到最新的信息， 程序必须定期地移除旧缓存并设置新缓存。 为了保障⽤户的信息安全， 应⽤通常会在⽤户登录⼀周或者⼀个⽉之后移除⽤户的会话信息， 然后通过强 制要求⽤户重新登录来创建新的会话。 程序在进⾏聚合计算的时候， 常常会创建出⼤量临时数据， 这些数据在计算完毕之后通常就不再有⽤， ⽽ 且储存这些数据还会花费⼤量内存空间和硬盘空间。 在遇到上述情况时， 我们虽然可以⾃⾏编写程序来处理这些不再有⽤的数据， 这种命令只需要对数据库进⾏简 单的读写， 它们的执⾏速度⼀般都⾮常快。 第⼆种是⽐较复杂的计算操作， ⽐如 SUNION 命令、 ZINTERSTORE 命令、 BITOP 命令等等， 这种命令需要对 数据库中的元素进⾏聚合计算， 并且随着元素数量的增加， 计算耗费的时间也会增加， 因此这种命令的执 ⾏速度⼀般都⽐较慢。 从效率的⻆度考虑， 如果我们在同⼀个 Redis 服务器⾥⾯同时处理以上两种命令， 那么执⾏第⼆种命令产⽣的阻 在⽤户数量极其庞⼤的情况下， 使⽤命令传播模式 对这个脚本进⾏复制将耗费⼤量⽹络资源， 但使⽤脚本传播模式来复制这个脚本则会是⼀件⾮常容易的事。 现在， 考虑另⼀种情况， 假设我们正在开发⼀个数据聚合脚本， 它包含了⼀个需要进⾏⼤量聚合计算以及⼤量数 据库读写操作的 aggregate_work() 函数： local result_key = KEYS[1] local aggregate_work =