百万级别的rediskey删除方法

本文介绍了一种在Redis中批量删除键值的方法,通过导出所有键名到文件,编辑文件将键名转换为del命令,然后使用pipe协议执行这些命令,实现高效清理大量键值的目的。

1./opt/zedis/redis-cli --scan --pattern “bf:mz:*” > keys.txt
先导出所有的key到文件里
2.sed -i -e ‘s/"/\"/g’ -e ‘/./{s/^/del “&/;s/$/&”/}’ keys.txt
编辑文件,每一行编辑成一个del命令(这里注释了key里的")
3.unix2dos keys.txt (root用户先安装工具)
必须改文件格式才行,不然会报错ERR Protocol error: unbalanced quotes in 4.request
cat keys.txt | /opt/zedis/redis-cli --pipe
这里使用了pipe协议,有兴趣的同学可以自行研究一下

谢谢,有问题关注我私聊都可以。互相学习解决问题
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作者:escapedone 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/lvcongzh/article/details/97378127 

在阿里云 Redis 中批量删除 keys 是一个常见的运维需求,尤其是在处理大量缓存数据时。根据实际场景和数据规模的不同,可以采用多种方法来实现这一目标。以下是一些常用的方法及其注意事项。 ### 使用 `KEYS` + `XARGS` 组合命令 这是最直接且常见的方式之一,适用于 Linux 环境下的操作。通过 `KEYS` 命令匹配出需要删除key,然后将这些 key 传递给 `DEL` 命令进行删除。例如: ```bash redis-cli -h <host> -p <port> -a <password> keys "prefix:*" | xargs redis-cli -h <host> -p <port> -a <password> del ``` 这种方法简单有效,但在生产环境中需要注意以下几点: - **性能影响**:如果匹配的 key 数量非常大(如千万级别),执行此命令可能会对 Redis 实例造成较大压力,甚至导致服务短暂不可用。 - **网络带宽**:大量的 key 数据传输可能占用较多的网络资源。 - **安全性**:确保使用的账户具有足够的权限,并且操作前最好先备份数据[^1]。 ### 编写脚本自动化处理 对于更复杂的场景,可以通过编写 Shell 脚本来自动化完成批量删除任务。这种方式允许加入更多的逻辑判断和错误处理机制,提高操作的安全性和灵活性。示例脚本如下: ```bash #!/bin/bash PATTERN=$1 HOST=<host> PORT=<port> PASSWORD=<password> redis-cli -h $HOST -p $PORT -a $PASSWORD keys "$PATTERN" | xargs -r redis-cli -h $HOST -p $PORT -a $PASSWORD del ``` 运行该脚本时只需传入要删除key 的模式即可: ```bash ./delete_keys.sh "prefix:*" ``` 此外,还可以考虑使用 Python 或其他语言编写更为复杂的脚本,以支持更多高级功能,比如并发执行、进度跟踪等[^2]。 ### 利用 Lua 脚本 Redis 支持通过 Lua 脚本来执行复杂的操作,这种方式可以在服务器端一次性处理多个命令,减少客户端与服务器之间的通信次数。然而,由于 Lua 脚本在 Redis 中是原子性执行的,因此不适合用于处理大规模的数据集,否则可能导致 Redis 阻塞[^4]。 ### 设置合适的淘汰策略 当无法立即删除大量 key 时,也可以考虑调整 Redis 的内存淘汰策略 (`maxmemory-policy`),以便自动管理内存空间。阿里云 Redis 提供了几种不同的淘汰策略供选择,包括但不限于: - **allkeys-lru**:基于 LRU 算法删除任意键。 - **volatile-lru**:仅从设置了过期时间的键中按 LRU 删除。 - **allkeys-random**:随机删除任意键。 - **volatile-random**:随机删除设置了过期时间的键。 - **volatile-ttl**:优先删除剩余时间较短的键。 - **noeviction**:拒绝所有写入请求,直到有空间可用。 选择合适的淘汰策略可以帮助缓解因手动删除大量 key 而带来的性能问题[^3]。 ### 其他注意事项 - **避免高峰期操作**:尽量不在业务高峰期执行大规模的删除操作,以免影响用户体验。 - **分批处理**:对于极其庞大的数据集,建议采用分批次的方式逐步删除,每次处理一部分数据,间隔一段时间后再继续下一批次。 - **监控与报警**:在整个过程中持续监控 Redis 的各项指标(如 CPU 使用率、内存占用、连接数等),并设置相应的报警机制,以便及时发现并解决问题。 通过上述方法,可以根据具体的业务需求和技术条件灵活选择最适合的批量删除方案。
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