面对2亿reids数据，keys()去匹配响应的key，再去调delete() 这种方法显然性能太差，并且自己尝试用这种方法，redisTemplate.keys("keys:*")程序会报从连接池中获取不到连接的问题。
我的key类似这种形式：XXX:XXX:XXX:XXX_20190402....,匹配19年前2个月的数据并删除，
如何做到高性能模糊匹配删除。
String key_like = "*_20190402";
Set keys = RedisApi.searchLike(key_like);
if (list != null && list.size() > 0) {
//删除用户所有的cookie key
RedisApi.removeFromSet(setKey, list.toArray(new String[0]));
}
redis的模糊匹配是大多数公司在生产环境严禁执行的命令，因为redis是单线程，模糊匹配需要大量的扫描时间。
建议楼主可以从以下几点出发 希望可以给你带来灵感
1: 设置redis的回收策略，可以应用在这些缓存如果没有被删除也不会对业务产生影响的场景。
2: 如果是正常业务需要按批量删除数据 可以按批次将id存至一个固定id的list或set中， 如你的例子中可以设置60个固定以日期为key的list，里面存放XXX:XXX:XXX:XXX_yyyy-MM-dd的数据
3: 如果是版本更新带来的兼容性问题，可以使用部分key或者全部key前面加入版本号的方式
面对2亿数据量的级别肯定不能用模糊查询，会造成严重阻塞，可以试试SCAN，迭代查询，通过起止游标返回查询，然后一直遍历下去，性能肯定会比keys要好很多