Es gibt vier Methoden zum Löschen des Caches in Redis: direktes Löschen (DEL-Befehl), Batch-Löschen (KEYS + UNLINK-Befehl), Fuzzy-Löschen (SCAN + UNLINK-Befehl) und zeitbasierter Ablauf (TTL).
So löschen Sie den Cache in Redis
Direkt löschen
Verwenden Sie den Befehl DEL
, um den Cache des angegebenen Schlüssels direkt zu löschen. DEL
命令直接删除指定键的缓存。
<code>DEL key_name</code>
批量删除
使用 KEYS
命令获取匹配特定模式的键,然后使用 UNLINK
命令批量删除这些键。
例如:删除所有以 product_*
开头的键:
<code>KEYS product_* UNLINK $(keyspace_keys ...)</code>
模糊删除
使用 SCAN
命令迭代所有键,并使用 Python 等脚本语言中的 fnmatch
模块来匹配键。匹配的键可以用 UNLINK
命令删除。
例如:删除所有包含字符串 user_ID
的键:
import redis import fnmatch r = redis.Redis() for key in r.scan_iter(): if fnmatch.fnmatch(key, "*user_ID*"): r.unlink(key)
基于时间到期 (TTL)
如果为键设置了 TTL,键将在到期时自动删除。
例如:设置键 Verwenden Sie den Befehl Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo löschen Sie den Cache in Redis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!user_info
<code>EXPIRE user_info 600</code>
KEYS
, um die Schlüssel abzurufen, die einem bestimmten Muster entsprechen, und verwenden Sie dann den Befehl UNLINK
, um diese Schlüssel stapelweise zu löschen.
🎜Verwenden Sie den Befehl product_*
beginnen: SCAN
, um alle Schlüssel zu durchlaufen und verwenden Sie a Skript wie Python Das fnmatch
-Modul in der Sprache zum Abgleichen von Schlüsseln. Übereinstimmende Schlüssel können mit dem Befehl UNLINK
gelöscht werden. 🎜🎜🎜Beispiel: Alle Schlüssel löschen, die die Zeichenfolge user_ID
enthalten: 🎜🎜rrreee🎜🎜Zeitbasierter Ablauf (TTL) 🎜🎜🎜Wenn TTL für einen Schlüssel festgelegt ist, läuft der Schlüssel automatisch ab, wenn er läuft ab, löschen. 🎜🎜🎜Zum Beispiel: Setzen Sie die TTL des Schlüssels user_info
auf 10 Minuten: 🎜🎜rrreee🎜🎜Notizen🎜🎜🎜🎜Achten Sie beim Löschen des Caches auf die Sicherheit, da dies zu Datenverlust führen kann . 🎜🎜Verwenden Sie Fuzzy-Löschen mit Vorsicht, da dadurch möglicherweise versehentlich andere Schlüssel gelöscht werden. 🎜🎜Leeren Sie regelmäßig Caches, die nicht mehr benötigt werden, um die Redis-Leistung zu optimieren. 🎜🎜