So löschen Sie den Cache in Redis

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：

<code class="python">import redis
import fnmatch

r = redis.Redis()
for key in r.scan_iter():
    if fnmatch.fnmatch(key, "*user_ID*"):
        r.unlink(key)</code>

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 user_info

<code>EXPIRE user_info 600</code>

Batch-Löschung

Verwenden Sie den Befehl KEYS, um die Schlüssel abzurufen, die einem bestimmten Muster entsprechen, und verwenden Sie dann den Befehl UNLINK, um diese Schlüssel stapelweise zu löschen.

• Zum Beispiel: Löschen Sie alle Schlüssel, die mit product_* beginnen:
• rrreee
• Fuzzy delete

🎜Verwenden Sie den Befehl 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. 🎜🎜

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