Comment supprimer le cache dans Redis

Il existe quatre méthodes pour supprimer le cache dans Redis : suppression directe (commande DEL), suppression par lots (commande KEYS + UNLINK), suppression floue (commande SCAN + UNLINK) et expiration basée sur le temps (TTL).

Comment supprimer le cache dans Redis

Supprimer directement

Utilisez la commande DEL pour supprimer directement le cache de la clé spécifiée. 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>

Suppression par lots

Utilisez la commande KEYS pour obtenir les clés correspondant à un modèle spécifique, puis utilisez la commande UNLINK pour supprimer ces clés par lots.

• Par exemple : Supprimez toutes les clés commençant par product_* :
• rrreee
• Fuzzy delete

🎜Utilisez la commande SCAN pour parcourir toutes les clés et utiliser un script tel que Python Le module fnmatch dans le langage pour faire correspondre les clés. Les clés correspondantes peuvent être supprimées à l'aide de la commande UNLINK. 🎜🎜🎜Exemple : Supprimez toutes les clés contenant la chaîne user_ID : 🎜🎜rrreee🎜🎜Expiration basée sur le temps (TTL) 🎜🎜🎜Si la durée de vie est définie pour une clé, la clé expirera automatiquement lorsqu'elle expire supprimer. 🎜🎜🎜Par exemple : Réglez le TTL de la clé user_info à 10 minutes : 🎜🎜rrreee🎜🎜Notes🎜🎜🎜🎜Faites attention à la sécurité lors de la suppression du cache, car cela peut entraîner une perte de données . 🎜🎜Utilisez la suppression floue avec prudence car elle peut supprimer d'autres clés par erreur. 🎜🎜Effacez régulièrement les caches qui ne sont plus nécessaires pour optimiser les performances de Redis. 🎜🎜

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