一、INFO 命令详解

info主要有一下几项，因版本不同可能略有差别

• server
• clients
• memory
• persistence
• stats
• replication
• cpu
• keyspace

server段一般是配置以及系统项不用特别的关注。

1.1、client段：

# Clients
connected_clients:2053  #当前客户端连接数
client_longest_output_list:0    #当前连接的客户端当中，最长的输出列表
client_biggest_input_buf:0      # 当前连接的客户端当中，最大输入缓存
blocked_clients:0               #被阻塞的客户端数

因为Redis是单线程模型(只能使用单核)，来处理所有客户端的请求， 但由于客户端连接数的增长，处理请求的线程资源开始降低分配给单个客户端连接的处理时间，这时每个客户端需要花费更多的时间去等待Redis共享服务的响应。

因为Redis是单线程模型(只能使用单核)，来处理所有客户端的请求，且Redis默认允许客户端连接的最大数量是10000。若是看到连接数超过5000以上，那可能会影响Redis的性能。因此监控客户端连接数是非常重要的，因为客户端创建连接数的数量可能超出预期的数量，也可能是客户端端没有有效地释放连接。

相关配置项：

maxclients 10000
tcp-backlog 10240  #TCP 监听的最大容纳数量 默认511

1.2、memory段：

# Memory    
used_memory:65256464            #使用内存，以字节（byte）为单位
used_memory_human:62.23M        #以人类可读的格式返回 Redis 分配的内存总量
used_memory_rss:54554624        #系统给redis分配的内存即常驻内存，和top 、 ps 等命令的输出一致。
used_memory_peak:2857386920     #内存使用的峰值大小
used_memory_peak_human:2.66G    #以人类可读的格式返回 Redis 的内存峰值
used_memory_lua:33792           #lua引擎使用的内存
mem_fragmentation_ratio:0.84    #redis 内存碎片率
mem_allocator:jemalloc-3.6.0    #内存分配器

在使用redis经常会因为memory引发一些列的问题。像因为内存交换产生的性能问题以及延迟问题等。

我们可以通过一下几种方式来减少redis内存交换的发生

1. 使用Hash Redis在储存小于100个字段的Hash结构上，其存储效率是非常高的。官方也建议我们尽可能多地使用Hash存储。Hash的操作命令是HSET(key, fields, value)和HGET。
2. 设置key的过期时间
3. 回收key 设置要maxmemory，且redis实例启用了rdb功能就需要将maxmemory设置为系统可使用内存的45%，因为快照时需要一倍的内存来复制整个数据集，也就是说如果当前已使用45%，在快照期间会变成95%(45%+45%+5%)，其中5%是预留给其他的开销。如果没开启快照功能，maxmemory最高能设置为系统可用内存的95%。 当内存使用达到设置的最大阀值时，需要选择一种key的回收策略，即配置文件中的maxmemory-policy字段设置 若是Redis数据集中的key都设置了过期时间，那么volatile-ttl策略是比较好的选择。但如果key在达到最大内存限制时没能够迅速过期，或者根本没有设置过期时间。那么设置为allkeys-lru值比较合适，它允许Redis从整个数据集中挑选最近最少使用的key进行删除(LRU淘汰算法)。

Redis还提供了一些其他淘汰策略，如下：

• volatile-lru：使用LRU算法从已设置过期时间的数据集合中淘汰数据。
• volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集合中挑选即将过期的数据淘汰。
• volatile-random：从已设置过期时间的数据集合中随机挑选数据淘汰。
• allkeys-lru：使用LRU算法从所有数据集合中淘汰数据。
• allkeys-random：从数据集合中任意选择数据淘汰。
• no-enviction：禁止淘汰数据。

通过设置maxmemory为系统可用内存的45%或95%(取决于持久化策略)和设置maxmemory-policy为volatile-ttl或allkeys-lru(取决于过期设置)，可以比较准确的限制Redis最大内存使用率，在绝大多数场景下使用这2种方式可确保Redis不会进行内存交换。倘若你担心由于限制了内存使用率导致丢失数据的话，可以设置noneviction值禁止淘汰数据。

另外一定要配置/proc/sys/vm/min_free_kbytes 让系统及时回收内存 echo 102400 >　/proc/sys/vm/min_free_kbytes 设置100m开始回收内存

1.3、persistence 段

# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:1866    #自上次dump后rdb的改动
rdb_bgsave_in_progress:0            #标识rdb save是否进行中
rdb_last_save_time:1452048771       #上次save的时间戳
rdb_last_bgsave_status:ok           #上次的save操作状态
rdb_last_bgsave_time_sec:0          #上次rdb save操作使用的时间(单位s)
rdb_current_bgsave_time_sec:-1      #如果rdb save操作正在进行，则是所使用的时间
aof_enabled:1                       #是否开启aof，默认没开启(已开启)
aof_rewrite_in_progress:0           #标识aof的rewrite操作是否在进行中
aof_rewrite_scheduled:0             #标识是否将要在rdb save操作结束后执行
aof_last_rewrite_time_sec:0         #上次rewrite操作使用的时间(单位s)
aof_current_rewrite_time_sec:-1     #如果rewrite操作正在进行，则记录所使用的时间
aof_last_bgrewrite_status:ok        #上次rewrite操作的状态
aof_last_write_status:ok            #上次write操作的状态
aof_current_size:42820373           #aof当前大小，以字节（byte）为单位
aof_base_size:16223723              #aof上次启动或rewrite的大小
aof_pending_rewrite:0               #同上面的aof_rewrite_scheduled
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IO队列中等待fsync任务的个数
aof_delayed_fsync:41394             #延迟的fsync计数器 TODO

1.4、stats段

# Stats
total_connections_received:61264941 #自启动起连接过的总数
total_commands_processed:951647408  #自启动起运行命令的总数
instantaneous_ops_per_sec:13        #每秒执行的命令个数
rejected_connections:0              #因为最大客户端连接书限制，而导致被拒绝连接的个数
sync_full:23                        
sync_partial_ok:0                   
sync_partial_err:0
expired_keys:40225836               #自启动起过期的key的总数
evicted_keys:0                      #因为内存大小限制，而被驱逐出去的键的个数
keyspace_hits:54841673              #自启动起命中key的个数
keyspace_misses:344507              #自启动起未命中key的个数
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:8775               #上次的fork操作使用的时间（单位ms）

因为Redis是个单线程模型，客户端过来的命令是按照顺序执行的。因此网络问题、慢命令会造成阻塞导致redis性能下降。

如果发生命令阻塞就可以看到每秒命令处理数在明显下降。要分析解决这个性能问题，需要跟踪命令处理数的数量和延迟时间。

降低延迟的几个技巧：

1. 使用多参数命令 若是客户端在很短的时间内发送大量的命令过来，会发现响应时间明显变慢，这由于后面命令一直在等待队列中前面大量命令执行完毕。因此我们可以使用单命令多参数的方式，来减少操作。例如mset mget hmset hmget等。
2. 管道拼接，降低网络延迟
3. 避免操作大集合的慢命令

产看redis延迟时间

[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379  --latency 
min: 0, max: 3, avg: 0.16 (9746 samples)

本机的延迟是160μs

查询慢日志：

[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 slowlog get
 1) 1) (integer) 11
    2) (integer) 1451987715
    3) (integer) 14387
    4) 1) "CONFIG"
       2) "GET"
       3) "*

1)日志的唯一标识符 2)被记录命令的执行时间点，以 UNIX 时间戳格式表示 3)查询执行时间，以微秒为单位。例子中命令使用14毫秒。 4)执行的命令，以数组的形式排列。完整命令是config get *

1.5、replication段

# Replication
role:master                                     #角色（主从）
connected_slaves:1                              #从库数量
slave0:ip=10.15.x.x,port=6379,state=online,offset=2230297606,lag=2 #从库信息
master_repl_offset:2230300129   
repl_backlog_active:1
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:2229251554
repl_backlog_histlen:1048576

1.6、cpu段

# CPU
used_cpu_sys:23111.87                   #cpu在内核态所消耗的cpu的时间
used_cpu_user:17763.81                  #cpu在用户态所消耗的cpu的时间
used_cpu_sys_children:7909.22
used_cpu_user_children:62767.11

1.7、key段

# Keyspace
db0:keys=85904,expires=81390,avg_ttl=47463342

二、客户端连接命令

2.1、client list

# 查看当前连接到redis的会话：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list
# 该命令会打开一个子进程，使用redis-cli客户端打开一个连接，执行client命令，完成后退出
# id=48 addr=192.168.77.100:43328 fd=7
# name= age=0 idle=0 flags=N
# db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r
# cmd=client
# 第1列为连接id，第2列为连接的来源IP和端口，第4列为该连接的名字，为空
# 第5列为该连接已经存在了多少秒，第8列为该链接使用的数据库，第18列为该连接执行的命令

# 使用awk格式化输出，生成简易报表：
# 报表一：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list|sed 's/\r//'|\
awk -F' |:' '{print $1,$2,$5,$6,$9,$19}'|column -t
# 报表二：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list|sed 's/\r//'|\
awk -F'=| |:' \
'BEGIN{for(i=0;i<=24;i++){printf("-")}{printf("Client List Info")}
       for(i=0;i<=23;i++){printf("-")}{printf("\n")}
       print"|--ID--|------ADDR------|---NAME---|----AGE----|-DB-|----CMD----|"}
 {printf("|%6s|%16s|%10s|%11s|%4s|%11s|\n",$2,$4,$9,$11,$17,$37)}
 END{for(i=0;i<=64;i++){printf("-")}{printf("\n")}}'

2.2、CLIENT SETNAME name 和 CLIENT GETNAME 命令：

设置会话连接的连接名和获取会话连接的连接名 
只能设置和查看当前会话

2.3、CLIENT KILL:

杀掉会话，可以根据ID或者是ip:port

# 使用CLIENT LIST命令拼出杀掉会话的命令：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list|sed 's/\r//'|\
awk -F'=| ' '{print "CLIENT KILL "$1" "$2}'
# 或：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list|sed 's/\r//'|\
awk -F'=| ' '{print "CLIENT KILL "$4}'
# 一般不太可能直接杀掉全部的会话进程，可能需要根据关键字来定位那些需要杀掉：
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 client list|sed 's/\r//'|\
grep 'cmd=client'|awk -F'=| ' '{print "CLIENT KILL "$4}'

2.4、CLIENT PAUSE time：

阻塞当前会话连接一定时间，单位是毫秒：
dbsize
CLIENT PAUSE 1
dbsize
相当于：
echo OK;usleep 1000;echo OK

三、参数配置相关：

# 获取所有的参数
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG GET "*"

# 获取最大内存参数
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG GET maxmemory
# 返回值 6871947673

# 设置参数，当前生效，无需重启
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG SET maxmemory 7000000000
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG GET maxmemory
# 返回值 7000000000

[root@mayi ~]# cat redis.conf |grep ^maxmemory
# maxmemory 6871947673
# 配置文件并没有被修改，redis重启参数设置回滚

# 将当前参数刷入配置文件
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG REWRITE
[root@mayi ~]# cat redis.conf |grep ^maxmemory
# maxmemory 7000000000
# 配置文件更新，参数永久设置

# 重置 INFO 命令中的某些统计数据
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 CONFIG RESETSTAT
# 被重置的数据包括：
# Keyspace hits (键空间命中次数)
# Keyspace misses (键空间不命中次数)
# Number of commands processed (执行命令的次数)
# Number of connections received (连接服务器的次数)
# Number of expired keys (过期key的数量)
# Number of rejected connections (被拒绝的连接数量)
# Latest fork(2) time(最后执行 fork(2) 的时间)
# The aof_delayed_fsync counter(aof_delayed_fsync 计数器的值)
# 摘录自 http://redisdoc.com/server/config_resetstat.html

四、底层命令相关：

# 获取全部的命令列表
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 COMMAND

# 获取这些命令的总数
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 COMMAND COUNT

# 获取给定命令的所有键
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 COMMAND GETKEYS SET key value
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 COMMAND GETKEYS MSET k1 v1 k2 v2 k3 v3

# 获取Redis相应命令描述的数组
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 COMMAND INFO del set
# 不负责任的猜测：
#   是命令实现的简单描述
#   如set需要先调用write写
#   然后调用denyoom拒绝被oom

五、危险操作：

删除当前数据库的所有key，只能删除当前库的key：

[root@mayi ~]# echo -e "select 2\nflushdb"|sed 's/$/\r/'|redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 --pipe
# 需要将命令流转化成dos格式，然后使用--pipe参数装入到redis实例

删除所有数据库的所有key，全部库的key都会被清空：

[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 FLUSHALL

关闭redis服务：

[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 SHUTDOWN
[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 SHUTDOWN SAVE
# 默认使用SAVE命令，阻塞服务请求，生成新的RDB，然后关闭redis服务

[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 SHUTDOWN NOSAVE
# 直接关闭redis服务

服务崩溃命令：

[root@mayi ~]# redis-cli -h 192.168.10.100 -p 6379 DEBUG SEGFAULT
# shutdown abort

六、集群相关：

6.1、集群信息：

ROLE          返回当前实例在集群中的角色状态
CLUSTER INFO  获取集群的信息 
CLUSTER NODES 列出集群当前所有节点的状态，包括ID、IP:PORT、角色、数据槽信息

6.2、节点操纵：

CLUSTER MEET <ip> <port> 将ip和port所指定的节点添加到集群当中，让它成为集群的一份子。 
CLUSTER FORGET <node_id> 从集群中移除node_id指定的节点。 
CLUSTER REPLICATE <node_id> 将当前节点设置为node_id指定的节点的从节点。
SLAVEOF host port 将当前服务器转变为指定服务器的从属服务器(slave server) 
CLUSTER SAVECONFIG 将节点的配置文件保存到硬盘里面。 

6.3、数据槽操纵：

CLUSTER ADDSLOTS <slot> [slot ...] 将一个或多个槽（slot）指派（assign）给当前节点。 
CLUSTER DELSLOTS <slot> [slot ...] 移除一个或多个槽对当前节点的指派。 
CLUSTER FLUSHSLOTS 移除指派给当前节点的所有槽，让当前节点变成一个没有指派任何槽的节点。 
CLUSTER SETSLOT <slot> NODE <node_id> 将槽slot指派给node_id指定的节点，如果槽已经指派给另一个节点，那么先让另一个节点删除该槽，然后再进行指派。 
CLUSTER SETSLOT <slot> MIGRATING <node_id> 将本节点的槽 slot 迁移到 node_id 指定的节点中。 
CLUSTER SETSLOT <slot> IMPORTING <node_id> 从 node_id 指定的节点中导入槽 slot 到本节点。 
CLUSTER SETSLOT <slot> STABLE 取消对槽 slot 的导入（import）或者迁移（migrate）。

6.4、数据槽查询：

CLUSTER KEYSLOT <key> 计算键 key 应该被放置在哪个槽上。 
CLUSTER COUNTKEYSINSLOT <slot> 返回槽 slot 目前包含的键值对数量。 
CLUSTER GETKEYSINSLOT <slot> <count> 返回 count 个 slot 槽中的键。

七、服务状态相关：

TIME 
# 返回当前服务器时间UNIX时间戳，到'1970-01-01 00:00:00'+时区 的间隔秒和微秒

DBSIZE 
# 返回当前数据库的 key 的数量

LASTSAVE 
# 返回上一次成功保存RDB的时间戳，UNIX时间戳，到'1970-01-01 00:00:00'+时区的间隔秒

DEBUG OBJECT key 
# 获取 key 的调试信息
# Value at:0x7f2167c72528 refcount:1
# encoding:embstr serializedlength:17 lru:13993658 lru_seconds_idle:1424
# 返回的信息包括value内存地址、编码方式、序列化长度、lru空闲秒数 等

# 慢日志相关
[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379 SLOWLOG LEN
# 查看当前有多少条慢日志
[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379 SLOWLOG GET 1
# 获取最后一条慢日志
# 1) 1) (integer) 95            慢日志的ID
#    2) (integer) 1523857790    慢日志UNIX时间戳
#    3) (integer) 13730         慢日志的耗时/微秒
#    4) 1) "ZADD"               慢日志具体操作内容
#       2) "{OPREATE_RECORD...
#       3) "5.6704707E7"
#       4) "{\"aaCreateTime...
#    5) "192.168.10.117:55165"   会话来源
[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379 SLOWLOG GET
# 获取全部慢日志
[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379 SLOWLOG RESET
# 清空慢日志

# 监控 MONITOR
[root@mayi ~]# redis-cli -c -h 192.168.10.100 -p 6379 MONITOR
# 相当于tailf log，将所有到该redis服务器的会话连接全部监控起来
# 1523933983.091873 [0 192.168.77.100:43468] "dbsize"
# 时间戳 [数据库 IP:PORT] "命令"
date -d@1523933983.091873 +%F_%T_%N
# 2018-04-17_10:59:43_091873000

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#Author : mayi

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