keys); }

原因分析：keys命令在Redis里就像是个“大扫荡”命令，它会把所有的键都遍历一遍。特别是当Redis里存的数据量很大的时候，这个操作就很容易让Redis实例卡住或者响应变得很慢。具体原因有下面这几点：
- 阻塞和性能影响：不管Redis数据库里有多少个键，keys命令都得一个个去检查，这会消耗大量的CPU和内存资源。要是键的数量特别多，Redis就会被这个命令“拖后腿”，一直忙着执行它，其他客户端的请求就没办法处理了，这样就会导致延迟，甚至服务直接中断。
- 不适合生产环境：在生产环境中，大量键值对的情况下，keys命令可不是个好选择。它的性能和数据库里键的数量密切相关，键越多，执行花费的时间就越长，系统负载也就越重。相比之下，scan命令就聪明多了，它采用增量式的方式，不会一下子把所有匹配的键都返回，而是分多次逐步获取，这样Redis在扫描键的时候就不会被完全堵住。
- 影响其他客户端请求：keys命令要扫描整个键空间，这会占用Redis实例的CPU和内存资源，其他客户端请求的响应时间就会被拉长，严重的话还会阻塞其他操作，让整个Redis实例的性能大打折扣。要是在Redis集群环境里用keys命令，那它会把集群的每个节点都扫描一遍，对整个集群的性能影响可就更大了。

四、优化方案与代码实现

既然知道了问题所在，那肯定得想办法解决。优化的关键就是用scan命令替代keys命令，同时尽量用特定的键模式来缩小扫描范围，避免扫描整个数据库，还要注意在生产环境高负载的时候别用keys命令。优化后的代码如下，它利用了类似分页的概念来实现批量删除：

private void cleanCache(String toUserId) { // 定义要匹配的键模式 String pattern = "YZ_MULTI_DIAG:" + toUserId + "*"; // 设置扫描选项，匹配模式并指定每次返回100个结果 ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(100).build(); stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Void>) connection -> { // 初始化游标为0 String cursor = "0"; try { do { // 使用SCAN命令分页获取匹配的键 Cursor<byte[]> scanCursor = connection.scan(scanOptions); List<byte[]> keysToDelete = new ArrayList<>(); while (scanCursor.hasNext()) { keysToDelete.add(scanCursor.next()); // 当收集到100个键时，进行批量删除，避免内存占用过高 if (keysToDelete.size() >= 100) { connection.del(keysToDelete.toArray(new byte[0][])); keysToDelete.clear(); } } // 处理剩余不足100个的键 if (!keysToDelete.isEmpty()) { connection.del(keysToDelete.toArray(new byte[0][])); } // 更新游标，用于下一次扫描 cursor = scanCursor.getCursorId() + ""; } while (!"0".equals(cursor)); // 游标为0时，表示扫描结束 } catch (Exception e) { log.error("Error while scanning and deleting Redis keys with pattern: {}", pattern, e); } return null; }); }

五、测试验证优化效果

代码改好了，到底有没有用呢？还得测试一下才行。

编写测试类：新增一个测试类，代码如下。这个测试类会先新增100个键，然后按照每个批次10个来进行删除测试。

package com.jianjang.zhgl.person.service.impl; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest; import org.springframework.data.redis.core.Cursor; import org.springframework.data.redis.core.RedisCallback; import org.springframework.data.redis.core.ScanOptions; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; import org.springframework.test.context.ActiveProfiles; import javax.annotation.Resource; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @program: zhgl_server * @description: 缓存清理测试类 * @author: Jian Jang * @create: 2025-05-06 11:25:51 * @blame ZHSF Team */ @Slf4j @ActiveProfiles("local") @SpringBootTest public class RedisCleanCacheTest { // 定义测试用的键前缀 private final static String TEST_KEY = "TEST_KEY:"; // 定义业务相关的键标识 private final static String BIZ_KEY = "userId"; @Resource private StringRedisTemplate stringRedisTemplate; @Test public void addCache() { // 循环新增100个键值对 for (int i = 0; i < 100; i++) { stringRedisTemplate.opsForValue().set(TEST_KEY+BIZ_KEY+i, "value" + i); } } @Test public void cleanCache() { cleanCache(BIZ_KEY, 10); } /** * 清除缓存内容 * * @param redisKey 要匹配的键标识 * @param batchSize 每次删除的批次大小 */ private void cleanCache(String redisKey, int batchSize) { String pattern = TEST_KEY + redisKey + "*"; ScanOptions scanOptions = ScanOptions.scanOptions().match(pattern).count(batchSize).build(); stringRedisTemplate.execute((RedisCallback<Void>) connection -> { String cursor = "0"; try { do { Cursor<byte[]> scanCursor = connection.scan(scanOptions); List<byte[]> keysToDelete = new ArrayList<>(); while (scanCursor.hasNext()) { keysToDelete.add(scanCursor.next()); if (keysToDelete.size() >= batchSize) { connection.del(keysToDelete.toArray(new byte[0][])); keysToDelete.clear(); } } if (!keysToDelete.isEmpty()) { connection.del(keysToDelete.toArray(new byte[0][])); } cursor = scanCursor.getCursorId() + ""; } while (!"0".equals(cursor)); } catch (Exception e) { log.error("Error while scanning and deleting Redis keys with pattern: {}", pattern, e); } return null; }); } }