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redis是一個高性能高效率的key-value存儲的nosql數據庫，由于數據是存儲在內存中，因此訪問速度非?？?，由于項目涉及到數據庫的查詢非常多，而數據變大并不是非常頻繁，所以在項目中采用Redis分擔大部分MySQL的壓力。
在項目中實際使用我用的Redis提供的客戶端連接工具包jedis，在項目中引入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性能問題，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}
每當用戶登錄成功之后，都會生成一個cookie，分別存在客戶端和Redis數據庫，cookie的key由cookie值+用戶ID組成：cookie字符串+"_"+用戶ID，
例如用戶cookie為“d9fb0ea5955fcf0a2183c5076”，用戶ID為 19092,
那Redis中存儲的key就是 d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092,最終的key-vlaue就是：
1{"d9fb0ea5955fcf0a2183c5076_19092":d9fb0ea5955fcf0a2183c5076}
而在用戶不斷的登錄成功，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可以使用通配符來匹配Redis中的key
通配符說明：
*: 0到任意多個字符 eg：searchLike("test*")
?: 1個字符
比如現在需要清除某個用戶所有的無用的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用戶的keys，調用jedis提供的批量刪除key的方法即可達到目的。
1String key_like = "*_19092"; 2Set<String> keys = RedisApi.searchLike(key_like);
到這里從需求到邏輯到編碼一氣呵成，簡單測試沒什么問題后，就發布到線上，由于平時網站的流量不算非常高，所以運行了幾天也沒發生什么異常，直到今天早上，擁有幾十萬粉絲的公眾號發推文，推文的內容直接鏈接到網站，因此說瞬間流量是非常高
運行了大約十分鐘之后，運營突然發瘋的過來說網站訪問非常慢，甚至出現錯誤碼，心里一慌，趕緊上去看日志，我了個乖乖啊，簡直是嚇人，error日志想流水一樣蹦出來，但五一不例外都是下面圖示的錯誤：從Redis池中獲取不大連接數，馬上上redis服務器查看，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：
- 連接數過多，占用連接的時間過長
- 存儲的值過大，存取均很占用CPU和內存
- 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
由于項目上線時間已經很久，前三個可能基本都在平時查看Redis服務器性能的過程中排除掉，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 性能”，出來非常多關于redis模糊查詢性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，于是我把模糊查詢這塊業務直接注釋掉，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這這種存儲結構，因此可以把用戶的所有cookie key都放到一個用戶專屬的Set中，每次用戶登錄成功之后，都把之前Set里的cookie key清除，然后再把最新的key放進去，這樣就可以達到同樣的目的了。
1String setKey = "prefix_customer_cookie_list_10920";
2 String token="ss2ssssss";
3 //取出所有的用戶的cookie key
4 Set<String> list = RedisApi.getSet(setKey);
5 if (list != null && list.size() > 0) {
6 //刪除用戶所有的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);
