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2017-12-20 11:29:03
redis 删除key下特定内容
import redis
def del_hkeys(pattern) :
cnt = redis.Redis(host=’xxxx’,port=6379,db=0)
key_dict={}
keys = cnt.keys(pattern);
for key in keys:
subkeys = cnt.hkeys(key)
key_dict[key] = subkeys
for key in key_dict.keys():
subkeys = key_dict[key]for subkey in subkeys: if str(subkey).__contains__("http://report"): print subkey cnt.hdel(key, subkey)
del_hkeys(“crawler_distinct_redis_setname”)
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安装 pip install redis
import redis r = redis.Redis(host='192.168.1.3', port=6188,db=0,decode_responses=True) list_keys = r.keys("DEMO_xx_*") for key in list_keys: r.delete(key)
集群模式 代码片段
安装 pip install redis-py-cluster
from rediscluster import StrictRedisCluster import sys #pip install redis-py-cluster redis_nodes = [{'host':'192.168.1.63','port':7000}, {'host':'192.168.1.63','port':7001}, {'host':'192.168.1.63','port':7002} ] try: redisconn = StrictRedisCluster(startup_nodes=redis_nodes) list_keys = redisconn.keys("DEMO_1_*") for key in list_keys: redisconn.delete(key) except: print("Connect Error!") sys.exit(1)
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在使用redis的过程中,不免会产生过期的key,而这些key过期后并不会实时地马上被删除,当这些key数量累积越来越多,就会占用很多内存,因此在redis底层同时使用了三种策略来删除这些key。
第一种策略:被动删除
当读/写一个key时,redis首先会检查这个key是否存在,如果存在且已过期,则直接删除这个key并返回
nil
给客户端。第二种策略:定期删除
redis中有一系列的定期任务(serverCron),这些任务每隔一段时间就会运行一次,其中就包含清理过期key的任务,运行频率由配置文件中的
hz
参数来控制,取值范围1~500,默认是10,代表每秒运行10次。清理过程如下:- 遍历所有的db
- 从db中设置了过期时间的key的集合中随机检查20个key
- 删除检查中发现的所有过期key
- 如果检查结果中25%以上的key已过期,则继续重复执行步骤2-3,否则继续遍历下一个db
调大
hz
将会提高redis定期任务的执行频率,如果你的redis中包含很多过期key的话,可以考虑将这个值调大,但要注意同时也会增加CPU的压力,redis作者建议这个值不要超过100。第三种策略:强制删除
如果redis使用的内存已经达到
maxmemory
配置的值时,会触发强制清理策略,清理策略由配置文件的maxmemory-policy
参数来控制,有以下这些清理策略:- volatile-lru:使用LRU算法对设置了过期时间的key进行清理(默认值)
- allkeys-lru:使用LRU算法对所有key进行清理
- volatile-lfu:使用LFU算法对设置了过期时间的key进行清理(redis 4.0版本开始支持)
- allkeys-lfu:使用LFU算法对所有key进行清理(redis 4.0版本开始支持)
- volatile-random:对所有设置了过期时间的key进行随机清理
- allkeys-random:从所有key进行随机清理
- volatile-ttl:清理生存时间最小的一部分key
- noeviction:不做任何清理,拒绝执行所有的写操作
为了节省内存和性能上的考虑,上述的清理策略都不需要遍历所有数据,而是采用随机采样的方法,每次随机取出特定数量(由
maxmemory-samples
配置项控制,默认是5个)的key,然后在这些key中执行LRU算法、RANDOM算法、或者是找出TTL时间最小的一个key,然后进行删除。注:这个清理过程是阻塞的,直到清理出足够的内存空间才会停止。
关于big key的清理
在删除元素数量很多的集合(set/hash/list/sortedSet)时,无论是使用
DEL
命令删除还是redis为了释放内存空间而进行的删除,在删除这些big key的时候,会导致redis主线程阻塞。为了解决这个问题,在redis 4.0版本中,提供了lazy free(懒惰删除)的特性。使用lazy free删除big key时,和一个O(1)指令的耗时一样,亚毫秒级返回,然后把真正删除key的耗时动作交由bio后台子线程执行。
UNLINK命令
UNLINK
命令是与DEL
一样删除key功能的lazy free实现。唯一不同的是,UNLINK在删除集合类型的键时,如果集合键的元素个数大于64个,会把真正的内存释放操作,交给单独的后台线程来操作,使用示例:127.0.0.1:6379> UNLINK mylist (integer) 1
FLUSHALL/FLUSHDB命令
FLUSHALL
/FLUSHDB
命令也有lazy free的实现,在命令后加上ASYNC
关键字就可以,使用示例:127.0.0.1:6379> FLUSHALL ASYNC
lazy free相关配置项
与lazy free相关的配置项有以下这些,默认值都是no,即关闭。
lazyfree-lazy-eviction
针对redis内存使用达到
maxmemory
,并设置有淘汰策略时,在淘汰键时是否采用lazy free机制。注:如果此场景开启lazy free,可能会使淘汰键的内存释放不及时,导致redis不能迅速将内存使用下降到maxmemory以下。
lazyfree-lazy-expire
针对设置有过期时间的key,达到过期后,被redis清理删除时是否采用lazy free机制,此场景建议开启。
lazyfree-lazy-server-del
针对有些命令在处理已存在的键时,会带有一个隐式的DEL键的操作。如
RENAME
命令,当目标键已存在,redis会先删除目标键,如果这些目标键是一个big key,那就会出现阻塞的性能问题。 此参数设置就是解决这类问题,建议开启。slave-lazy-flush
针对slave进行全量数据同步,slave在加载master的RDB文件前,会运行
FLUSHALL
来清理自己的数据场景。
参数设置决定是否采用lazy free flush机制。如果内存变动不大,建议可开启。可减少全量同步耗时,从而减少主库因输出缓冲区爆涨引起的内存使用增长。 -
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