redis命令清除所有数据,redis怎么删数据

redis命令清除所有数据,redis怎么删数据详细介绍

本文目录一览： 如何清空redis中的数据

Redis Flushall 命令用于清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key )。语法redis Flushall 命令基本语法如下：redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL可用版本>= 1.0.0返回值总是返回 OK 。实例redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE # 0 号数据库的 key 数量(integer) 9 redis 127.0.0.1:6379> SELECT 1 # 切换到 1 号数据库OK redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE # 1 号数据库的 key 数量(integer) 6 redis 127.0.0.1:6379> flushall # 清空所有数据库的所有 keyOK redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE # 不但 1 号数据库被清空了(integer) 0 redis 127.0.0.1:6379> SELECT 0 # 0 号数据库(以及其他所有数据库)也一样OK redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE(integer) 0

redis怎么删数据

Redis常用的删除策略有以下三种：1.被动删除（惰性删除）：当读/写一个已经过期的Key时，会触发惰性删除策略，直接删除掉这个Key;2.主动删除（定期删除）：Redis会定期巡检，来清理过期Key；3.当内存达到maxmemory配置时候，会触发Key的删除操作；主动删除在 Redis 中，常规操作由 redis.c/serverCron 实现，它主要执行以下操作：1.更新服务器的各类统计信息，比如时间、内存占用、数据库占用情况等。2.清理数据库中的过期键值对。3.对不合理的数据库进行大小调整。4.关闭和清理连接失效的客户端。5.尝试进行 AOF 或 RDB 持久化操作。6.如果服务器是主节点的话，对附属节点进行定期同步。如果处于集群模式的话，对集群进行定期同步和连接测试。Redis 将 serverCron 作为时间事件来运行，从而确保它每隔一段时间就会自动运行一次， 又因为 serverCron 需要在 Redis 服务器运行期间一直定期运行， 所以它是一个循环时间事件：serverCron 会一直定期执行，直到服务器关闭为止。总结如果Redis中每天过期大量Key（比如几千万），那么必须得考虑过期Key的清理：增加Redis主动清理的频率（通过调大hz参数）手动清理过期Key，最简单的方法是进行scan操作，scan操作会触发第一种被动删除，scan操作时候别忘了加count；dbsize命令返回的Key数量，包含了过期Keyrandomkey命令返回的Key，不包含过期Keyscan命令返回的Key，包含过期Keyinfo命令返回的# Keyspacedb6:keys=1034937352,expires=994731489,avg_ttl=507838502keys对应的Key数量等同于dbsizeexpires指的是设置了过期时间的Key数量avg_ttl指设置了过期时间的Key的平均过期时间（单位：毫秒）

深入了解Redis操作五大数据类型常用命令

我们知道Redis默认有16个数据库，默认是第0个数据库，那么如果在需要对数据库进行切换的时候，我们就可以使用下面这个命令：

使用如下命令进行切换
如果想要清除指定某一个数据库的数据

清除所有数据库的数据
接下来这个命令应该是最常用的了
平常在开发中，我们还需要经常对key进行判断，判断其是否存在
因为我们设置的缓存数据一般都不能是永久的，这个时候就需要我们在存储数据的时候，就为其设置过期时间。
string类型是Redis中五大基本数据类型之一，这也是最常使用到的一个数据类型，所有很多小伙伴们对Redis的认识和操作就仅仅的停留在了对Redis的操作层面，但是你是否知道string类型中的相关命令，还是有非常多实用的
接下来先看一下对string类型进行基本存储和获取的命令。
如果我们存储的string中的内容是数字的话，我们也可以对其进行增或减操作，Redis可以自动的对字符串进行相关的操作。实现的命令如下：
使用msetnx时，同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key都不存在时才成立。
getset命令从字面意思就可以看出来，他的作用是先get再set。

总结string类似的使用场景：
在使用list类型进行存取的时候，有两个命令需要进行区分：

注意：只有pop和push才分左右，其他的l都是list的意思

总结：
总结set集合一般用于元素的不重复的场景，比如抽奖系统，轮播等场景下
在使用hash集合的时候，要注意，hash其实就是一个Map集合，key-map的时候，值是一个map集合的形式进行存储的，也和Java中的hashmap有一个类似。

HVALS获取所有的value，HKEYS获取所有的key，HGETALL获取所有的键值

总结：
hash可以用于存储变更的数据，比如user，name，age等，尤其是用户信息之类的，hash更加适合用于对象的存储，string更加适合用于字符串的存储。
在set集合的基础上增加一个序列号，来进行排序

ZRANGEBYSCORE使用语法

总结

以上是在对五种数据类型进行存取时的一些常用命令操作。关于其他的命令使用，小伙伴们在用到的时候可以直接入官网查看就可以了。

如何使用redis flushall命令

Redis FLUSHALL删除所有现有的数据库，而不仅仅是当前选择的一个的键。此命令不会失败。
返回值
字符串返回
语法
redis FLUSHALL命令的基本语法如下所示：
redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL
例子
redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL
OK

在不影响性能的情况下，怎么快速批量删除redis数据

Redis在分布式应用中占据着越来越重要的地位，短短的几万行代码，实现了一个高性能的数据存储服务。最近dump中心的cm8集群出现过几次redis超时的情况，但是查看redis机器的相关内存都没有发现内存不够，或者内存发生交换的情况，查看redis源码之后，发现在某些情况下redis会出现超时的状况，相关细节如下。
1. 网络。Redis的处理与网络息息相关，如果网络出现闪断则容易发生redis超时的状况。如果出现这种状况首先应查看redis机器网络带宽信息，判断是否有闪断情况发生。
2. 内存。redis所有的数据都放在内存里，当物理内存不够时，linux os会使用swap内存，导致内存交换发生，这时如果有redis调用命令就会产生redis超时。这里可以通过调整/proc/sys/vm/swappiness参数，来设置物理内存使用超过多少就会进行swap。
int rdbSaveBackground(char *filename) { pid_t childpid; long long start; if (server.rdb_child_pid != -1) return REDIS_ERR; serverserver.dirty_before_bgsave = server.dirty; server.lastbgsave_try = time(NULL); start = ustime(); if ((childpid = fork()) == 0) { int retval; /* Child */ if (server.ipfd > 0) close(server.ipfd); if (server.sofd > 0) close(server.sofd); retval = rdbSave(filename); if (retval == REDIS_OK) { size_t private_dirty = zmalloc_get_private_dirty(); if (private_dirty) { redisLog(REDIS_NOTICE, "RDB: %zu MB of memory used by copy-on-write", private_dirty/(1024*1024)); } } exitFromChild((retval == REDIS_OK) ? 0 : 1); } else { /* Parent */ server.stat_fork_time = ustime()-start; if (childpid == -1) { server.lastbgsave_status = REDIS_ERR; redisLog(REDIS_WARNING,"Can't save in background: fork: %s", strerror(errno)); return REDIS_ERR; } redisLog(REDIS_NOTICE,"Background saving started by pid %d",childpid); server.rdb_save_time_start = time(NULL); server.rdb_child_pid = childpid; updateDictResizePolicy(); return REDIS_OK; } return REDIS_OK; /* unreached */ }
程序1
另外还有一些特殊情况也会导致swap发生。当我们使用rdb做为redis集群持久化时可能会发生物理内存不够的情况（aof持久化只是保持支持不断的追加redis集群变化操作，不太容易引起swap）。当使用rdb持久化时，如程序1所示主进程会fork一个子进程去dump redis中所有的数据，主进程依然为客户端服务。此时主进程和子进程共享同一块内存区域， linux内核采用写时复制来保证数据的安全性。在这种模式下如果客户端发来写请求，内核将该页赋值到一个新的页面上并标记为写，在将写请求写入该页面。因此，在rdb持久化时，如果有其他请求，那么redis会使用更多的内存，更容易发生swap，因此在可以快速恢复的场景下尽量少使用rdb持久化可以将rdb dump的条件设的苛刻一点，当然也可以选择aof，但是aof也有他自身的缺点。另外也可以使用2.6以后的主从结构，将读写分离，这样不会出现server进程上又读又写的情景发生 3. Redis单进程处理命令。Redis支持udp和tcp两种连接，redis客户端向redis服务器发送包含redis命令的信息，redis服务器收到信息后解析命令后执行相应的操作，redis处理命令是串行的具体流程如下。首先服务端建立连接如程序2所示，在创建socket,bind,listen后返回文件描述符：
server.ipfd = anetTcpServer(server.neterr,server.port,server.bindaddr);
程序2
对于redis这种服务来说，它需要处理成千上万个连接(最高达到655350)，需要使用多路复用来处理多个连接。这里redis提供了epoll,select, kqueue来实现，这里在默认使用epoll(ae.c)。拿到listen函数返回的文件描述符fd后，redis将fd和其处理acceptTcpHandler函数加入到事件驱动的链表中.实际上在加入事件队列中，程序4事件驱动程序将套接字相关的fd文件描述符加入到epoll的监听事件中。
if (server.ipfd > 0 && aeCreateFileEvent(server.el,server.ipfd,AE_READABLE, acceptTcpHandler,NULL) == AE_ERR) redisPanic("Unrecoverable error creating server.ipfd file event."); int aeCreateFileEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask, aeFileProc *proc, void *clientData) { if (fd >= eventLoop->setsize) { errno = ERANGE; return AE_ERR; } aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[fd]; if (aeApiAddEvent(eventLoop, fd, mask) == -1) return AE_ERR; fe->mask |= mask; if (mask & AE_READABLE) fe->rfileProc = proc; if (mask & AE_WRITABLE) fe->wfileProc = proc; fe->clientDataclientData = clientData; if (fd > eventLoop->maxfd) eventLoop->maxfd = fd; return AE_OK; }
程序3
static int aeApiAddEvent(aeEventLoop *eventLoop, int fd, int mask) { aeApiState *state = eventLoop->apidata; struct epoll_event ee; /* If the fd was already monitored for some event, we need a MOD * operation. Otherwise we need an ADD operation. */ int op = eventLoop->events[fd].mask == AE_NONE ? EPOLL_CTL_ADD : EPOLL_CTL_MOD; ee.events = 0; mask |= eventLoop->events[fd].mask; /* Merge old events */ if (mask & AE_READABLE) ee.events |= EPOLLIN; if (mask & AE_WRITABLE) ee.events |= EPOLLOUT; ee.data.u64 = 0; /* avoid valgrind warning */ ee.data.fd = fd; if (epoll_ctl(state->epfd,op,fd,&ee) == -1) return -1; return 0; }
程序4
在初始话完所有事件驱动后，如程序5所示主进程根据numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp)获得io就绪的文件描述符和其对应的处理程序，并对fd进行处理。大致流程是accept()->createclient()->readQueryFromClient()。其中readQueryFromClient()读取信息中的redis命令-> processInputBuffer()->call()最后完成命令。
void aeMain(aeEventLoop *eventLoop) { eventLoop->stop = 0; while (!eventLoop->stop) { if (eventLoop->beforesleep != NULL) eventLoop->beforesleep(eventLoop); aeProcessEvents(eventLoop, AE_ALL_EVENTS); } } int aeProcessEvents(aeEventLoop *eventLoop, int flags) {------------------------------- numevents = aeApiPoll(eventLoop, tvp); for (j = 0; j < numevents; j++) { aeFileEvent *fe = &eventLoop->events[eventLoop->fired[j].fd]; int mask = eventLoop->fired[j].mask; int fd = eventLoop->fired[j].fd; int rfired = 0; /* note the fe->mask & mask & ... code: maybe an already processed * event removed an element that fired and we still didn't * processed, so we check if the event is still valid. */ if (fe->mask & mask & AE_READABLE) { rfired = 1; fe->rfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } if (fe->mask & mask & AE_WRITABLE) { if (!rfired || fe->wfileProc != fe->rfileProc) fe->wfileProc(eventLoop,fd,fe->clientData,mask); } processed++; } }
程序5
从上述代码可以看出redis利用ae事件驱动结合epoll多路复用实现了串行式的命令处理。所以一些慢命令例如sort，hgetall,union,mget都会使得单命令处理时间较长，容易引起后续命令time out.所以我们第一需要从业务上尽量避免使用慢命令，如将hash格式改为kv自行解析，第二增加redis实例个数，每个redis服务器调用尽量少的慢命令。

redis在哪里配置缓存清理策略

将 Redis 用作缓存时, 如果内存空间用满, 就会自动驱逐老的数据。 默认情况下 memcached 就是这种方式, 大部分开发者都比较熟悉。 （推荐学习：Redis视频教程）LRU是Redis唯一支持的回收算法. 本文详细介绍用于限制最大内存使用量的 maxmemory 指令, 并深入讲解 Redis 所使用的近似LRU算法。maxmemory 配置指令maxmemory 用于指定 Redis 能使用的最大内存。既可以在 redis.conf 文件中设置, 也可以在运行过程中通过 CONFIG SET 命令动态修改。例如, 要设置 100MB 的内存限制, 可以在 redis.conf 文件中这样配置：maxmemory 100mb将 maxmemory 设置为 0, 则表示不进行内存限制。当然, 对32位系统来说有一个隐性的限制条件: 最多 3GB 内存。当内存使用达到最大限制时, 如果需要存储新数据, 根据配置的策略(policies)的不同, Redis可能直接返回错误信息, 或者删除部分老的数据。驱逐策略达到最大内存限制时(maxmemory), Redis 根据 maxmemory-policy 配置的策略, 来决定具体的行为。当前版本,Redis 3.0 支持的策略包括:noeviction: 不删除策略, 达到最大内存限制时, 如果需要更多内存, 直接返回错误信息。 大多数写命令都会导致占用更多的内存(有极少数会例外, 如 DEL )。allkeys-lru: 所有key通用; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。volatile-lru: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除最近最少使用(less recently used ,LRU) 的 key。allkeys-random: 所有key通用; 随机删除一部分 key。volatile-random: 只限于设置了 expire 的部分; 随机删除一部分 key。volatile-ttl: 只限于设置了 expire 的部分; 优先删除剩余时间(time to live,TTL) 短的key。如果没有设置 expire 的key, 不满足先决条件(prerequisites); 那么 volatile-lru, volatile-random 和 volatile-ttl 策略的行为, 和 noeviction(不删除) 基本上一致。您需要根据系统的特征, 来选择合适的驱逐策略。 当然, 在运行过程中也可以通过命令动态设置驱逐策略, 并通过 INFO 命令监控缓存的 miss 和 hit, 来进行调优。一般来说:如果分为热数据与冷数据, 推荐使用 allkeys-lru 策略。 也就是, 其中一部分key经常被读写. 如果不确定具体的业务特征, 那么 allkeys-lru 是一个很好的选择。如果需要循环读写所有的key, 或者各个key的访问频率差不多, 可以使用 allkeys-random 策略, 即读写所有元素的概率差不多。假如要让 Redis 根据 TTL 来筛选需要删除的key, 请使用 volatile-ttl 策略。volatile-lru 和 volatile-random 策略主要应用场景是: 既有缓存,又有持久key的实例中。 一般来说, 像这类场景, 应该使用两个单独的 Redis 实例。值得一提的是, 设置 expire 会消耗额外的内存, 所以使用 allkeys-lru 策略, 可以更高效地利用内存, 因为这样就可以不再设置过期时间了。驱逐的内部实现驱逐过程可以这样理解:客户端执行一个命令, 导致 Redis 中的数据增加,占用更多内存。Redis 检查内存使用量, 如果超出 maxmemory 限制, 根据策略清除部分 key。继续执行下一条命令, 以此类推。在这个过程中, 内存使用量会不断地达到 limit 值, 然后超过, 然后删除部分 key, 使用量又下降到 limit 值之下。如果某个命令导致大量内存占用(比如通过新key保存一个很大的set), 在一段时间内, 可能内存的使用量会明显超过 maxmemory 限制。近似LRU算法Redis 使用的并不是完全LRU算法。自动驱逐的 key , 并不一定是最满足LRU特征的那个. 而是通过近似LRU算法, 抽取少量的 key 样本, 然后删除其中访问时间最古老的那个key。驱逐算法, 从 Redis 3.0 开始得到了巨大的优化, 使用 pool(池子) 来作为候选. 这大大提升了算法效率, 也更接近于真实的LRU算法。在 Redis 的 LRU 算法中, 可以通过设置样本(sample)的数量来调优算法精度。 通过以下指令配置:maxmemory-samples 5为什么不使用完全LRU实现? 原因是为了节省内存。但 Redis 的行为和LRU基本上是等价的. 下面是 Redis LRU 与完全LRU算法的一个行为对比图。测试过程中, 依次从第一个 key 开始访问, 所以最前面的 key 才是最佳的驱逐对象。从图中可以看到三种类型的点, 构成了三个不同的条带。浅灰色部分表示被驱逐的对象。灰色部分表示 “未被驱逐” 的对象。绿色部分表示后面加入的对象。在纯粹的LRU算法实现中, 前半部分旧的key被释放了。而 Redis 的 LRU 算法只是将时间较长的 key 较大概率地(probabilistically)释放了。如你所见, Redis 3.0 中, 5样本的效果比 Redis 2.8 要好很多。 当然, Redis 2.8 也不错,最后访问的key基本上都还留在内存中. 在 Redis 3.0 中使用 10 样本时, 已经非常接近纯粹的LRU算法了。注意,LRU只是用来预测将来可能会继续访问某个key的一个概率模型. 此外,如果数据访问的情况符合幂律分布(power law), 那么对于大部分的请求来说, LRU都会表现良好。在模拟中, 我们发现, 如果使用幂律方式访问, 纯粹的LRU和Redis的结果差别非常, 甚至看不出来。当然也可以将样本数量提高到10, 以额外消耗一些CPU为代价, 使得结果更接近于真实的LRU, 并通过 cache miss 统计信息来判断差异。设置样本大小很容易, 使用命令 CONFIG SET maxmemory-samples

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在不影响性能的情况下，怎么快速批量删除redis数据

业务场景： redis数据切换到Oracle，取消持久化，redis只做缓存
具体需求： 从redis从库里获得了400w个无过期时间的hashkey，需要在主库中将其删除
矛盾点：1.如果直接批量删除会导致redis拥塞，影响正常业务2.如果每删除一个key，sleep50ms，不会影响业务，但是根据经验要跑两天
最终问题: 在不影响性能的情况下，怎么快速批量删除redis数据？
Redis删key删得飞快，400w也不在话下。我怀疑其实瓶颈在于网络。
如果你是一个一个key删的，每次发送一个命令都会导致客户端等待redis的回复，浪费了大量网络带宽。
可以试试用pipelining/transactions。在不饱和redis端网络带宽的前提下，以最大速度发送命令，然后一次执行。
如果这都不行的话，可以写一个Lua脚本，识别并删除无用的key，发送到redis用eval执行。这样应该不会阻塞网络。
如果这样还是影响业务的话。。终极解决方案是创建一个master/slave，在slave上删除key，而将请求用master处理。删完key之后把slave晋升成master，再将请求转向它。
2014年07月24日回答
滕亦飞1.3k
尝试下 redis 的 eval 命令。
例如删除 old-fashioned: 开头的所有 KEY
eval "redis.call('del', unpack(redis.call('keys','old-fashioned:*')))" 0
如果单次删除性能消耗大，可以考虑分批删除。

windows怎么清空redis缓存

1. 加内存
2. 缩短（或设置）数据过期时间，以释放内存
3. redis集群

redis怎么删除dump. rdb

要删除 Redis 的 dump.rdb 文件，您可以按照以下步骤进行操作：
使用 Redis 客户端连接到 Redis 服务器。
输入 config get dir 命令，获取 Redis 数据文件所在的目录。
进入 Redis 数据文件所在的目录。
停止 Redis 服务器进程。
删除 dump.rdb 文件。
重新启动 Redis 服务器进程。
在 Linux 系统中，您可以使用以下命令执行上述步骤：
redis-cli
config get dir
cd [redis_data_dir]
sudo service redis-server stop
rm dump.rdb
sudo service redis-server start
注意，删除 dump.rdb 文件将导致 Redis 数据丢失，所以在执行此操作之前，请确保您已经备份了 Redis 数据库中的重要数据。