Apache Kvrocks 中 SCAN 命令的非前缀字符串匹配功能解析
2025-06-18 07:03:05作者:郁楠烈Hubert
背景介绍
Apache Kvrocks 是一个高性能的键值存储系统,兼容 Redis 协议。在 Redis 生态中,SCAN 命令是一个非常重要的遍历键空间的工具,它允许用户在不阻塞服务器的情况下逐步迭代数据库中的所有键。
问题发现
在 Kvrocks 的早期实现中,SCAN 命令仅支持前缀匹配模式,这与 Redis 原生的 SCAN 命令行为存在差异。Redis 的 SCAN 支持更灵活的模式匹配语法,包括前缀匹配(如 prefix*)、后缀匹配(如 *suffix)以及包含匹配(如 *substring*)。
技术挑战
实现非前缀匹配功能面临几个主要技术挑战:
- 性能考量:非前缀匹配需要扫描整个键空间,可能带来性能问题
- 实现复杂度:需要修改现有的前缀匹配逻辑,同时保持代码的简洁性
- 兼容性:需要确保与 Redis 协议完全兼容
解决方案
社区开发者提出了几种实现思路:
- 模板函数方案:将扫描逻辑抽象为模板函数,通过传入不同的匹配函数来实现不同匹配模式
- 参数化方案:在扫描函数中添加参数来指定匹配模式
- 分批次返回方案:即使没有匹配结果也分批次返回,避免长时间阻塞
最终实现采用了分批次返回的方案,这种方式既保证了兼容性,又避免了性能问题。
实现细节
实现过程中重点关注了以下几个方面:
- 匹配逻辑重构:将原有的前缀匹配扩展为支持多种匹配模式
- 游标管理:确保游标在多次扫描中的正确传递
- 性能优化:设置最大扫描键数限制,防止长时间运行
测试验证
为了确保功能的正确性,开发者:
- 进行了手动测试验证基本功能
- 计划添加 Go 语言测试用例
- 考虑边界条件测试,如空匹配、大量数据等情况
总结
Kvrocks 通过社区协作解决了 SCAN 命令的非前缀匹配问题,这一改进使得 Kvrocks 在 Redis 协议兼容性上更进一步。这种功能增强对于需要复杂键查询的应用场景尤为重要,同时也展示了开源社区如何通过协作解决技术难题的过程。
对于使用者来说,现在可以在 Kvrocks 中使用与 Redis 相同的 SCAN 语法进行键空间遍历,这大大提高了从 Redis 迁移到 Kvrocks 的便利性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.65 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
157
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
458
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
610
198
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
暂无简介
Dart
593
129
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
612
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
48
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.46 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
155
206