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Redis慢查询,redis-cli,redis-benchmark,info

时间:2017-11-04 13:34:23      阅读:289      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:拒绝   dir   文件创建   --   统计信息   scheduled   内存信息   核心   保存   

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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原文地址:http://www.cnblogs.com/chimeiwangliang/p/7776968.html

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