Redis慢查询，redis-cli，redis-benchmark，info
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Redis慢查询，redis-cli，redis-benchmark，info相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、慢查询：
1、慢查询的作用：通过慢查询分析，找到有问题的命令进行优化。
2、慢查询的redis的配置参数：
slowlog-log-slower-than 慢查询预设阈值（单位是微秒1秒=1000000微秒） slowlog-max-len 慢查询最多存多少条
修改慢查询有两种方法：
1、直接在redis.conf上修改。 2、在redis的shell里面修改： config set slowlog-log-slower-than 20000 config set slowlog-man-len 1000 config rewrite #持久化写入到本地文件
慢查询日志是会存储在内存中, 没有文件存储慢查询日志内容. 所以在获取慢查询日志时候，会响应非常快. 对性能影响很小.
获取慢查询日志可以使用 slowlog get 命令, 将会所有的慢查询记录. 获取指定数量的慢查询使用：
slowlog get n
慢查询日志四个属性：
1、第一个字段是每个慢查询唯一标识。
2、处理完命令后的时间戳
3、执行改名了所需要的时间，单位微妙
4、命令的参数列表，是个数组类型
每个慢查询实体的ID都是唯一的，而且不会被重新设置，只会在redis重启后才会重置它.
查看当前慢查询日志长度：
slowlog len
清空慢查询日志内容:
slowlog reset
二、Redis的shell详解：
1、redis-cli
1、-r 代表将命令重复执行多次 ./redis-cli -r 3 ping PONG PONG PONG ping命令可用于检测redis实例是否存活，如果存活则显示PONG。 2、-i 每隔几秒(如果想用ms，如10ms则写0.01)执行一次命令，必须与-r一起使用。 ./redis-cli -r 3 -i 1 ping PONG PONG PONG
./redis-cli -r 10 -i 1 info|grep used_memory_human used_memory_human:2.95G ..................................... used_memory_human:2.95G 每隔1秒输出内存的使用量，一共输出10次。 ./redis-cli -h ip -p port info server|grep process_id process_id:999 #获取redis的进程号999 3、-x 代表从标准输入读取数据作为该命令的最后一个参数。 ./echo "world" |redis-cli -x set hello Ok 4、-c 连接集群结点时使用，此选项可防止moved和ask异常。 5、-a 如配置了密码，可用a选项。 6、--scan和--pattern 用于扫描指定模式的键，相当于scan命令。 7、--slave 当当前客户端模拟成当前redis节点的从节点，可用来获取当前redis节点的更新操作。合理利用可用于记录当前连接redis节点的一些更新操作，这些更新可能是实开发业务时需要的数据。 8、--rdb 会请求redis实例生成并发送RDB持久化文件，保存在本地。可做定期备份。 9、--pipe 将命令封装成redis通信协议定义的数据格式，批量发送给redis执行。 10、--bigkeys 统计bigkey的分布，使用scan命令对redis的键进行采样，从中找到内存占用比较大的键，这些键可能是系统的瓶颈。 11、--eval 用于执行lua脚本 12、--latency 有三个选项，--latency、--latency-history、--latency-dist。它们可检测网络延迟，展现的形式不同。 13、--stat 可实时获取redis的重要统计信息。info命令虽然比较全，但这里可看到一些增加的数据，如requests（每秒请求数） 14、--raw 和 --no-raw --no-raw 要求返回原始格式。--raw 显示格式化的效果。
2、redis-server
检测当前系统是否提供1G内存给redis。
./redis-server --test-memory 1024
3、redis-benchmark
可以为redis做基准测试：
1、-c 客户端的并发数量（默认50） 2、-n 客户端的请求总量（默认是100000） ./redis-benchmark -c 100 -n 100000 #代表100个客户端同时请求redis，一共执行100000次，redis-benchmark会对各个数据类型结构命令进行测试 ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 0.97 seconds 100 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.37% <= 1 milliseconds 99.84% <= 2 milliseconds 99.94% <= 3 milliseconds 99.97% <= 4 milliseconds 100.00% <= 4 milliseconds 102880.66 requests per second 3、-q 仅仅显示redis-benchmark的requests per second信息： PING_INLINE: 104602.52 requests per second PING_BULK: 103842.16 requests per second SET: 101010.10 requests per second GET: 104712.05 requests per second INCR: 105820.11 requests per second LPUSH: 106157.12 requests per second RPUSH: 102880.66 requests per second LPOP: 102459.02 requests per second RPOP: 103842.16 requests per second SADD: 103199.18 requests per second HSET: 105485.23 requests per second SPOP: 98716.68 requests per second 4、-r 在一个空的redis上执行redis-benchmark会发现有三个键，想要插入更多的键，执行-r选项，可以向redis插入更多的键。 5、 -P 代表每个请求pipeline的数据量（默认为1）。 6、 -k 代表客户端是否使用keeplive，1为使用，0为不使用，默认为1 7、-t 可以对指定命令进行基准测试。 8、--csv 将结果按照csv格式输出，便于后续处理，入导到Excel等。
三、info命令：
info server 服务端信息 redis_version #Redis服务器版本 redis_git_sha1 #Git SHA1 redis_git_dirty #Git脏标志 os #Redis服务器的宿主操作系统 arch_bits #架构（32或64位） multiplex_api #Redis所使用的事件处理机制 gcc_version #编译Redis时所使用的GCC版本 process_id #服务器进程的PID run_id #Redis的服务器的随机标识符（用于前哨和集群） tcp_port #TCP / IP监听端口 uptime_in_seconds #自动Redis服务器启动以来，经过的秒数 uptime_in_days #自动Redis服务器启动以来，经过的天数 lru_clock #以分钟为单位进行自增的时钟，用于LRU管理 info clients 客户端信息 connected_clients #已连接客户端的数量（不包括通过从属性服务器连接的客户端） client_longest_output_list #当前连接的客户端当中，最长的输出列表 client_longest_input_buf #当前连接的客户端当中，最大输入缓存 blocked_clients #正在等待阻塞命令（BLPOP，BRPOP，BRPOPLPUSH）的客户端的数量
info memory 内存信息 used_memory #由Redis分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位 used_memory_human #以人类可读的格式返回Redis分配的内存总量 used_memory_rss #从操作系统的角度，返回Redis已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top， ps等命令的输出一致。 used_memory_peak #Redis的内存消耗峰值（以字节为单位） used_memory_peak_human #以人类可读的格式返回Redis的内存消耗峰值 used_memory_lua #Lua引擎所使用的内存大小（以字节为单位） mem_fragmentation_ratio # used_memory_rss和 used_memory之间的比率 mem_allocator #在编译时指定的，Redis所使用的内存分配器。可以是libc，jemalloc或者tcmalloc。 info persistence RDB和AOF的持久化相关信息 loading:0 #服务器是否正在载入持久化文件 rdb_changes_since_last_save:28900855 #离最近一次成功生成rdb文件，写入命令的个数，即有多少个写入命令没有持久化 rdb_bgsave_in_progress:0 #服务器是否正在创建rdb文件 rdb_last_save_time:1482358115 #离最近一次成功创建rdb文件的时间戳。当前时间戳 - rdb_last_save_time=多少秒未成功生成rdb文件 rdb_last_bgsave_status:ok #最近一次rdb持久化是否成功 rdb_last_bgsave_time_sec:2 #最近一次成功生成rdb文件耗时秒数 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 #如果服务器正在创建rdb文件，那么这个域记录的就是当前的创建操作已经耗费的秒数 aof_enabled:1 #是否开启了aof aof_rewrite_in_progress:0 #标识aof的rewrite操作是否在进行中 aof_rewrite_scheduled:0 info rewrite 任务计划，当客户端发送bgrewriteaof指令，如果当前rewrite子进程正在执行，那么将客户端请求的bgrewriteaof变为计划任务，待aof子进程结束后执行rewrite aof_last_rewrite_time_sec:-1 #最近一次aof rewrite耗费的时长 aof_current_rewrite_time_sec:-1 #如果rewrite操作正在进行，则记录所使用的时间，单位秒 aof_last_bgrewrite_status:ok #上次bgrewriteaof操作的状态 aof_last_write_status:ok #上次aof写入状态 aof_current_size:4201740 #aof当前尺寸 aof_base_size:4201687 #服务器启动时或者aof重写最近一次执行之后aof文件的大小 aof_pending_rewrite:0 #是否有aof重写操作在等待rdb文件创建完毕之后执行? aof_buffer_length:0 #aof buffer的大小 aof_rewrite_buffer_length:0 #aof rewrite buffer的大小 aof_pending_bio_fsync:0 #后台I/O队列里面，等待执行的fsync调用数量 aof_delayed_fsync:0 #被延迟的fsync调用数量 info stats 一般统计信息 total_connections_received:209561105 #新创建连接个数,如果新创建连接过多，过度地创建和销毁连接对性能有影响，说明短连接严重或连接池使用有问题，需调研代码的连接设置 total_commands_processed:2220123478 #redis处理的命令数 instantaneous_ops_per_sec:279 #redis当前的qps，redis内部较实时的每秒执行的命令数 total_net_input_bytes:118515678789 #redis网络入口流量字节数 total_net_output_bytes:236361651271 #redis网络出口流量字节数 instantaneous_input_kbps:13.56 #redis网络入口kps instantaneous_output_kbps:31.33 #redis网络出口kps rejected_connections:0 #拒绝的连接个数，redis连接个数达到maxclients限制，拒绝新连接的个数 sync_full:1 #主从完全同步成功次数 sync_partial_ok:0 #主从部分同步成功次数 sync_partial_err:0 #主从部分同步失败次数 expired_keys:15598177 #运行以来过期的key的数量 evicted_keys:0 #运行以来剔除(超过了maxmemory后)的key的数量 keyspace_hits:1122202228 #命中次数 keyspace_misses:577781396 #没命中次数 pubsub_channels:0 #当前使用中的频道数量 pubsub_patterns:0 #当前使用的模式的数量 latest_fork_usec:15679 #最近一次fork操作阻塞redis进程的耗时数，单位微秒 migrate_cached_sockets:0 # info replication 主从信息，master上显示的信息 role:master #实例的角色，是master or slave connected_slaves:1 #连接的slave实例个数 slave0:ip=192.168.64.104,port=9021,state=online,offset=6713173004,lag=0 #lag从库多少秒未向主库发送REPLCONF命令 master_repl_offset:6713173145 #主从同步偏移量,此值如果和上面的offset相同说明主从一致没延迟 repl_backlog_active:1 #复制积压缓冲区是否开启 repl_backlog_size:134217728 #复制积压缓冲大小 repl_backlog_first_byte_offset:6578955418 #复制缓冲区里偏移量的大小 repl_backlog_histlen:134217728 #此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过repl_backlog_size的大小 info replication 主从信息，slave上显示的信息 role:slave #实例的角色，是master or slave master_host:192.168.64.102 #此节点对应的master的ip master_port:9021 #此节点对应的master的port master_link_status:up #slave端可查看它与master之间同步状态,当复制断开后表示down master_last_io_seconds_ago:0 #主库多少秒未发送数据到从库? master_sync_in_progress:0 #从服务器是否在与主服务器进行同步 slave_repl_offset:6713173818 #slave复制偏移量 slave_priority:100 #slave优先级 slave_read_only:1 #从库是否设置只读 connected_slaves:0 #连接的slave实例个数 master_repl_offset:0 repl_backlog_active:0 #复制积压缓冲区是否开启 repl_backlog_size:134217728 #复制积压缓冲大小 repl_backlog_first_byte_offset:0 #复制缓冲区里偏移量的大小 repl_backlog_histlen:0 #此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过repl_backlog_size的大小 info CPU CPU计算量统计信息 used_cpu_sys:96894.66 #将所有redis主进程在核心态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user:87397.39 #将所有redis主进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_sys_children:6.37 #将后台进程在核心态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user_children:52.83 #将后台进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 info commandstats 各种不同类型的命令的执行统计信息 cmdstat_get:calls=1664657469,usec=8266063320,usec_per_call=4.97 #call每个命令执行次数,usec总共消耗的CPU时长(单位微秒),平均每次消耗的CPU时长(单位微秒) info cluster 集群相关信息 cluster_enabled:1 #实例是否启用集群模式 info keyspace 数据库相关的统计信息 db0:keys=194690,expires=191702,avg_ttl=3607772262 #db0的key的数量,以及带有生存期的key的数,平均存活时间
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Redis 5.0 redis-cli --cluster help说明