远程用Redis批量删数据，效率和方法其实没那么复杂

说到远程清理Redis里的数据，很多人可能会觉得这是个技术性很强、很麻烦的事情，怕操作不当删错数据，或者因为数据量太大导致Redis卡住，只要掌握了正确的方法，这件事可以做得既安全又高效，核心思路就两点：一是用对命令,二是避免阻塞。

最直接想到的删除命令可能就是DEL了，你想删除所有以“user:session:”开头的键（这通常代表用户的会话信息），你可能会先通过KEYS user:session:*这个命令找出所有符合条件的键，然后再用DEL命令一个个删除，但这种方法在实际中是非常糟糕的，尤其是在数据量大的生产环境里,绝对要避免。

为什么不能这么用呢？根据Redis官方文档和众多开发者的实践经验，原因主要有两个，第一，KEYS命令本身是阻塞的，它会一次性遍历整个数据库的所有键，然后把结果全部返回给客户端，如果你的Redis里存了几百万甚至上千万个键，执行KEYS命令会让Redis服务器卡住好一会儿，在这期间无法处理任何其他请求，这简直就是一场灾难，第二，即使你拿到了所有键的列表，再用DEL一个个去删，如果列表很长，意味着你要向Redis发送大量的删除指令，网络往返开销很大，效率非常低，而且大量的DEL命令同样会给Redis带来压力。

正确又高效的方法是什么呢？答案是使用SCAN和DEL的组合，或者使用更强大的UNLINK命令。

SCAN命令是KEYS命令的完美替代品，它不是阻塞式的，而是采用了一种叫做“游标迭代”的方式，你可以把它理解成一本很厚的书，KEYS命令要求你一口气把整本书里所有带某个关键词的页码都找出来，而SCAN命令则是让你一页一页地翻，每次翻一小叠（比如100页），找出这一小叠里符合条件页码，然后你可以歇一下（处理其他事情），接着从刚才停下的地方继续翻，这样做的好处是，Redis服务器不会被长时间霸占，在整个扫描和删除的过程中，它依然能够从容地处理其他的读写请求,保证了服务的可用性。

具体操作上，你可以在命令行里写一个简单的循环脚本，使用Linux的Bash shell连接上Redis后,可以这样操作：

redis-cli -h your_redis_host -p 6379 -a your_password --scan --pattern "user:session:*" | xargs -L 1000 redis-cli -h your_redis_host -p 6379 -a your_password del

这条命令的意思是这样的：前面的redis-cli通过--scan --pattern模式安全地扫描所有匹配user:session:*的键，通过管道将扫描到的键传递给xargs命令。-L 1000参数是让xargs一次只取1000个键，防止一次传输过多，后面的redis-cli del会接收这1000个键并将其删除，这样就实现了一种批量的、非阻塞的删除。

还有更推荐的方法，就是直接用UNLINK命令替代DEL，这是Redis 4.0版本之后提供的一个更优秀的命令，根据Redis作者等人的说明，DEL命令在删除大键（比如一个包含几万元素的Hash或List）时，仍然可能会因为需要同步释放大量内存而导致服务器短暂停顿，而UNLINK命令的做法更聪明，它只是把键从键空间里“取消链接”，标记为已删除，实际释放内存的脏活累活，会交给后台线程异步去慢慢处理，这样，即使你删除一个非常大的键,也不会对Redis的响应性能产生明显影响。

最理想的命令应该把上面的del换成unlink：

redis-cli -h your_redis_host -p 6379 -a your_password --scan --pattern "user:session:*" | xargs -L 1000 redis-cli -h your_redis_host -p 6379 -a your_password unlink

除了命令行，如果你习惯用编程语言，比如Python，实现起来也同样简单，你可以使用redis这个Python库，在代码里使用scan_iter方法（它底层就是SCAN命令）来遍历键，然后分批调用unlink方法，这样既能利用程序逻辑的灵活性,又能保证操作的高效和安全。

无论用什么方法，在进行任何大规模删除操作之前，有一个黄金法则必须遵守：备份和确认，最好先在测试环境验证你的命令和脚本是否正确，在生产环境操作前，如果条件允许，先对Redis数据进行一次备份，执行删除命令时，可以先不用管道直接删除，而是先用--scan --pattern看看扫描出来的键是不是你真正想删的那些，确认无误后再加上删除操作，如果是在业务低峰期进行操作,那就更稳妥了。

远程批量删除Redis数据并不复杂，关键在于避开KEYS和慎用DEL这个坑，转而拥抱SCAN加UNLINK这个组合拳，这个方法既照顾了效率，最大程度减少了了对Redis服务的影响，又保证了操作的安全性,让你能轻松搞定数据清理工作。