Redis删除特定前缀key的优雅实现
还在⽤keys命令模糊匹配删除数据吗？这就是⼀颗随时爆炸的！
Redis中没有批量删除特定前缀key的指令，但我们往往需要根据前缀来删除，那么究竟该怎么做呢？可能你⼀通搜索后会得到下边的答案redis-cli --raw keys "ops-coffee-*" | xargs redis-cli del
直接在linux下通过redis的keys命令匹配到所有的key，然后调⽤系统命令xargs来删除，看似⾮常完美，实则风险巨⼤
因为Redis的单线程服务模式，命令keys会阻塞正常的业务请求，如果你⼀次keys匹配的数量过多或者在del的时候遇到⼤key，都会直接导致业务的不可⽤，甚⾄造成redis宕机的风险
所以我们在⽣产环境中应当避免使⽤上边的⽅法，那有什么优雅的⽅法来解决呢？SCAN！
SCAN介绍及使⽤
Redis从2.8版本开始⽀持scan命令，SCAN命令的基本⽤法如下：
SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count]
cursor：游标，SCAN命令是⼀个基于游标的迭代器，SCAN命令每次被调⽤之后，都会向⽤户返回⼀个新的游标，⽤户在下次迭代时需要使⽤这个新游标作为SCAN命令的游标参数，以此来延续之前的迭代过程，直到服务器向⽤户返回值为0的游标时，⼀次完整的遍历过程就结束了
MATCH：匹配规则，例如遍历以ops-coffee-开头的所有key可以写成ops-coffee-*，中间包含-coffee-的可以写成*-coffee-*
COUNT：  COUNT选项的作⽤就是让⽤户告知迭代命令，在每次迭代中应该从数据集⾥返回多少元素，COUNT只是对增量式迭代命令的⼀种提⽰，并不代表真正返回的数量，例如你COUNT设置为2有可能会返回3个元素，但返回的元素数据会与COUNT设置的正相
关，COUNT的默认值是10
以下是⼀个SCAN命令的迭代过程⽰例：
127.0.0.1:6379> scan 0 MATCH ops-coffee-*
1) "38"
2)  1) "ops-coffee-25"
2) "ops-coffee-19"
3) "ops-coffee-29"
4) "ops-coffee-10"
5) "ops-coffee-23"
6) "ops-coffee-5"
7) "ops-coffee-14"
8) "ops-coffee-16"
9) "ops-coffee-11"
10) "ops-coffee-15"
11) "ops-coffee-7"
12) "ops-coffee-1"
127.0.0.1:6379> scan 38 MATCH ops-coffee-* COUNT 1000
1) "0"
2)  1) "ops-coffee-13"
2) "ops-coffee-9"
3) "ops-coffee-21"
4) "ops-coffee-6"
5) "ops-coffee-30"
6) "ops-coffee-20"
7) "ops-coffee-2"
8) "ops-coffee-12"
9) "ops-coffee-28"
10) "ops-coffee-3"
11) "ops-coffee-26"
12) "ops-coffee-4"
13) "ops-coffee-31"
redis五种数据结构14) "ops-coffee-8"
15) "ops-coffee-22"
16) "ops-coffee-27"
17) "ops-coffee-18"
18) "ops-coffee-24"
19) "ops-coffee-17"
SCAN命令返回的是⼀个包含两个元素的数组，第⼀个数组元素是⽤于进⾏下⼀次迭代的新游标，⽽第⼆个数组元素则是⼀个数组，这个数组中包含了所有被迭代的元素
上⾯这个例⼦的意思是扫描所有前缀为ops-coffee-的key
第⼀次迭代使⽤0作为游标，表⽰开始⼀次新的迭代，同时使⽤了MATCH匹配前缀为ops-coffee-的key，返回了游标值38以及遍历到的数据
第⼆次迭代使⽤的是第⼀次迭代时返回的游标，也即是命令回复第⼀个元素的值38，同时通过将COUNT选项的参数设置为1000，强制命令为本次迭代扫描更多元素
在第⼆次调⽤SCAN命令时，命令返回了游标0，这表⽰迭代已经结束，整个数据集已经被完整遍历过了
KEYS命令的时间复杂度为O(n)，⽽SCAN命令会将遍历操作分解成m次时间复杂度为O(1)的操作来执⾏，从⽽解决使⽤keys命令遍历⼤量数据⽽导致服务器阻塞的情况，使⽤下边的指令可以达到优雅删除的⽬的：
redis-cli --scan --pattern "ops-coffee-*" | xargs -L 2000 redis-cli del
其中xargs -L指令表⽰xargs⼀次读取的⾏数，也就是每次删除的key数量，⼀次读取太多xargs会报错
其他⼏种数据结构的优雅删除
类似的SCAN命令，对于Redis不同的数据类型还有另外⼏个SSCAN、HSCAN和ZSCAN，使⽤⽅法类似：
> sscan ops-coffee 0 MATCH v1*
1) "7"
2) 1) "v15"
2) "v13"
3) "v12"
4) "v10"
5) "v14"
6) "v1"
与SCAN命令不同的是这⼏个命令需要多加⼀个key的参数，例如上边的ops-coffee
对于⼀个⼤的set key，借助sscan使⽤下边的代码可以实现优雅的批量删除：
import redis
def del_big_set_key(key_name):
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
# count表⽰每次删除的元素数量，这⾥每次删除300元素
for key in r.sscan_iter(name=key_name, count=300):
r.srem(key_name, key)
del_big_set_key('ops-coffee')
对于⼀个⼤的hash key，则可借助hscan使⽤下边的代码实现优雅的删除：
import redis
def del_big_hash_key(key_name):
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
# hscan_iter获取出来的结果是个元祖，下边hdel删除⽤key[0]取到key
for key in r.hscan_iter(name=key_name, count=300):
r.hdel(key_name, key[0])
del_big_hash_key('ops-coffee')
对于⼤的有序集合的删除就⽐较简单了，直接根据zremrangebyrank排⾏范围删除
import redis
def del_big_sort_key(key_name):
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379)
ard(key_name) > 0:
# 判断集合中是否有元素，如有有则删除排⾏0-99的元素
del_big_sort_key('ops-coffee')
big list⼤列表的删除可以参考上边这个⽅法，通过llen判断数量，然后ltrim移除范围内的元素，这⾥不赘述
⾄此对于Redis的五中数据结构⼤key的优雅删除就全部实现了，⽣产环境择优使⽤~

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