SpringRedisTemplate针对这个Scan进行了封装，示例使用（针对最新库spring-data-redis-1.8.1.RELEASE）：
Set
@Override
public Set
Set
Cursor<byte[]> cursor = connection.scan( new ScanOptions.ScanOptionsBuilder().match("test*").count(1000).build());
while (cursor.hasNext()) {
binaryKeys.add(new String(cursor.next()));
}
return binaryKeys;
}
});
注意Cursor一定不能关闭，在之前的版本中，这里Cursor需要手动关闭，但是从1.8.0开始，不能手动关闭！否则会报异常。
ScanOptions有两个参数，一个是match，另一个是count，分别对应scan命令的两个参数。
Scan命令源码：
/* Handle the case of a hash table. */
ht = NULL;
if (o == NULL) {//键扫描
ht = c->db->dict;
} else if (o->type == REDIS_SET && o->encoding == REDIS_ENCODING_HT) {
ht = o->ptr;
} else if (o->type == REDIS_HASH && o->encoding == REDIS_ENCODING_HT) {
ht = o->ptr;
count *= 2; /* We return key / value for this type. */
} else if (o->type == REDIS_ZSET && o->encoding == REDIS_ENCODING_SKIPLIST) {
zset *zs = o->ptr;
ht = zs->dict;
count *= 2; /* We return key / value for this type. */
}
//由于redis的ziplist, intset等类型数据量挺少，所以可用一次返回的。下面的else if 做这个事情。全部返回一个key 。
if (ht) {//一般的存储，不是intset, ziplist
void *privdata[2];
/* We pass two pointers to the callback: the list to which it will
* add new elements, and the object containing the dictionary so that
* it is possible to fetch more data in a type-dependent way. */
privdata[0] = keys;
privdata[1] = o;
do {
//一个个扫描，从cursor开始，然后调用回调函数将数据设置到keys返回数据集里面。
cursor = dictScan(ht, cursor, scanCallback, privdata);
} while (cursor && listLength(keys) < count); } else if (o->type == REDIS_SET) {
int pos = 0;
int64_t ll;
while(intsetGet(o->ptr,pos++,&ll))//将这个set里面的数据全部返回，因为它是压缩的intset，会很小的。
listAddNodeTail(keys,createStringObjectFromLongLong(ll));
cursor = 0;
} else if (o->type == REDIS_HASH || o->type == REDIS_ZSET) {//那么一定是ziplist了，字符串表示的数据结构，不会太大。
unsigned char *p = ziplistIndex(o->ptr,0);
unsigned char *vstr;
unsigned int vlen;
long long vll;
while(p) {//扫描整个键，然后全部返回这一条。并且返回cursor为0表示没东西了。其实这个就等于没有遍历
ziplistGet(p,&vstr,&vlen,&vll);
listAddNodeTail(keys,
(vstr != NULL) ? createStringObject((char*)vstr,vlen) : createStringObjectFromLongLong(vll));
p = ziplistNext(o->ptr,p);
}
cursor = 0;
} else {
redisPanic("Not handled encoding in SCAN.");
}
可以看出，Redis的SCAN操作由于其整体的数据设计，无法提供特别准的scan操作，仅仅是一个“can ‘ t guarantee ， just do my best”的实现：
提供键空间的遍历操作，支持游标，复杂度O(1), 整体遍历一遍只需要O(N)；
提供结果模式匹配；
支持一次返回的数据条数设置，但仅仅是个hints，有时候返回的会多；
弱状态，所有状态只需要客户端需要维护一个游标；
无法提供完整的快照遍历，也就是中间如果有数据修改，可能有些涉及改动的数据遍历不到；
每次返回的数据条数不一定，极度依赖内部实现；
返回的数据可能有重复，应用层必须能够处理重入逻辑；上面的示例代码中，redisTemplate.execute方法是个Set，相当于已经对于返回的key去重
count是每次扫描的key个数，并不是结果集个数。count要根据扫描数据量大小而定，Scan虽然无锁，但是也不能保证在超过百万数据量级别搜索效率；count不能太小，网络交互会变多，count要尽可能的大。在搜索结果集1万以内，建议直接设置为与所搜集大小相同
