当你删除大量的 key 时，可能会面临以下几个问题：
性能影响：删除大量的 key 可能导致性能下降。Redis 在删除操作上是单线程的，逐个删除每个 key 可能需要较长时间，从而影响其他操作的响应时间。
阻塞其他命令：在删除大量的 key 过程中，Redis 主线程可能被阻塞，无法处理其他请求。这意味着其他读写请求将被延迟处理，影响系统整体的吞吐量。
内存回收延迟：Redis 在删除 key 后，并不会立即释放所占用的内存空间。而是通过惰性清理或后台进程进行内存回收。因此，在短时间内大量删除 key 可能导致内存回收延迟，占用过多的内存空间。
为了解决以上问题，可以考虑使用以下方法：
使用异步批量删除：将批量删除操作放到一个单独的线程或任务中进行异步执行，避免阻塞主线程。
分批次删除：将待删除的 key 划分成多个较小的批次进行逐步删除。这样可以减少对主线程和系统资源的负载，并更好地控制删除操作对系统性能的影响。
合理规划删除时间：选择在系统负载较低的时段进行大量 key 的删除，以减少对其他操作的干扰。
考虑使用 Redis 的持久化机制：如果不需要保留被删除 key 的数据，可以选择使用 Redis 的持久化机制（如RDB或AOF）来重启Redis实例并清除内存中的所有数据。
总之，合理规划和控制删除操作的执行方式和时机是保证系统稳定性和性能的关键。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
