Redis模糊匹配删除key

2024-09-04 21:38
文章标签 redis key 匹配 删除 模糊

本文主要是介绍Redis模糊匹配删除key,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

转载:https://www.cnblogs.com/wenbronk/p/6726220.html


前几天需要一个模糊删除redis中key的功能, 没有多想,  直接

String key = "noteUserListenedPoi:*";
redisTemplate.delete(key);
LOGGER.info("redis中用户收听历史被清空");

结果发现不行, 

后来测试发现模糊查询是可以用的, 找了下资料, 改成

Set<String> keys = redisTemplate.keys("noteUserListenedPoi:" + "*");
redisTemplate.delete(keys);
LOGGER.info("{}, redis中用户收听历史被清空"
可以用了

这篇关于Redis模糊匹配删除key的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1137106

相关文章

电脑桌面文件删除了怎么找回来?别急,快速恢复攻略在此

在日常使用电脑的过程中,我们经常会遇到这样的情况:一不小心,桌面上的某个重要文件被删除了。这时,大多数人可能会感到惊慌失措,不知所措。 其实,不必过于担心,因为有很多方法可以帮助我们找回被删除的桌面文件。下面,就让我们一起来了解一下这些恢复桌面文件的方法吧。 一、使用撤销操作 如果我们刚刚删除了桌面上的文件,并且还没有进行其他操作,那么可以尝试使用撤销操作来恢复文件。在键盘上同时按下“C

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

hdu 3065 AC自动机 匹配串编号以及出现次数

题意: 仍旧是天朝语题。 Input 第一行,一个整数N(1<=N<=1000),表示病毒特征码的个数。 接下来N行,每行表示一个病毒特征码,特征码字符串长度在1—50之间,并且只包含“英文大写字符”。任意两个病毒特征码,不会完全相同。 在这之后一行,表示“万恶之源”网站源码,源码字符串长度在2000000之内。字符串中字符都是ASCII码可见字符(不包括回车)。

二分最大匹配总结

HDU 2444  黑白染色 ,二分图判定 const int maxn = 208 ;vector<int> g[maxn] ;int n ;bool vis[maxn] ;int match[maxn] ;;int color[maxn] ;int setcolor(int u , int c){color[u] = c ;for(vector<int>::iter

POJ 3057 最大二分匹配+bfs + 二分

SampleInput35 5XXDXXX...XD...XX...DXXXXX5 12XXXXXXXXXXXXX..........DX.XXXXXXXXXXX..........XXXXXXXXXXXXX5 5XDXXXX.X.DXX.XXD.X.XXXXDXSampleOutput321impossible

git ssh key相关

step1、进入.ssh文件夹   (windows下 下载git客户端)   cd ~/.ssh(windows mkdir ~/.ssh) step2、配置name和email git config --global user.name "你的名称"git config --global user.email "你的邮箱" step3、生成key ssh-keygen

OmniGlue论文详解(特征匹配)

OmniGlue论文详解(特征匹配) 摘要1. 引言2. 相关工作2.1. 广义局部特征匹配2.2. 稀疏可学习匹配2.3. 半稠密可学习匹配2.4. 与其他图像表示匹配 3. OmniGlue3.1. 模型概述3.2. OmniGlue 细节3.2.1. 特征提取3.2.2. 利用DINOv2构建图形。3.2.3. 信息传播与新的指导3.2.4. 匹配层和损失函数3.2.5. 与Super

Redis中使用布隆过滤器解决缓存穿透问题

一、缓存穿透(失效)问题 缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存中没有命中,会去数据库中查询,而数据库中也没有该数据,并且每次查询都不会命中缓存,从而每次请求都直接打到了数据库上,这会给数据库带来巨大压力。 二、布隆过滤器原理 布隆过滤器(Bloom Filter)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用多个不同的哈希函数将一个元素映射到一个位数组中的多个位置,并将这些位置的值置

二分图的最大匹配——《啊哈!算法》

二分图 如果一个图的所有顶点可以被分为X和Y两个集合,并且所有边的两个顶点恰好一个属于X,另外一个属于Y,即每个集合内的顶点没有边相连,那么此图就是二分图。 二分图在任务调度、工作安排等方面有较多的应用。 判断二分图:首先将任意一个顶点着红色,然后将其相邻的顶点着蓝色,如果按照这样的着色方法可以将全部顶点着色的话,并且相邻的顶点着色不同,那么该图就是二分图。 java