先說(shuō)下背景：用戶學(xué)習(xí)平臺(tái)，單個(gè)課程有80課節(jié)左右，不同的用戶分配不同的營(yíng)期，不同的營(yíng)期有不同的課節(jié)；為了提升用戶響應(yīng)速度對(duì)課節(jié)列表和單個(gè)課節(jié)的學(xué)習(xí)進(jìn)度數(shù)據(jù)進(jìn)行了緩存。當(dāng)課程進(jìn)行了更新時(shí)，會(huì)同步把課程對(duì)應(yīng)用戶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)也更新。

上述方案一段時(shí)間運(yùn)行良好，相安無(wú)事。突然有一天運(yùn)營(yíng)小伙伴要調(diào)整課程相關(guān)信息，多人同時(shí)更新不同的課程信息，需要清除用戶學(xué)習(xí)緩存。

因?yàn)槭褂昧?b>Redis keys模糊查詢，導(dǎo)致阻塞I/O，導(dǎo)致無(wú)響應(yīng)，對(duì)比三種方案如下：

方案1：Scan VS Keys：Scan相當(dāng)于分頁(yè)查詢，解決了長(zhǎng)時(shí)間阻塞IO，但是CPU一直高位運(yùn)作，系統(tǒng)響應(yīng)依舊很慢。

方案2：記錄所有Keys，指定刪除：可以解決長(zhǎng)時(shí)間阻塞IO和CPU高位運(yùn)作，但是侵入業(yè)務(wù)代碼，維護(hù)難度增加

方案3：通過課程版本號(hào)（時(shí)間戳等）：引入版本號(hào)概念，隨機(jī)初始一個(gè)版本號(hào)，每次更新增加1，作為Key的前綴，以空間換取時(shí)間。