Redis里头怎么快速清理那些带特定前缀的数据，方法分享给你参考下

清理Redis中带有特定前缀的键，这是一个非常常见的运维需求，比如你想清理所有以“user_session:”开头的会话数据，或者清理某个临时项目产生的测试数据，方法有好几种，但核心是要注意两点：效率和对线上服务的影响，直接使用KEYS命令是最容易想到但也是最危险的方法,我会重点介绍更优的方案。

第一种方法：绝对要避免的“踩坑”做法——KEYS命令配合DEL命令

很多人第一个想到的就是先用KEYS命令找出所有匹配的键，然后再用DEL命令删除,具体操作是这样的：

KEYS "your_prefix:*"

这个命令会列出一个所有以“your_prefix:”开头的键，然后你可能会想写个脚本，把上面命令的结果循环一遍，逐个用DEL删除。

为什么说这是坑呢？ 根据Redis官方文档的明确说明，KEYS命令在执行时会扫描数据库中的所有键，如果你的Redis数据库非常庞大，有几百上千万个键，这个命令会阻塞Redis服务器很长一段时间，在这期间，Redis无法处理其他任何请求，会导致你的线上服务完全卡住，看起来就像宕机了一样。在任何生产环境（也就是正式运行的服务器）中，都严禁使用KEYS命令,它顶多只能在数据量极小的测试环境里临时用一下。

第二种方法：推荐使用的“渐进式”做法——SCAN命令配合DEL命令

为了解决KEYS命令的阻塞问题，Redis从2.8版本开始提供了SCAN命令，这是官方推荐的方法。SCAN命令的特点是非阻塞和渐进式，它不会一次性返回所有匹配的键，而是每次只返回一小部分，并给你一个游标（cursor），你拿着这个游标再次调用SCAN，它就会从上次停下的地方继续扫描，这样就把一次性的巨大压力，分摊成了多次微小的操作,对服务器的影响就变得可控了。

具体操作步骤如下：

1. 你使用SCAN命令，初始游标设为0，并加上匹配模式MATCH。

   SCAN 0 MATCH "your_prefix:*"

2. 这个命令会返回两个东西：一个是下一次扫描需要的“新游标”，另一个是本次扫描到的、符合条件的一组键列表。
3. 你对返回的这组键执行DEL命令进行删除，你可以用管道（pipelining）技术一次性发送多个DEL命令，减少网络往返时间,这样会更快。
4. 你把第一步返回的“新游标”作为参数，再次执行SCAN命令。
5. 重复这个过程，直到SCAN返回的下一个游标是“0”为止,这表示整个数据库已经扫描完毕。

你可以写一个简单的脚本（比如用Python、Shell等）来自动化这个过程，虽然总体耗时可能比一次性KEYS要长一点，但关键在于它几乎不会影响Redis的正常服务，是安全的生产环境方案，一些技术博客，比如阿里云开发者社区上,经常有文章详细介绍如何用脚本实现这个过程。

第三种方法：更高效的“内部”利器——Lua脚本

如果你觉得上面那种方法还需要外部脚本循环，有点麻烦，那么可以尝试在Redis服务器内部执行Lua脚本，Redis支持用Lua脚本一次性执行多个命令，而且保证原子性（即脚本执行过程中不会插入其他命令）。

你可以写一个Lua脚本，结合SCAN和DEL的逻辑，但需要注意的是，由于Lua脚本在执行时也是原子性的，如果删除的键非常多，这个脚本同样会运行较长时间，导致阻塞，更聪明的做法是模仿SCAN的思路，在Lua脚本里也实现渐进式删除：比如每次只扫描并删除100个键，然后退出脚本，再由外部程序循环调用这个脚本，直到删完为止，这种方法既利用了Lua的高效，又避免了长时间阻塞,但实现起来稍微复杂一些。

第四种方法：终极武器——使用UNLINK命令替代DEL

无论你用第二种还是第三种方法，在最后执行删除操作时，建议不要用DEL命令，而是用Redis 4.0版本引入的UNLINK命令。

DEL命令是同步删除的，它会立即释放内存，如果一次性删除很多个大键，这个释放内存的操作可能会耗时较长,从而引起服务器延迟升高。

而UNLINK命令是异步删除，它会把键从键空间里立刻移除，但实际回收内存的操作会交给后台线程去慢慢处理，这样你的删除命令会立刻返回，不会阻塞后续的请求，根据Redis官方文档的描述，UNLINK是大型键删除的首选，在你用SCAN找到所有待删除的键后，应该用UNLINK key1 key2 ...来代替DEL key1 key2 ...。

总结一下最佳实践：

对于线上环境的Redis，清理特定前缀数据，最稳妥、高效的做法是：使用一个外部脚本，通过SCAN命令迭代地获取所有匹配的键，并配合管道（pipelining）技术，分批使用UNLINK命令进行异步删除。

还有一些额外的提醒：

• 备份意识：在执行大规模删除操作前，如果数据重要,务必先对Redis数据进行备份。
• 从库处理：如果你的Redis配置了主从复制，上述命令只需要在主库上执行,删除操作会自动同步到从库。
• 替代方案：如果你的数据结构是Hash、Set、Sorted Set等，并且给它们设置了过期时间，其实可以依赖Redis自身的过期删除机制,没必要手动去清理。

希望这些具体的方法能给你提供一个清晰的参考。