Redis里头那些二进制数据到底咋清理才靠谱，有啥注意的地方没

说到清理Redis里的二进制数据,比如图片、文件切片、序列化后的对象这些，可不能像删普通字符串key那样随手一个DEL就了事，这东西处理不好，轻则服务卡顿，重则直接搞挂Redis，数据还可能删不干净，咱们就掰开揉碎了说说这里头的门道和注意事项。

核心问题：二进制数据为啥“难搞”？

首先得明白,二进制数据通常意味着“大”，一个文本key可能就几KB，但一张图片、一个文档可能动辄几MB甚至几十MB，Redis是单线程模型的，它处理命令是一个接一个来的，当你直接对一个存储了几MB数据的key使用DEL命令时，Redis主线程需要分配一大块连续内存来释放这个对象，这个操作会阻塞住整个服务器，在这期间，其他所有进来的读写命令都得干等着，导致请求延迟飙升，用户体验到的就是“卡死了”，如果同时有多个这种大key被删除，Redis甚至可能因为瞬间内存压力过大而直接宕机。（来源：Redis官方文档关于内存优化的说明）

靠谱的清理方法是什么？

对付大key,尤其是二进制数据这种典型的大key，核心思路就一条：化整为零，异步删除，避免在主线程里进行大规模的内存释放操作。

1. 首选方案：UNLINK命令 这是Redis 4.0版本之后提供的“安心”删除命令，你可以把它理解为DEL的异步友好版，当你执行UNLINK key_name时，Redis并不会立刻、在主线程里释放这个key占用的内存，它只是先把key从键空间里“摘除”，让其他客户端无法再访问到，然后把这个真正的删除释放内存的脏活累活，丢给后台的另一个线程去慢慢处理。（来源：Redis 4.0 release notes中关于UNLINK命令的介绍）这样，主线程就能继续高高兴兴地服务其他请求，几乎不会产生明显的延迟，只要你的Redis版本是4.0以上，清理任何你觉得可能比较大的key，都应该养成习惯用UNLINK代替DEL。

   

2. 对于超大规模键的扫描与分批删除 情况更复杂一些，你可能不是要删一两个明确的大key，而是需要根据某种模式（pattern）清理一大批key，而这些key里可能混杂着很多存储二进制数据的大key，你想清理所有以user_avatar:开头的用户头像缓存。

   • 错误做法：使用KEYS user_avatar:*命令先找出所有key，然后再一个个删。KEYS命令在生产环境是绝对禁止的，因为它会一次性遍历整个数据库的所有key，在数据量大的时候会直接卡死Redis。
   • 正确做法：使用SCAN命令。SCAN是一个游标迭代器，它每次只返回一小部分key，不会阻塞服务器，你可以写一个脚本，用SCAN命令逐步、分批地找出所有匹配的key，对于每一批找出来的key，不要立刻逐个DEL，而是应该使用UNLINK命令，并且可以一次传递多个key，比如UNLINK key1 key2 key3 ...，这种管道化（pipelining）操作能进一步提高效率，减少网络往返开销。（来源：Redis官方文档对SCAN命令的说明以及对于延迟的优化建议）

3. 针对特定数据结构的特殊技巧 如果你的二进制数据不是简单地存成一个字符串，而是用了Hash、Set、Sorted Set或List这种复杂数据结构，并且这个结构非常庞大（比如一个Hash里有成千上万个字段，每个字段值都是一个二进制块），那删除起来更要小心，除了用上面的UNLINK整体删除外，如果只是想清理其中的一部分数据，Redis为这些大型数据结构也提供了渐进式删除命令：

   • HASH：可以使用HSCAN和HDEL配合，分批删除字段。
   • SET：使用SSCAN和SREM配合。
   • Sorted Set：使用ZSCAN和ZREM配合。
   • List：直接使用LTRIM命令逐步修剪列表，从尾部一点点截断。 这些方法的核心思想都是一样的：避免单次操作的数据量过大。

清理前后必须注意的地方

光知道怎么删还不够,下面这些坑点不注意，照样可能出问题：

• 清理前务必确认！务必确认！务必确认！ 二进制数据很可能关联着重要的用户文件或业务数据，在执行清理脚本前，一定要双重甚至三重确认你的匹配模式是否正确，是否误伤了不该删的数据，最好先在测试环境跑通流程，有条件的话，对重要数据设置适当的TTL（过期时间）让其自动过期，比手动删除更安全。

• 关注内存碎片和内存回收：即使你用了UNLINK，内存也不是立刻释放的，Redis的内存分配器可能会产生内存碎片，尤其是在频繁写入和删除大块数据的情况下，碎片率可能会很高，你可以通过INFO memory命令监控mem_fragmentation_ratio这个指标，如果比值过高（比如长期大于1.5），可能会造成实际物理内存已耗尽但Redis认为内存不足的尴尬局面，这时候可能需要进行重启，或者使用Redis 4.0以上的MEMORY PURGE命令（如果支持的话）来尝试清理碎片。（来源：Redis官方文档关于内存优化的章节）

• 设置合理的最大内存和淘汰策略：绝对不能任由Redis使用所有服务器内存，一定要在配置文件中使用maxmemory参数设置一个上限，设置一个合适的maxmemory-policy（内存淘汰策略），比如allkeys-lru或volatile-lru，这样当内存接近上限时，Redis会自动按照策略淘汰一些key，给你一个缓冲地带，避免内存爆满导致写入失败或者更严重的问题，这在误操作写入超大数据时能起到保护作用。

• 监控删除时的性能指标：在执行大规模清理期间，密切监控Redis服务器的几个关键指标：CPU使用率、内存使用量、网络输出流量（因为SCAN操作会增加网络流量），以及最重要的——延迟时间，如果发现延迟有明显上升，可能需要放慢你清理脚本的执行速度，比如在每批删除之间增加一个短暂的休眠时间。

清理Redis里的二进制数据,核心就是“温柔”二字，用UNLINK代替DEL，用SCAN代替KEYS，分批分次，异步操作，像一名谨慎的外科医生一样，术前确认病灶，术中监控生命体征，术后关注恢复情况，这样才能在保证Redis服务高可用的前提下，安全有效地完成数据清理工作。