redis批量删除key_redis批量删除key前缀

redis怎么设置自动删除最久数据

10 redisDb db = server.db+j;

void setexCommand(redis c) {

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c->argv[3] = tryObjectEncoding(c->argv[3]);

setGenericCommand(c,0,c->argv[1],c->argv[3],c->argv[2]);

}setGenericCommand是一个实现set,setnx,setex的通用函数，参数设置不同而已。

void setCommand(redis c) {

c->argv[2] = tryObjectEncoding(c->argv[2]);

setGenericCommand(c,0,c->argv[1],c->argv[2],NULL);

}void setnxCommand(redis c) {

c->argv[2] = tryObjectEncoding(c->argv[2]);

}void setexCommand(redis c) {

c->argv[3] = tryObjectEncoding(c->argv[3]);

setGenericCommand(c,0,c->argv[1],c->argv[3],c->argv[2]);

}再看setGenericCommand：

1 void setGenericCommand(redis c, int nx, robj key, robj val, robj expire) {

2 long seconds = 0; / initialized to oid an harmness warning /

34 if (expire) {

5 if (getLongFromObjectOrReply(c, expire, &seconds, NULL) != REDIS_OK)

7 if (seconds <= 0) {

8 addReplyError(c,"invalid expire time in SETEX");

9 return;

10 }

11 }

12

13 if (lookupKeyWrite(c->db,key) != NULL && nx) {

14 addReply(c,shared.czero);

15 return;

16 }

17 setKey(c->db,key,val);

18 server.dirty++;

19 if (expire) setExpire(c->db,key,time(NULL)+seconds);

20 addReply(c, nx ? shared.cone : shared.ok);

21 }

13行处理"Set the value of a key, only if the key does not exist"的场景，17行插入这个key，19行设置它的超时，注意时间戳已经被设置成了到期时间。这里要看一下redisDb(即c->db)的定义：

typedef struct redisDb {

dict dict; / The keyspace for this DB /

dict expires; / Timeout of keys with a timeout set /

dict blocking_keys; / Keys with clients waiting for data (BLPOP) /

dict io_keys; / Keys with clients waiting for VM I/O /

int id;

} redisDb;

仅关注dict和expires，分别来存key-value和它的超时，也就是说如果一个key-value是有超时的，那么它会存在dict里，同时也存到expires里，类似这样的形式：dict[key]:value,expires[key]:timeout.

当然key-value没有超时，expires里就不存在这个key。剩下setKey和setExpire两个函数无非是插数据到两个字典里，这里不再详述。

那么redis是如何删除过期key的呢。

通过查看dbDelete的调用者，首先注意到这一个函数，是用来删除过期key的。

2 time_t when = getExpire(db,key);

34 if (when < 0) return 0; / No expire for this key /

56 / Don't expire anything while loading. It will be done later. /

10 the sle key expiration is controlled by the that will

11 send us synthesized DEL operations for expired keys.

12

13 Still we try to return the right rmation to the caller,

14 that is, 0 if we think the key should be still valid, 1 if

15 we think the key is expired at this time. /

16 if (server.host != NULL) {

17 return time(NULL) > when;

19

20 / Return when this key has not expired /

21 if (time(NULL) <= when) return 0;

23 / Delete the key /

24 server.stat_当机器的内存不够时，作系统会将部分内存的数据置换到磁盘上，这块磁盘区域就是Swap分区，当应用程序再次访问这些数据的时候，就需要从磁盘上读取，导致性能下降expiredkeys++;

26 return dbDelete(db,key);

28

ifNeed表示能删则删，所以4行没有设置超时不删，7行在"loading"时不删，16行非主库不删，21行未到期不删。25行同步从库和文件。

再看看哪些函数调用了expireIfNeeded，有lookupKeyRead，lookupKeyWrite，dbRandomKey，existsCommand，keysCommand。通过这些函数命名可以看出，只要访问了某一个key，顺带做的事情就是尝试查看过期并删除，这就保证了用户不可能访问到过期的key。但是如果有大量的key过期，并且没有被访问到，那么就浪费了许多内存。Redis是如何处理这个问题的呢。

dbDredisTemplate.opsForList().remove(key, -1, null);elete的调用者里还发现这样一个函数：

1 / Try to expire a few timed out keys. The algorithm used is adaptive and

2 will use few CPU cycles if there are few expiring keys, otherwise

3 it will get more aggressive to oid that too much memory is used by

4 keys that can be removed from the keyspace. /

5 void activeExpireCycle(void) {

6 int j;

78 for (j = 0; j < server.dbnum; j++) {

9 int expired;

11

12 / Continue to expire if at the end of the cycle more than 25%

13 of the keys were expired. /

15 long num = dictSize(db->expires);

16 time_t now = time(NULL);

17

18 expired = 0;

19 if (num > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON)

20 num = REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON;

21 while (num--) {

22 dictEntry de;

23 time_t t;

24

26 t = (time_t) dictGetEntryVal(de);

27 if (now > t) {

28 sds key = dictGetEntryKey(de);

29 robj keyobj = createStringObject(key,sdslen(key));

32 dbDelete(db,keyobj);

33 decrRefCount(keyobj);

34 expired++;

35 server.stat_expiredkeys++;

37 }

38 } while (expired > REDIS_EXPIRELOOKUPS_PER_CRON/4);

39 }

40 }

这个函数的意图已经有说明：删一点点过期key，如果过期key较少，那也只用一点点cpu。25行随机取一个key，38行删key成功的概率较低就退出。这个函数被放在一个cron里，每毫秒被调用一次。这个算法保证每次会删除一定比例的key，但是如果key总量很大，而这个比例控制的太大，就需要更多次的循环，浪费cpu，控制的太小，过期的key就会变多，浪费内存——这就是时空权衡了。

在dbDelete的调用者里还发现这样一个函数：

/ This function gets called when 'maxmemory' is set on the config file to limit

the max memory used by the server, and we are out of memory.

This function will try to, in order:

- Free objects from the free list

- Try to remove keys with an EXPIRE set

It is not sible to free enough memory to reach used-memory < maxmemory

the server will start refusing commands that will enlarge n more the

memory usage.

/

void freeMemoryIfNeeded(void)

这个函数太长就不再详述了，注释部分说明只有在配置文件中设置了内存时候才会调用这个函数，而设置这个参数的意义是，你把redis当做一个内存cache而不是key-value数据库。

以上3种删除过期key的途径，第二种定期删除一定比例的key是主要的删除途径，种“读时删除”保证过期key不会被访问到，第三种是一个当内存超出设定时的手段。由此也能看出redis设计的巧妙之处，

python怎样清除redis缓存

大部分文档在介绍 rename 的时候只将它描述成一个时间复杂度为O(1)的命令，却忘了说明它可能导致的性能问题（涉及覆盖旧值的时候 时间复杂度应该是O(1)+O(M))。

想要查看一个db下有多少key,在Redis-cli中输入 keys 即可

用于清除redis内存已经加载的所有脚本

如果想删除某个key 可以使用del 命令 例如： del key delkey（你要删除的key的名称）

那么Python如何来查看呢？

[cpp] view plain copy

# coding=utf-8

@author: kwsy

import redis

pool=redis.ConnectionPool(host='192.168.1.126',port=6379,db=0)

r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

keys = r.keys()

print type(keys)

print keys

keys的type是 list ，所有的key将存入这个list作为结果返回

如果想返回特定形式的key,可以在keys()函数中添加参数，例如keys = r.keys("f当aof的刷盘机制为rysec，redis写完内存后就返回，刷盘作是放到后台线程中去执行的，后台线程每隔1秒把内存中的数据刷到磁盘中inger") 那么将只返回以finger开头的key

key的删除也非常简单

[cpp] view plain copy

# coding=utf-8

@author: kwsy

import redis

pool=redis.ConnectionPool(host='192.168.1.126',port=6379,db=0)

r = redis.StrictRedis(connection_pool=pool)

r.delete("del1","del2")

我这里是同时删掉两个key

redis丢失键值的几种情况

18 }

大致总结一下redis丢失键值的情况一般为以下几种情况：

1. 是否有大量过期key被清理Redis的各种命令是在一个线程中依次执行的，如果一个命令在Redis中执行的时间过长，就会影响整体的性能，因为后面的请求要等到前面的请求被处理完才能被处理，这些耗时的作有如下几个部分

分析25 propagateExpire(db,key);：

原因：这种情况并不是真正的“丢失”键值，只是达到了设置的key的过期值

应对方案：根据项目情况设置合理的键值过期时间，或者设置为不过期，对不使用的key进行删除

2. 是否maxmemory不足导致redis自动清理部分key以节省空间

分析：

原因：redis内存使用达到设置的可用内存的上限，redis自动清理部分key已节省空间给新的key使用

应对方案：适当的调大maxmemory

3. 主库故障后自动重启

分析：

原因：主库由于某种原因挂掉，但是在redis哨兵发现并启动切换之前被程序重启，如果主库有完整的备份策略，则丢失重启之前的一小段时间的数据，如果主库为了性能没有设置备份策略，则可能重启之后成为一个空的库，一段时间后，从库发现主库的runid发生变化，自动同步主库，导致数据丢失

应对方案：

4. 网络分区的问题，可能导致短时间的写入数据丢失

分析：

原因：网络不稳定导致的短时写入失败或触发哨兵的自动切换（单独的主备方案触发切换期间会有数据丢失）

应对方案：保障网络环境稳定可达

Redis有哪些慢作？

从业务到Redis这条调用链路中变慢的原因可能有2个

但是大多数情况下都是Redis服务的问题。但是应该如何衡量Redis变慢了呢？命令执行时间大于1s，大于2s？这其实并没有一个固定的标准。

例如在一个配置较高的中，0.5毫秒就认为Redis变慢了，在一个配置较低的中，3毫秒才认为Redis变慢了。所以我们要针对自己的机器做基准测试，看平常情况下Redis处理命令的时间是多长？

比如执行如下命令

参数中的60是测试执行的秒数，可以看到延迟为3725微秒（3毫秒左右），如果命令的执行远超3毫秒，此时Redis就有可能很慢了！

那么Redis有哪些慢作呢？

Redis可以通过日志记录那些耗时长的命令，使用如下配置即可

执行如下命令，就可以查询到最近记录的慢日志

之前的文章我们已经介绍了Redis的底层数据结构，它们的时间复杂度如下表所示

名称 时间复杂度 dict（字典） O(1) ziplist （压缩列表） O(n) zskiplist （跳表） O(logN) quicklist（快速列表） O(n) intset（整数） O(n)

「单元素作」 ：对中的元素进行增删改查作和底层数据结构相关，如对字典进行增删改查时间复杂度为O(1)，对跳表进行增删查时间复杂为O(logN)

「范围作」 ：对进行遍历作，比如Hash类型的HGETALL，Set类型的SMEMBERS，List类型的LRANGE，ZSet类型的ZRANGE，时间复杂度为O(n)，避免使用，用SCAN系列命令代替。（hash用hscan，set用sscan，zset用zscan）

「聚合作」 ：这类作的时间复杂度通常大于O(n)，比如SORT、SUNION、ZUNIONSTORE

「统计作」 ：当想获取中的元素个数时，如LLEN或者SCARD，时间复杂度为O(1)，因为它们的底层数据结构如quicklist，dict，intset保存了元素的个数

「边界作」 ：list底层是用quicklist实现的，quicklist保存了链表的头尾，因此对链表的头尾进行作，时间复杂度为O(1)，如LPOP、RPOP、LPUSH、RPUSH

「当想获取Redis中的key时，避免使用keys 」 ，Redis中保存的键值对是保存在一个字典中的（和Ja中的HashMap类似，也是通过数组+链表的方式实现的），key的类型都是string，value的类型可以是string，set，list等

例如当我们执行如下命令后，redis的字典结构如下

「既然不让你用keys，肯定有替代品，那就是scan」

scan是通过游标逐步遍历的，因此不会长时间阻塞Redis

「用用zscan遍历zset，hscan遍历hash，sscan遍历set的原理和scan命令类似，因为hash，set，zset的底层实现的数据结构中都有dict。」

「如果一个key对应的value非常大，那么这个key就被称为bigkey。写入bigkey在分配内存时需要消耗更长的时间。同样，删除bigkey释放内存也需要消耗更长的时间」

如果在慢日志中发现了SET/DEL这种复杂度不Redis的持久化机制有RDB快照和AOF日志，每次写命令之后后，Redis提供了如下三种刷盘机制高的命令，此时你就应该排查一下是否是由于写入bigkey导致的。

「如何定位bigkey?dict watched_keys; / WATCHED keys for MULTI/EXEC CAS /」

Redis提供了扫描bigkey的命令

可以看到命令的输入有如下3个部分

这个命令的原理就是redis在内部执行了scan命令，遍历实例中所有的key，然后正对key的类型，分别执行strlen，llen，hlen，scard，zcard命令，来获取string类型的长度，容器类型（list，hash，set，zset）的元素个数

使用这个命令需要注意如下两个问题

我们可以给Redis中的key设置过期时间，那么当key过期了，它在什么时候会被删除呢？

「如果让我们写Redis过期策略，我们会想到如下三种方案」

定时删除策略对CPU不友好，当过期键比较多的时候，Redis线程用来删除过期键，会影响正常请求的响应

惰性删除读CPU是比较有好的，但是会浪费大量的内存。如果一个key设置过期时间放到内存中，但是没有被访问到，那么它会一直存在内存中

定期删除策略则对CPU和内存都如果Lua脚本比较耗时，甚至Lua脚本存在问题，那么此时Lua脚本的执行会阻塞redis，直到脚本执行完毕或者外部干预将其结束比较友好

redis过期key的删除策略选择了如下两种

「惰性删除」 客户端在访问key的时候，对key的过期时间进行校验，如果过期了就立即删除

「因为Redis中过期的key是由主线程删除的，为了不阻塞用户的请求，所以删除过期key的时候是少量多次」 。源码可以参考expire.c中的activeExpireCycle方法

为了避免主线程一直在删除key，我们可以采用如下两种方案

Redis是一个内存数据库，当Redis使用的内存超过物理内存的限制后，内存数据会和磁盘产生频繁的交换，交换会导致Redis性能急剧下降。所以在生产环境中我们通过配置参数maxmemoey来限制使用的内存大小。

当实际使用的内存超过maxmemoey后，Redis提供了如下几种可选策略。

「Redis的淘汰策略也是在主线程中执行的。但内存超过Redis上限后，每次写入都需要淘汰一些key，导致请求时间变长」

可以通过如下几个方式进行改善

「当aof的刷盘机制为always，redis每处理一次写命令，都会把写命令刷到磁盘中才返回，整个过程是在Redis主线程中进行的，势必会拖慢redis的性能」

当aof的刷盘机制为no，宕机后可能会造成部分数据丢失，一般不采用。

「一般情况下，aof刷盘机制配置为rysec即可」

在持久化一节中，我们已经提到 「Redis生成rdb文件和aof日志重写，都是通过主线程fork子进程的方式，让子进程来执行的，主线程的内存越大，阻塞时间越长。」

可以通过如下方式优化

「当Redis性能急剧下降时就有可能是数据被换到Swap分区，我们该如何排查Redis数据是否被换到Swap分区呢？」

每一行Size表示Redis所用的一块内存大小，Size下面的Swap表示这块大小的内存，有多少已经被换到磁盘上了，如果这2个值相等，说明这块内存的数据都已经被换到磁盘上了

我们可以通过如下方式来解决

我们总结一下Redis的慢作

Redis的过期数据会被立马删除吗？

36 }

答：不会被立马删除。Redis有两种删除过期数据的策略

「定期删除」 Redis会将设置了过期时间的key放在一个的字典中，定时遍历这个字典来删除过期的key，遍历策略如下

惰性删除：

public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {

定期删除：

问：如果过期的数据太多，定期删除无法删除完全（每次删除完过期的key还是超过25%，同时这些key也再也不会被客户端请求，也就是无法走惰性删除，会怎么样？会不会导致Redis内存耗尽，怎么破？

答：走Redis内存淘汰机制。

Redis数据的过期与淘汰

懒惰处理

我们31 propagateExpire(db,keyobj);可以用keys命令来查询Redis定的key，如下所示集中处理

Redis会将设置了过期时间的key放到一个的字典里，默认每秒10次过期扫描。扫描方式：

为防止扫描时间过长，扫描时间限制为25ms，开发时应尽量避免大量key同时过期。

从库不会进行过期扫描，主库删除时，会在AOF文件里增加一条del指令，同步到所有从库，从库通过此指令来删除。由于指令的同步存在异步，所以会出现主从数据不一致的情况。

当Redis内存超出物理内存限制时，内存数据会开始和磁盘产生频繁的交换，使得性能急剧下降。为了限制内存的使用，Redis提供参数 maxmemory 来限制内存，当内存超出后，会有以下策略( maxmemory-policy )来淘汰key以腾出空间：

Redis3.0里增加了一个淘汰池，就是一个大小为 maxmemory_samples 的数组。每次淘汰时会将随机出来的key和数组里的key融合，淘汰掉最旧的一个，然后将剩下的较旧的key放到淘汰池里给下个循环用。

redis的删除del在删除一个大对象的时候有可能造成卡顿。为了解决这个问题Redis4.0引入了unlink指令，将这个key的对象引用从Redis内存数据里删除，将删除作封装成一个任务丢到一个异步队列里。然后有个异步线程会从这个队列里取出任务并执行。

清空作 flushdb 和 flushall ，在Redis4.0后，在指令后由于LRU算法需要消耗大量的额外内存，redis采用一种近似的LRU算法。它给每个 key 增加了一个额外的小字段（24bit），也就是一次被访问的时间戳。每次执行写作时，如果发现内存超出 maxmemory ，就随机采样5个（参数 maxmemory_samples 配置）key，然后淘汰最旧的。如果淘汰之后还是超出，那就继续随机淘汰，直到不超出为止。如果 maxmemory-policy 是volatile-xxx，就从设置过期时间的key里采样，否则就从所有key里采样。面增加 async ，就也可以像上面一样异步执行。

《Redis深度历险：核心原理和应用实践》

Redis随笔-rename效率问题

rename 是redis中给key重命名命令， rename key newkey 的意思就是将key重命名为newkey。

我们先做个试验看看 ren执行evalshaame 的问题。

先搭建一个redis，版本号为3.2，看看它的内存信息

接着用lua给redis创建一个名为 test 的大key， test 有500w个field，每个field的值都是1

这时候我们看看red「如何解决bigkey带来的性能问题？」is的内存占用情况

由于大key test 的创6 return;建，redis内存占用多了300多兆。

接下来我们创建一个临时key，并用它来 rename 掉大key test

这时就能看到执行时间的异常了， rename 执行时间长达2.36秒，这是为什么呢？我们再看看redis内存占用情况:

通过 返回的信息我们可以发现在执行 rename 之后redis将大key test 大小为300多兆的值对象直接删除并回收掉了，而redis删除一个key的时间复杂度是O(M)，在这里M是被删除的成员数量---500w。应该就是这个 "隐式"删除作 导致了高延迟的产生。

我们看看文档是怎么描述 rename 这一行为的：

newkey如果本就存在，redis会用key的值覆盖掉newkey的值， 而newkey原本的值会被redis隐式地删除 。我们知道大key的删除伴随着高延迟（redis是单进程服务，会在删除大key期间block住接下来其他命令的执行），这就导致时间复杂度本为O(1)的 rename 也有可能卡住redis。

这句文档的原话我没在其他文档里找到类似的翻译，看这些文档的开发者可能会误以为这是个特别安全的O(1)命令。

既然文档里已经说明了这种行为的存在，我就顺便看看源码这块逻辑是怎么走的：

正常O(1)重命名的逻辑不用多说，涉及到覆盖的过程可以简化成如下图：

在改变指针的指向之前，redis会先用 if (lookupKeyWrite(c->db,c->argv[2]) != NULL) 判断 newkey 是否有对应的值，若有 则调用 dbDelete(c->db,c->argv[2]); 将newkey的值 v2 删掉。

用redis的时候， keys 、 hgetall 、 del 这些命令我们会多加小心，因为不合理地调用它们可能会长时间block住redis的其他请求 甚至导致CPU使用率居高不下从而卡住整个。但其实 rename 这个不起眼的命令也可能造成一样的问题，使用时也需要谨慎对待。

RENAME – Redis

浅析Redis的BigKey(阿里巴巴技术协会ATA同步发送)

7 if (server.loading) return 0;

在完成接入的需求时，我们需要记录上一个批次拉取的，并与当前拉取到的做出比对，从而进行分。我们目前的做法是使用redis来进行缓存:将上一个批次拉取到的缓存到一个list中。但是当数量过多时，value的大小会超过1M的限制，直接抛出异常。这其实是Tair出于性能的考虑而做出的限制，本文将谈谈我个人对于bigKey的理解。

顾名思义，bigKey指一个key对应的value占据的内存空间相对比较大，bigKey通常会有两种表现形式:

bigKey一旦产生，将会对tair的性能以及稳定性造成较大的影响，下面我将详细介绍一下bigKey的危害。

bigKey给tair带来的危害是多方面的，性能下降只是其中的一方面，极端情况下，bigKey甚至会导致缓存服务崩溃。下面我将从几个角度进行分析。

我们可以看到:

另外，在Redis执行异步重写作时(bgrewriteaof)，主线程会fork出一个子进程来执行重写命令，这个子进程会与主线程共享内存。当主线程收到了新增或者修改一个key的命令，主线程会申请一块额外的内存空间来保存数据。但如果这个key是一个bigKey时，主线程会去申请一块更大空间，同样会阻塞主线程(与JVM分配内存一样，涉及锁和同步)。如果申请不到足够的空间，会导致Swap甚至会有OOM的风险，这同样会降低Redis的性能和稳定性。

Tair中一个key为1M，我们就以1M举例，当访问这个key的QPS为1000时，每秒将会有1GB左右的流量，对于带宽来说将是一个较大压力。如果这个bigKey是一个热点key时，后果将不堪设想。

如果主从同步的 client-output-buffer-limit 设置过小，并且 存在大量bigKey(数据量很大)，主从全量同步时可能会导致 buffer 溢出，溢出后主从全量同步就会失败。如果主从集群配置了哨兵，那么哨兵会让 sle 继续向 发起全量同步请求，然后 buffer 又溢出同步失败，如此反复，会形成风暴，这会浪费 大量的 CPU、内存、带宽资源，也会让 产生阻塞的风险。 另外，当我们使用Redis Cluster时，由于Redis Cluster采用了同步迁移的方式，bigKey同样会阻塞主线程。这里提一下Codis，Codis在迁移bigKey时，使用了异步迁移 + 指令拆分的方式，对于bigKey (类型) 中每个元素，用一条指令进行迁移，而不是把整个 bigKey 进行序列化后再整体传输。这种化整为零的方式，就避免了 bigKey 迁移时，因为要序列化大量数据而阻塞的问题。

当我们写入或者读取大量bigKey的时候，很有可能导致输入/输出缓冲区溢出。如果客户端占用的内存总量超过了设置的maxmemory时(默认4GB)，将会直接触发的内存淘汰策略，如果有数据被淘汰，再要获取这些数据就需要到后端回源，间接降低了缓存系统的性能。同时，淘汰的如果是bigKey也同样会阻塞主线程。另外，在极端情况下，多个客户端占用了过多的内1 int expireIfNeeded(redisDb db, robj key) {存将导致OOM，进而使得整个redis进程崩溃。

使用切片集群的89 / If we are running in the context of a sle, return ASAP:时候，我们通常会将不同的key存放在不同的实例上，如果存在bigKey的话，会导致相应实例的数据量增大，内存压力也相应增大。

常用的做法是通过./redis-cli --bigkeys命令对整个redis中的键值对进行统计，输出每种数据类型中的 bigkey 的信息。一般会配合-i参数一起使用,控制扫描间隔，避免长时间扫描降低 Redis 实例的性能。另外该命令不要在业务高峰期使用。

或者我们可以通过debug object key 命令去查看serializedlength属性，serializedlength表示key对应的value序列化后的字节数，通过观察serializedlength的大小可以辅助排查bigKey。使用scan + debug object key命令，我们可以计算其中每个key的serializedlength，进而发现其中的bigKey，并做好相应的和处理。不过对于类型的bigKey，debug object key 命令的执行效率不高，存在阻塞redis的风险。

另外，在读取bigKey的时候，我们尽量不要一次性将全部数据读取出来，而是采用分批的方式进行读取:利用scan命令进行渐进式遍历，将大量数据分批多次读取出来，减小redis的压力，避免阻塞的风险。

同样的，在删除bigKey的时候我们也可以使用scan命令来进行批量删除。如果你是用的redis是4.0之后的版本，则可以利用unlink命令配合lazy free配置(需要手动开启)来进行异步删除，避免主线程阻塞。

spring-data-redis以List方式存储，怎么删除缓存数据

setGenericCommand(c,1ps：故障的排查更多的靠的精细度，如内存使用百分比的，对删除命令的，过期key的数量，slowlog的（大量key的查找和删除会被记录）等等,c->argv[1],c->argv[2],NULL);

@Override

public return redisTemplate.execute(new RedisCallback() {boolean removeListAll(final K key) {

long res = redisTemplate.opsForList().remove(key, -1, null);

return res >= 0 ? true : false;

}});

}此方法里就是

这句不能实现功能.

在ListOperations接口里,都是pop相关的方法,但是也没看到执行批量作的方法