前言
redis是一款非常流行的kv數據庫，以高性能著稱，其高吞吐、低延遲等特性讓廣大開發者趨之若鶩，每每看到別人發出的redis故障報告都讓我產生一種居安思危，以史爲鑑的危機感，恰逢今年十一西安煙雨不斷，抽時間學習了幾個redis監控命令，和大家分享一波。
redis-cli --stat【連續統計】
redis-cli --stat 默認每秒輸出一條新行，其中包含有用信息和每個採集點的請求次數差異。使用此命令可以輕鬆瞭解內存使用情況、客戶端連接計數以及有關已連接 Redis 數據庫的各種其他統計信息。
可以使用-i修改採樣頻率，默認值爲1秒，如下面這個命令代表每2s採集一次數據：
redis-cli --stat -i 2 ------- data ------ --------------------- load -------------------- - child - keys mem clients blocked requests connections 8890 131.89M 47 0 1705992846 (+0) 2595 8890 131.93M 47 0 1705992897 (+51) 2595 8890 131.93M 47 0 1705992954 (+57) 2595 8890 131.97M 47 0 1705992991 (+37) 2595 8890 131.89M 47 0 1705993043 (+52) 2595 8890 131.97M 47 0 1705993088 (+45) 2595 8890 132.01M 47 0 1705993122 (+34) 2595 8890 132.01M 47 0 1705993168 (+46) 2595 8890 132.01M 47 0 1705993194 (+26) 2595 8890 131.93M 47 0 1705993267 (+73) 2595
redis-cli --bigkeys【統計大key】
這個命令用作鍵空間分析器，它掃描數據集中的大鍵，但也提供有關數據集所包含的數據類型的信息。
# redis-cli --bigkeys # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per 100 SCAN commands (not usually needed). [00.00%] Biggest hash found so far '"hash_big"' with 6 fields [00.00%] Biggest set found so far '"set_big"' with 6 members [00.00%] Biggest string found so far '"string_big"' with 979 bytes [00.00%] Biggest string found so far '"string_big_2"' with 1365 bytes -------- summary ------- Sampled 5 keys in the keyspace! Total key length in bytes is 38 (avg len 7.60) Biggest hash found '"hash_big"' has 6 fields Biggest string found '"string_big_2"' has 1365 bytes Biggest set found '"set_big"' has 6 members 0 lists with 0 items (00.00% of keys, avg size 0.00) 1 hashs with 6 fields (20.00% of keys, avg size 6.00) 3 strings with 2420 bytes (60.00% of keys, avg size 806.67) 0 streams with 0 entries (00.00% of keys, avg size 0.00) 1 sets with 6 members (20.00% of keys, avg size 6.00) 0 zsets with 0 members (00.00% of keys, avg size 0.00)
在輸出的第一部分中，將報告遇到的每個大於前一個較大key（相同類型）的新key。摘要部分提供有關 Redis 實例內數據的一般統計信息。
該程序使用 SCAN 命令，因此它可以在繁忙的服務器上執行而不會影響操作，當然也可以使用-i選項來限制每個 SCAN 命令的指定秒數部分的掃描過程。
例如，redis-cli --bigkeys -i 1 代表每次SCAN執行之後sleep 1s。
可以看到--bigkeys給出了每種數據結構的top 1 bigkey，同時給出了每種數據類型的鍵值個數以及平均大小。
redis-cli monitor【監控命令執行】
redis-cli monitor 1665128881.578949 [0 127.0.0.1:46046] "COMMAND" "DOCS" 1665128885.870333 [0 127.0.0.1:46046] "get" "a" 1665128891.200705 [0 127.0.0.1:46046] "set" "a" "asdfasdfasd" "asdfasdf" 1665128897.234390 [0 127.0.0.1:46046] "sadd" "test" "aaa" 1665128902.439247 [0 127.0.0.1:46046] "smembers" "test" 1665128906.257225 [0 127.0.0.1:46046] "smembers" "test" 1665128910.073980 [0 127.0.0.1:46046] "smembers" "test" 1665128914.688753 [0 127.0.0.1:46046] "hget" "all" "hello" 1665128918.006031 [0 127.0.0.1:46046] "hget" "all" "hello"
可以看到目前smembers和hget命令執行的比較頻繁，可能是異常流量導致，需要引起我們的注意了。
更方便的是redis-cli monitor可以和管道配合使用，比如redis-cli monitor | grep goods_test_001
redis-cli monitor |grep goods_test_001 1665129150.063322 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129150.935202 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129151.486148 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129152.012097 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129152.550077 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129153.059130 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129153.595023 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129154.166608 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129154.687753 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001" 1665129155.204012 [0 127.0.0.1:46046] "get" "goods_test_001"
結合grep goods_test_001可以發現goods_test_001這個key當前有大量的讀請求。
Pub/sub mode【發佈訂閱模式】
redis-cli可以用來發布/訂閱消息，如果你的系統中使用了redis的發佈訂閱功能，可以使用redis-cli的這一特性來進行一些調試工作。
比如，使用redis-cli發佈一條消息到mychannel
redis-cli publish mychannel helloworld
同樣的，使用redis-cli訂閱mychannel發來的消息
redis-cli subscribe mychannel Reading messages... (press Ctrl-C to quit) 1) "subscribe" 2) "mychannel" 3) (integer) 1 1) "message" 2) "mychannel" 3) "helloworld"
Monitoring the latency of Redis instances【監控延遲】
redis-cli提供了多種工具幫助我們發現延遲，涉及的指標有最小值、最大值、平均值、延遲分佈情況等。
基本的延遲檢查工具是redis-cli --latency。使用--latency，redis-cli 運行一個循環，以每秒100次的速度向redis發送PING命令，並測量收到回覆的時間，統計信息在控制檯中實時更新。
# redis-cli --latency min: 0, max: 3, avg: 0.28 (536 samples)
統計數據以毫秒爲單位，上面的測試一共發了536個PING命令，最小響應時間爲0毫秒（0不代表沒有延遲，只是說毫秒統計不到），最大爲3毫秒，平均值爲0.28毫秒。
有時我們更希望看到redis延遲變化的趨勢，這時--latency-history就可以派上用場，它的工作機制和--latency相同，只是每15秒（默認）重新開啓一個測試會話。
redis-cli --latency-history min: 0, max: 7, avg: 0.25 (1432 samples) -- 15.00 seconds range min: 0, max: 1, avg: 0.24 (1435 samples) -- 15.00 seconds range min: 0, max: 15, avg: 0.27 (1429 samples) -- 15.01 seconds range min: 0, max: 5, avg: 0.28 (1431 samples) -- 15.01 seconds range min: 0, max: 5007, avg: 7.71 (839 samples) -- 15.01 seconds range min: 1, max: 18, avg: 3.58 (1092 samples) -- 15.01 seconds range min: 0, max: 13, avg: 3.56 (1093 samples) -- 15.01 seconds range min: 1, max: 15, avg: 3.61 (1090 samples) -- 15.00 seconds range min: 1, max: 17, avg: 3.60 (1091 samples) -- 15.01 seconds range min: 0, max: 26, avg: 2.57 (1178 samples) -- 15.00 seconds range
可以看到，上面每隔15秒輸出一組數據，在第5個15秒開始時耗時明顯增加。
內部還實現了另一個非比尋常的延遲檢測工具，它不檢查 Redis 實例的延遲，而是檢查運行的計算機的延遲，此延遲是內核計劃程序、虛擬機管理程序（如果是虛擬化實例）等所固有的。
redis稱之爲內在延遲，因爲它對程序員來說基本上是不透明的，如果 redis 實例具有高延遲，檢查其他因素之外，還值得檢查內核本身的延遲。
通過測量內在延遲，我們就知道這是基準，redis 無法超越內核，使用redis-cli --intrinsic-latency <持續時間>開啓測試，持續時間5秒。
redis-cli --intrinsic-latency 5 Max latency so far: 1 microseconds. Max latency so far: 16 microseconds. Max latency so far: 70 microseconds. Max latency so far: 109 microseconds. Max latency so far: 145 microseconds. Max latency so far: 205 microseconds. Max latency so far: 283 microseconds. Max latency so far: 363 microseconds. Max latency so far: 2507 microseconds. Max latency so far: 4541 microseconds. 100063828 total runs (avg latency: 0.0500 microseconds / 49.97 nanoseconds per run). Worst run took 90878x longer than the average latency. # redis-cli --intrinsic-latency 5 Max latency so far: 1 microseconds. Max latency so far: 39 microseconds. Max latency so far: 41 microseconds. Max latency so far: 45 microseconds. Max latency so far: 62 microseconds. Max latency so far: 8839 microseconds. Max latency so far: 9357 microseconds. Max latency so far: 10310 microseconds. Max latency so far: 10322 microseconds. Max latency so far: 10573 microseconds. Max latency so far: 10682 microseconds. Max latency so far: 11177 microseconds. Max latency so far: 11514 microseconds. 35539207 total runs (avg latency: 0.1407 microseconds / 140.69 nanoseconds per run). Worst run took 81840x longer than the average latency.
注意：--intrinsic-latency只能在redis實例所在機器運行。
從上面的輸出可以看到內核的最大延遲達到了11514微秒（115毫秒左右），也從側面說明執行redis命令的最大延遲起碼在115毫秒之上。
Replica mode【副本模式】
redis-cli --replica sending REPLCONF capa eof sending REPLCONF rdb-filter-only SYNC with master, discarding bytes of bulk transfer until EOF marker... SYNC done after 211 bytes. Logging commands from master. sending REPLCONF ACK 0 "ping" "SELECT","0" "set","a","b" "hset","hash","name","jack"
可以看到主節點上執行了set，hset等指令，命令行實時輸出。
如果你正在開發一個跨機房同步的redis同步工具，當你的從節點未按預期收到指令時，就可以使用這一命令做一些調試和診斷，爲了方便理解，我放一張老東家自研的redis跨機房同步工具流程圖。
Performing an LRU simulation【模擬LRU訪問】
該工具使用80/20法則來執行 GET 、SET操作 ，意味着 20% 的key將在 80% 的次數內被請求，這符合一般緩存場景中的請求分佈。
我們假設給redis分配的內存爲10兆，內存驅逐策略爲allkeys-lru，預期有100萬個key，期望命中率是90%，測試一下看是否符合預期：
# 設置最大內存10兆 config set maxmemory 10MB # lru-test redis-cli --lru-test 1000000 119250 Gets/sec | Hits: 43654 (36.61%) | Misses: 75596 (63.39%) 125250 Gets/sec | Hits: 46002 (36.73%) | Misses: 79248 (63.27%) 127500 Gets/sec | Hits: 46860 (36.75%) | Misses: 80640 (63.25%) 122500 Gets/sec | Hits: 45228 (36.92%) | Misses: 77272 (63.08%) 126750 Gets/sec | Hits: 46623 (36.78%) | Misses: 80127 (63.22%) 125250 Gets/sec | Hits: 46150 (36.85%) | Misses: 79100 (63.15%) 120000 Gets/sec | Hits: 43962 (36.63%) | Misses: 76038 (63.37%) 121000 Gets/sec | Hits: 44630 (36.88%) | Misses: 76370 (63.12%) 123250 Gets/sec | Hits: 45616 (37.01%) | Misses: 77634 (62.99%)
命中率明顯不符合預期，36%離90%相差甚遠，我們將maxmemory擴大一倍接着測試
# 設置最大內存20兆 config set maxmemory 20MB # lru-test redis-cli --lru-test 1000000 134500 Gets/sec | Hits: 65181 (48.46%) | Misses: 69319 (51.54%) 133500 Gets/sec | Hits: 86515 (64.81%) | Misses: 46985 (35.19%) 133000 Gets/sec | Hits: 98930 (74.38%) | Misses: 34070 (25.62%) 123500 Gets/sec | Hits: 95223 (77.10%) | Misses: 28277 (22.90%) 122000 Gets/sec | Hits: 94237 (77.24%) | Misses: 27763 (22.76%) 122250 Gets/sec | Hits: 94430 (77.24%) | Misses: 27820 (22.76%) 122500 Gets/sec | Hits: 94564 (77.20%) | Misses: 27936 (22.80%) 124000 Gets/sec | Hits: 95517 (77.03%) | Misses: 28483 (22.97%) 125000 Gets/sec | Hits: 96723 (77.38%) | Misses: 28277 (22.62%) 129000 Gets/sec | Hits: 99839 (77.39%) | Misses: 29161 (22.61%)
內存增加一倍以後命中率達到了77%左右，繼續調整maxmemory直到符合預期。
redis-cli --lru-test切記不要在生產環境使用，會給服務器帶來較大壓力；
推薦閱讀
https://redis.io/docs/manual/cli/
