Redis里一般是键找值，怎么反过来通过值找到对应的键呢？

在Redis的世界里,最自然、最高效的操作就是通过一个明确的“键”去查找它对应的“值”，这就像是你在一个巨大的仓库里，每个货架上都有一个独一无二的编号（键），你知道编号就能立刻找到上面放了什么货物（值），但反过来，如果你手里只有一件具体的货物，却想知道它被放在了哪个编号的货架上，这在Redis的标准操作里就不是一件直接能完成的事情了，Redis本身并没有提供一个像GET那样的内置命令，可以让你输入一个值，然后直接返回所有包含这个值的键。

为什么Redis不直接支持这种反向查找呢？这主要是出于对性能的极致追求，Redis的核心优势在于速度，而速度的保障来自于其简单的数据模型和主要在内存中进行的操作，如果允许通过值来查找键，就意味着Redis需要维护一个巨大的“值->键”的索引，这会带来几个问题：它会显著增加内存的消耗，因为同一个数据（值）可能需要被多次索引；每当一个键值对被创建、修改或删除时，Redis不仅要更新主键空间，还要去更新这个反向索引，这会拖慢写操作的性能，违背了Redis的设计初衷，这种反向查找的需求，需要我们自己想办法来解决。

虽然没有一键直达的命令,但在实际应用中，我们确实会遇到需要“通过值找键”的场景，你想找出所有存储了某个特定用户ID的键，或者想找出哪个键缓存了某篇特定的文章内容，面对这种需求，有几种常见的应对策略，但每种方法都有其明显的优缺点，需要根据具体情况权衡选择。

第一种方法是使用Redis的SCAN命令进行全库扫描。 这种方法最为直接，也最具有破坏性，它的原理很简单：既然Redis里存储了所有的键值对，那我就把整个数据库遍历一遍，检查每一个键对应的值是否是我要找的那个值。SCAN命令可以让你以游标的方式分批遍历所有键，避免一次性KEYS *命令可能导致的服务器阻塞。

具体操作是,你使用SCAN命令迭代出所有的键，然后对每一个键，使用GET（对于字符串类型）或相应的HGET、SMEMBERS等命令取出其值，再在客户端程序中将取出的值与你的目标值进行比对，如果匹配，那么这个键就是你要找的键之一。

这种方法有一个致命的缺点：性能极差，如果你的Redis数据库中有几百万甚至上千万个键，这种全库扫描的操作将非常缓慢，会消耗大量的CPU时间和网络带宽，它就像是在一个巨大的仓库里，你挨个打开每一个货箱检查里面的货物，效率低下可想而知。SCAN命令通常只应该用在开发调试环境，或者数据量极小且对性能不敏感的场景中，绝对不推荐在生产环境中频繁使用。

第二种，也是更推荐的方法，是主动维护一个反向索引。 既然Redis不给我们提供现成的，我们可以自己在应用层面手动创建一个，这个思路的核心是“空间换时间”，即我们额外占用一些存储空间，来换取查询时的高速。

具体怎么做呢？就是在每次写入你希望被反向查找的原始数据时，同时写入一条或多条索引数据，举个例子，假设我们有一个用户系统，我们通过用户ID作为键来存储用户对象，比如SET user:1001 "{'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com'}"，我们想通过邮箱地址alice@example.com来快速找到用户ID。

我们可以在执行上面的SET命令的同时，再执行一条命令：SET email:alice@example.com 1001，这样，我们就创建了一个新的键值对，其中键是email:前缀加上邮箱地址，值就是对应的用户ID，以后，当我们需要通过邮箱找用户ID时，只需要简单地执行GET email:alice@example.com，就能立刻得到结果1001，然后再用user:1001去获取完整的用户信息，这个查询速度是O(1)的，和直接通过键查找值一样快。

这种方法的灵活性很高,你可以根据需要建立各种索引，比如基于用户名的索引、基于手机号的索引等等，对于集合、列表等复杂类型，你也可以建立索引来快速找到包含某个特定成员的键。

维护反向索引也有代价,它增加了代码的复杂性，你需要确保每次对原始数据的增、删、改操作都能正确地同步更新所有相关的索引，否则就会出现数据不一致的问题，它确实消耗了更多的内存来存储这些索引数据，你需要仔细评估哪些数据真的需要反向查找，避免过度索引。

第三种方法，是使用Redis的哈希表来巧妙地组织数据。 我们可以通过重新设计数据的存储结构，来避免反向查找的需求，还是上面的用户例子，如果我们把所有的用户信息不分散在以user:ID为键的字符串中，而是统一存储在一个大的哈希表里，比如键名为users，那么字段名是用户ID，字段值是对应的用户信息JSON。

这样存储后,虽然不能直接通过值找键，但如果你需要找出具有某个特征（比如邮箱是某个值）的用户，你可以先用HGETALL users获取所有用户（数据量大时同样有性能问题），或者结合SCAN进行增量遍历，但更重要的是，这种集中的存储方式为将来可能的数据分析或批量处理提供了便利，它并不能从根本上解决高效反向查询的问题。

除了以上方法,在一些复杂的搜索场景下，你可能会考虑第四种方法：集成专门的搜索引擎，如果你需要在Redis存储的数据上进行全文搜索或复杂的多条件查询，那么更专业的工具如Elasticsearch才是更好的选择，你可以将Redis作为高性能缓存，同时将数据同步到Elasticsearch中建立索引，由后者来处理复杂的查询需求，这是一种架构层面的解决方案，适用于大型、复杂的应用。

在Redis中“通过值找键”是一个经典的需求，但Redis本身不直接支持，你可以选择性能最差但直接的全库扫描（SCAN），也可以选择用额外的存储空间和代码逻辑来换取极致速度的反向索引，还可以通过优化数据模型来部分规避问题，或者在更复杂的场景下引入外部搜索引擎，没有一种方法是十全十美的，最关键的是根据你的数据规模、性能要求以及一致性要求，来选择最适合当前场景的解决方案，在大多数追求性能的生产环境中，主动维护一个设计良好的反向索引通常是平衡了效率与复杂度的最佳实践。