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<Object> execute = redisTemplate.execute(new RedisCallback<Set<Object>>() {

    @Override
    public Set<Object> doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

        Set<Object> binaryKeys = new HashSet<>();

        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