redis批量刪除key值的問題怎麼解決
遇到的問題:
在開發過程中,會遇到要批次刪除某種規則的key,例如login_logID(ID為變數),現在需要刪除"login_log*"這一類的數據,但是redis本身只有批量查詢一類key值的命令keys,但是沒有批量刪除某一個類的命令。
解決方法:
先查詢,在刪除,使用xargs傳參(xargs可以將管道或標準輸入(stdin)資料轉換成命令列參數),先執行查詢語句,在將查詢出來的key值,當初del的參數去刪除。
redis-cli KEYS key* (查找条件) | xargs redis-cli del
=>[執行後回傳的結果影響數量]:(integer) 10[數量10個]
做個實驗,先創三個同類型的key值
127.0.0.1:6379> set test3 3127.0.0.1:6379> set test1 1
127.0.0.1:6379> set test3 3
OK
127.0.0.1:6379> set test2 2
OK
127.0.0.1:6379> set test3
127.0.0.1:6379> set test3 3
查詢keys3) " test1"2) "test2"
127.0.0.1:6379> keys test*
1) "test3"
退出redis,在本地執行刪除指令
[root@localhost redis]# redis-cli -a 密码 -n 0(数据库) keys "test*" |xargs redis-cli -a 密码 -n 0(数据库) del Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe. Warning: Using a password with '-a' or '-u' option on the command line interface may not be safe. (integer) 3 (返回行数)
原理解析:
這個指令是先透過redis客戶端執行了keys指令,模糊搜尋出所有的key,透過xargs指令,將前面查詢出來的key當作後面redis的del指令的輸入相當於執行了redis-cli del test1 test2 test3
注意:這裡執行時需要帶上redis條件,-a是輸入密碼,-n是指定資料庫,如果redis不在本地或其他有變動還需要加上-h redis所在伺服器ip,-p連接埠
例如redis-cli -h 127.0.0.1(IP位址) -p 6379 (埠號) -a 密碼-n 1(資料在第幾個函式庫就寫幾) KEYS key* (查找條件) | xargs redis-cli ( -h (IP位址) -p 6379 (埠號) -a 密碼-n 1 ) del
補充知識:
redis中的刪除
例如:(integer) 1127.0.0.1:6379> del hello
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
但是del只能刪除一個或多個,不能批次刪除,當需要刪除資料量過大時就不適用了
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使用 Redis 命令行工具 (redis-cli) 可通過以下步驟管理和操作 Redis:連接到服務器,指定地址和端口。使用命令名稱和參數向服務器發送命令。使用 HELP 命令查看特定命令的幫助信息。使用 QUIT 命令退出命令行工具。

Redis計數器是一種使用Redis鍵值對存儲來實現計數操作的機制,包含以下步驟:創建計數器鍵、增加計數、減少計數、重置計數和獲取計數。 Redis計數器的優勢包括速度快、高並發、持久性和簡單易用。它可用於用戶訪問計數、實時指標跟踪、遊戲分數和排名以及訂單處理計數等場景。

Redis數據過期策略有兩種:定期刪除:定期掃描刪除過期鍵,可通過 expired-time-cap-remove-count、expired-time-cap-remove-delay 參數設置。惰性刪除:僅在讀取或寫入鍵時檢查刪除過期鍵,可通過 lazyfree-lazy-eviction、lazyfree-lazy-expire、lazyfree-lazy-user-del 參數設置。

在Debian系統中,readdir系統調用用於讀取目錄內容。如果其性能表現不佳,可嘗試以下優化策略:精簡目錄文件數量:盡可能將大型目錄拆分成多個小型目錄,降低每次readdir調用處理的項目數量。啟用目錄內容緩存:構建緩存機制,定期或在目錄內容變更時更新緩存,減少對readdir的頻繁調用。內存緩存(如Memcached或Redis)或本地緩存(如文件或數據庫)均可考慮。採用高效數據結構:如果自行實現目錄遍歷,選擇更高效的數據結構(例如哈希表而非線性搜索)存儲和訪問目錄信
