Redis慢查询分析：性能优化之道

原创 于 2025-09-05 16:02:01 发布 · 1k 阅读 · 28 ·
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#Redis # Performance Optimization # Slow Query Analysis

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    📘拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper)，消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。

    📙不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

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    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询概述

    在许多使用Redis作为数据存储和缓存系统的场景中，性能问题往往成为制约系统效率的关键因素。一个典型的场景是，当系统在高并发环境下运行时，某些Redis操作可能会因为执行时间过长而成为瓶颈。为了诊断和优化这类问题，了解Redis的慢查询分析功能变得尤为重要。

    慢查询分析是Redis提供的一种监控工具，用于记录并分析执行时间超过预设阈值的查询。这些查询通常被称为“慢查询”，它们可能是由于数据结构选择不当、查询逻辑复杂、数据量过大等原因导致的。在长时间运行的系统中，频繁的慢查询可能会导致性能下降，甚至影响系统的稳定性。

    介绍Redis知识点之慢查询分析：慢查询概述的重要性在于，它能够帮助开发者识别和解决系统中的性能瓶颈。通过分析慢查询，开发者可以了解哪些操作是系统性能的瓶颈，从而针对性地进行优化。此外，慢查询分析还能帮助开发者了解系统运行状态，及时发现潜在的问题，避免系统因性能问题而崩溃。

    接下来，我们将深入探讨慢查询的定义和原因。慢查询定义将详细解释何为慢查询，以及如何设置慢查询的阈值。慢查询原因部分将分析导致慢查询的常见原因，如数据结构选择不当、查询逻辑复杂、数据量过大等，并提供相应的优化建议。

    通过本章节的学习，读者将能够：

    1. 理解慢查询的定义及其在Redis中的作用。
    2. 识别导致慢查询的常见原因。
    3. 学习如何设置慢查询的阈值，以便在系统运行过程中及时发现并处理慢查询。
    4. 掌握一些优化慢查询的方法，提高Redis的性能。

    这些知识对于维护和优化Redis性能至关重要，尤其是在高并发、大数据量的应用场景中。通过掌握这些技能，开发者可以确保系统稳定高效地运行。

    慢查询定义

    在Redis中，慢查询指的是执行时间超过预设阈值的查询。这些查询通常被认为是性能瓶颈，因为它们会消耗更多的系统资源，降低整体性能。慢查询的定义可以从以下几个方面进行阐述：

    1. 执行时间：慢查询的执行时间是指从查询开始到查询结束所经过的时间。在Redis中，这个时间通常以微秒为单位。

    2. 预设阈值：Redis允许用户设置一个慢查询的阈值，当查询的执行时间超过这个阈值时，该查询就会被标记为慢查询。默认情况下，Redis的慢查询阈值为10000微秒（即10毫秒）。

    3. 查询类型：慢查询可以包括所有类型的查询，如键查找、字符串操作、哈希操作、列表操作、集合操作、有序集合操作等。

    4. 慢查询日志：Redis会将慢查询的相关信息记录到慢查询日志中，以便后续分析。这些信息包括查询的执行时间、查询语句、查询类型等。

    5. 慢查询触发条件：当查询的执行时间超过预设阈值时，Redis会触发慢查询。此时，Redis会将该查询的相关信息记录到慢查询日志中。

    为了更好地理解慢查询的定义，以下是一个具体的场景：

    假设有一个Redis实例，其慢查询阈值为10毫秒。当用户执行一个键查找操作时，该操作的实际执行时间为15毫秒。由于这个执行时间超过了预设的阈值，因此这个键查找操作就会被标记为慢查询。

    通过上述场景，我们可以看出，慢查询的定义主要关注查询的执行时间和预设阈值。只有当查询的执行时间超过阈值时，该查询才会被标记为慢查询。

    慢查询定义方面描述
    执行时间指从查询开始到查询结束所经过的时间，在Redis中以微秒为单位。
    预设阈值用户可设置的查询执行时间上限，超过此阈值则查询被视为慢查询。默认阈值为10000微秒（10毫秒）。
    查询类型包括键查找、字符串操作、哈希操作、列表操作、集合操作、有序集合操作等所有类型的查询。
    慢查询日志Redis记录慢查询的相关信息，如执行时间、查询语句、查询类型等，以便后续分析。
    慢查询触发条件当查询的执行时间超过预设阈值时，Redis触发慢查询，并将相关信息记录到慢查询日志中。
    具体场景假设Redis实例的慢查询阈值为10毫秒，一个键查找操作实际执行时间为15毫秒，则该操作会被标记为慢查询。

    慢查询在Redis中扮演着至关重要的角色，它不仅帮助我们识别性能瓶颈，还能在系统出现问题时提供诊断线索。例如，当某个查询执行时间过长时，我们可以通过慢查询日志来分析原因，可能是数据结构设计不当、缓存策略不优或者硬件资源不足。通过调整预设阈值，我们可以灵活地控制慢查询的触发条件，从而在保证系统性能的同时，不过度干扰正常业务。此外，对于频繁出现的慢查询，我们可以考虑优化查询语句、调整数据结构或升级硬件资源，以提升整体性能。

    # 🌟 示例代码：Redis慢查询分析
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 执行一些可能产生慢查询的操作
r.set('key1', 'value1')
r.get('key1')
r.get('key1')
r.get('key1')
r.get('key1')

# 🌟 模拟慢查询
import time
time.sleep(0.5)
r.get('key1')

    🎉 慢查询定义

    慢查询指的是Redis执行时间超过预设阈值的查询。这个阈值默认为10ms，但可以根据实际情况进行调整。

    🎉 慢查询触发条件

    当Redis执行一个命令的时间超过慢查询的阈值时，该命令就会被记录为慢查询。

    🎉 慢查询日志格式

    慢查询日志通常包含以下信息：

    • 时间戳
    • 命令
    • 执行时间
    • 执行命令的客户端IP
    • 执行命令的用户名

    🎉 常见慢查询类型

    常见的慢查询类型包括：

    • 长时间运行的命令
    • 频繁执行的命令
    • 数据量大的命令

    🎉 慢查询原因分析

    慢查询的原因可以从以下几个方面进行分析：

    📝 数据库层面原因
    • 数据库结构设计不合理
    • 数据索引缺失或不当
    • 数据量过大
    📝 应用层面原因
    • 应用代码逻辑复杂
    • 应用频繁访问数据库
    • 应用未进行缓存处理
    📝 硬件层面原因
    • 硬件性能不足
    • 网络延迟
    📝 配置层面原因
    • Redis配置不当
    • 缓存配置不合理

    🎉 慢查询优化策略

    • 优化数据库结构
    • 增加索引
    • 缓存热点数据
    • 优化应用代码
    • 调整Redis配置
    • 增加硬件资源

    🎉 慢查询日志分析工具

    • Redis Slowlog
    • slowlog.py
    • slowquerylog

    🎉 慢查询监控与预警

    • 使用Redis Slowlog功能
    • 使用第三方监控工具

    🎉 慢查询案例分享

    假设有一个应用，频繁执行以下命令：

    r.mget('key1', 'key2', 'key3', 'key4', 'key5')

    如果这些键值对的数据量较大，那么这个命令的执行时间可能会超过10ms，从而触发慢查询。这时，可以通过优化数据库结构、增加索引、缓存热点数据等方式来优化性能。

    慢查询相关概念描述
    慢查询定义指Redis执行时间超过预设阈值的查询。默认阈值为10ms，可调整。
    慢查询触发条件当Redis执行一个命令的时间超过慢查询的阈值时，该命令会被记录为慢查询。
    慢查询日志格式包含时间戳、命令、执行时间、客户端IP、用户名等信息。
    常见慢查询类型包括长时间运行的命令、频繁执行的命令、数据量大的命令等。
    慢查询原因分析从数据库层面、应用层面、硬件层面、配置层面进行分析。
    慢查询优化策略包括优化数据库结构、增加索引、缓存热点数据、优化应用代码、调整Redis配置、增加硬件资源等。
    慢查询日志分析工具包括Redis Slowlog、slowlog.py、slowquerylog等。
    慢查询监控与预警使用Redis Slowlog功能或第三方监控工具进行监控和预警。
    慢查询案例分享以应用频繁执行r.mget命令为例，分析慢查询可能的原因及优化方法。

    慢查询问题不仅影响Redis的性能，也可能导致整个应用系统的响应速度下降。在实际应用中，通过分析慢查询日志，可以发现潜在的性能瓶颈，从而采取针对性的优化措施。例如，针对数据量大的命令，可以考虑使用批处理或分页查询来减少单次查询的数据量，从而降低查询时间。此外，合理配置Redis的内存参数，如maxmemory和maxmemory-policy，也是优化慢查询的重要手段。

    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询配置

    在Redis数据库的实际应用中，性能问题往往成为制约系统效率的关键因素。特别是在高并发、大数据量的场景下，查询效率的低下可能导致系统响应缓慢，甚至崩溃。为了及时发现并解决这类问题，Redis提供了慢查询分析功能。本文将围绕“Redis知识点之慢查询分析：慢查询配置”这一主题，探讨如何通过配置慢查询日志和设置慢查询阈值来优化Redis的性能。

    在具体的应用场景中，我们可能会遇到这样的情况：一个大型电商平台在高峰时段，由于数据库查询效率低下，导致用户访问速度变慢，页面加载时间延长，用户体验严重下降。这种情况下，通过慢查询分析，我们可以定位到那些执行时间过长的查询语句，从而针对性地进行优化。

    慢查询配置是Redis慢查询分析功能的核心，它包括设置慢查询日志和慢查询阈值两个关键步骤。设置慢查询日志可以帮助我们记录下所有执行时间超过阈值的查询语句，便于后续分析。而设置慢查询阈值则是根据实际业务需求来确定的，它决定了哪些查询会被记录为慢查询。

    接下来，我们将详细介绍如何设置慢查询日志和慢查询阈值。首先，设置慢查询日志需要配置Redis的慢查询日志文件路径和日志级别。通过配置日志文件路径，我们可以将慢查询日志输出到指定的文件中，便于后续查看和分析。而日志级别则决定了记录的详细程度，包括查询语句、执行时间等信息。

    其次，设置慢查询阈值需要考虑业务场景和系统负载。一般来说，阈值设置得越低，记录的慢查询越多，但同时也可能引入大量无关信息，增加分析难度。因此，需要根据实际情况合理设置阈值。

    通过以上两个步骤的配置，我们可以有效地监控Redis的查询性能，及时发现并解决潜在的性能瓶颈。这对于保证系统稳定运行、提升用户体验具有重要意义。在后续内容中，我们将进一步探讨如何通过分析慢查询日志和调整慢查询阈值来优化Redis的性能。

    # 🌟 Redis慢查询日志配置示例

# 🌟 1. 慢查询日志的作用
# 🌟 慢查询日志用于记录Redis中执行时间超过指定阈值的查询，帮助用户定位性能瓶颈。

# 🌟 2. 慢查询日志的配置方法
# 🌟 在Redis配置文件redis.conf中设置以下参数：
# 🌟 slowlog-log-slower-than 1000  # 🌟 设置慢查询的阈值为1000毫秒
# 🌟 slowlog-max-len 128            # 🌟 设置慢查询日志的最大长度为128条

# 🌟 3. 慢查询日志的触发条件
# 🌟 当Redis执行一个命令，并且该命令的执行时间超过了配置文件中设置的阈值时，该命令会被记录到慢查询日志中。

# 🌟 4. 慢查询日志的格式
# 🌟 慢查询日志的格式如下：
# 🌟 # 🌟 Time: 1617425375 Type: command Command: SET key value

# 🌟 5. 慢查询日志的存储方式
# 🌟 慢查询日志存储在Redis的内存中，当达到最大长度时，最老的日志会被移除。

# 🌟 6. 慢查询日志的查询与分析
# 🌟 可以使用Redis的命令来查询和分析慢查询日志：
# 🌟 SLOWLOG GET  # 🌟 获取慢查询日志列表
# 🌟 SLOWLOG LEN  # 🌟 获取慢查询日志的长度
# 🌟 SLOWLOG RESET # 🌟 重置慢查询日志

# 🌟 7. 慢查询日志的优化策略
# 🌟 - 优化查询语句，减少查询时间
# 🌟 - 优化数据结构，提高数据访问效率
# 🌟 - 优化Redis配置，提高Redis性能

# 🌟 8. 慢查询日志的监控与报警
# 🌟 可以使用Redis的命令来监控和报警：
# 🌟 SLOWLOG GET  # 🌟 获取慢查询日志列表
# 🌟 SLOWLOG LEN  # 🌟 获取慢查询日志的长度
# 🌟 SLOWLOG RESET # 🌟 重置慢查询日志

# 🌟 9. 慢查询日志的配置示例
# 🌟 在redis.conf中设置以下参数：
# 🌟 slowlog-log-slower-than 1000
# 🌟 slowlog-max-len 128

    以上代码块展示了Redis慢查询日志的配置示例，包括慢查询日志的作用、配置方法、触发条件、格式、存储方式、查询与分析、优化策略、监控与报警以及配置示例。通过这些配置，用户可以有效地监控和优化Redis的性能。

    慢查询日志相关内容描述
    慢查询日志的作用记录Redis中执行时间超过指定阈值的查询，帮助用户定位性能瓶颈。
    慢查询日志的配置方法在Redis配置文件redis.conf中设置以下参数：
    slowlog-log-slower-than 1000设置慢查询的阈值为1000毫秒
    slowlog-max-len 128设置慢查询日志的最大长度为128条
    慢查询日志的触发条件当Redis执行一个命令，并且该命令的执行时间超过了配置文件中设置的阈值时，该命令会被记录到慢查询日志中。
    慢查询日志的格式# Time: 1617425375 Type: command Command: SET key value
    慢查询日志的存储方式慢查询日志存储在Redis的内存中，当达到最大长度时，最老的日志会被移除。
    慢查询日志的查询与分析可以使用Redis的命令来查询和分析慢查询日志：
    SLOWLOG GET获取慢查询日志列表
    SLOWLOG LEN获取慢查询日志的长度
    SLOWLOG RESET # 重置慢查询日志
    慢查询日志的优化策略- 优化查询语句，减少查询时间
    - 优化数据结构，提高数据访问效率
    - 优化Redis配置，提高Redis性能
    慢查询日志的监控与报警可以使用Redis的命令来监控和报警：
    SLOWLOG GET获取慢查询日志列表
    SLOWLOG LEN获取慢查询日志的长度
    SLOWLOG RESET # 重置慢查询日志
    慢查询日志的配置示例在redis.conf中设置以下参数：
    slowlog-log-slower-than 1000
    slowlog-max-len 128

    慢查询日志不仅记录了查询的执行时间，还提供了查询类型和具体命令信息，这对于性能分析和问题定位至关重要。例如，通过分析慢查询日志，可以发现频繁执行且耗时较长的命令，进而针对性地进行优化，从而提升整体系统的性能。此外，对于大型系统，合理配置慢查询日志的阈值和长度，可以避免日志过多导致的内存消耗过大，同时确保关键性能问题的及时发现。

    # 🌟 Redis慢查询分析：设置慢查询阈值

# 🌟 慢查询定义
"""
慢查询是指Redis执行时间超过预设阈值的查询。这些查询可能由于数据量过大、查询逻辑复杂或硬件性能不足等原因导致。
"""

# 🌟 慢查询触发条件
"""
1. 查询执行时间超过预设阈值。
2. 查询类型包括：命令、事务、管道等。
3. 查询结果包括：成功、失败、异常等。
"""

# 🌟 慢查询阈值设置方法
"""
1. 在Redis配置文件中设置slowlog-log-slower-than参数，单位为微秒。
2. 在运行时通过命令行设置slowlog-get-timeout参数，单位为秒。
"""

# 🌟 阈值设置策略
"""
1. 根据业务需求设置阈值，避免误判。
2. 考虑硬件性能，如CPU、内存、磁盘等。
3. 考虑Redis版本和配置参数。
"""

# 🌟 慢查询日志分析
"""
1. 查看慢查询日志文件，了解慢查询详情。
2. 分析慢查询类型，如命令、事务、管道等。
3. 分析慢查询原因，如数据量过大、查询逻辑复杂等。
"""

# 🌟 慢查询优化建议
"""
1. 优化查询逻辑，减少复杂度。
2. 优化数据结构，提高查询效率。
3. 优化Redis配置参数，如maxmemory、maxmemory-policy等。
"""

# 🌟 慢查询监控工具
"""
1. Redis Slowlog：查看慢查询日志。
2. Redis Monitoring：监控Redis性能。
3. Redis Benchmark：测试Redis性能。
"""

# 🌟 慢查询与性能调优的关系
"""
慢查询是性能调优的重要指标。通过分析慢查询，可以找出性能瓶颈，并进行优化。
"""

# 🌟 慢查询与Redis配置参数的关系
"""
慢查询与Redis配置参数密切相关。合理配置参数可以提高Redis性能，减少慢查询发生。
"""
    慢查询分析相关内容描述
    慢查询定义慢查询是指Redis执行时间超过预设阈值的查询。这些查询可能由于数据量过大、查询逻辑复杂或硬件性能不足等原因导致。
    慢查询触发条件- 查询执行时间超过预设阈值。 <br> - 查询类型包括：命令、事务、管道等。 <br> - 查询结果包括：成功、失败、异常等。
    慢查询阈值设置方法- 在Redis配置文件中设置slowlog-log-slower-than参数，单位为微秒。 <br> - 在运行时通过命令行设置slowlog-get-timeout参数，单位为秒。
    阈值设置策略- 根据业务需求设置阈值，避免误判。 <br> - 考虑硬件性能，如CPU、内存、磁盘等。 <br> - 考虑Redis版本和配置参数。
    慢查询日志分析- 查看慢查询日志文件，了解慢查询详情。 <br> - 分析慢查询类型，如命令、事务、管道等。 <br> - 分析慢查询原因，如数据量过大、查询逻辑复杂等。
    慢查询优化建议- 优化查询逻辑，减少复杂度。 <br> - 优化数据结构，提高查询效率。 <br> - 优化Redis配置参数，如maxmemory、maxmemory-policy等。
    慢查询监控工具- Redis Slowlog：查看慢查询日志。 <br> - Redis Monitoring：监控Redis性能。 <br> - Redis Benchmark：测试Redis性能。
    慢查询与性能调优的关系慢查询是性能调优的重要指标。通过分析慢查询，可以找出性能瓶颈，并进行优化。
    慢查询与Redis配置参数的关系慢查询与Redis配置参数密切相关。合理配置参数可以提高Redis性能，减少慢查询发生。

    在实际应用中，慢查询分析不仅有助于识别性能瓶颈，还能为系统优化提供方向。例如，通过分析慢查询日志，可以发现频繁执行且耗时较长的命令，进而对这部分命令进行优化，如使用更高效的数据结构或调整查询逻辑。此外，合理设置慢查询阈值对于避免误判至关重要，过高可能导致重要性能问题被忽视，过低则可能频繁触发报警，影响监控系统的稳定性。因此，在设置阈值时，需要综合考虑业务需求、硬件性能以及Redis版本等因素，确保监控的准确性和有效性。

    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询日志分析

    在Redis数据库的实际应用中，性能问题往往成为制约系统效率的关键因素。特别是在高并发、大数据量的场景下，查询效率的低下可能导致系统响应缓慢，甚至崩溃。为了及时发现并解决这类问题，Redis提供了慢查询日志功能，通过分析慢查询日志，我们可以深入了解数据库的运行状态，优化查询性能。

    慢查询日志分析是Redis性能优化的重要手段之一。它记录了执行时间超过预设阈值的查询，帮助我们识别出性能瓶颈所在。在介绍这一知识点之前，让我们设想一个场景：一个电商网站在高峰时段，用户访问量激增，导致数据库查询响应时间严重超标，用户界面出现卡顿，严重影响用户体验。在这种情况下，慢查询日志分析就显得尤为重要，它可以帮助我们快速定位到执行缓慢的查询，从而进行针对性的优化。

    慢查询日志分析的重要性体现在以下几个方面：

    1. 性能监控：通过分析慢查询日志，可以实时监控数据库性能，及时发现潜在的性能问题。

    2. 问题定位：当系统出现性能问题时，慢查询日志可以帮助我们快速定位到具体的问题查询，从而针对性地进行优化。

    3. 性能优化：通过对慢查询日志的分析，我们可以找出查询效率低下的原因，如索引缺失、查询语句编写不当等，并进行优化。

    接下来，我们将对慢查询日志的格式和内容进行详细解析。首先，我们将介绍慢查询日志的格式，包括日志的组成部分和字段含义。然后，我们将深入解析日志内容，分析如何从日志中提取关键信息，以便进行性能优化。

    在接下来的内容中，我们将依次讲解以下两个方面：

    1. 日志格式：详细介绍慢查询日志的格式，包括日志的组成部分、字段含义以及如何解读日志。

    2. 日志内容解析：通过具体案例，分析如何从日志中提取关键信息，识别出性能瓶颈，并提出优化建议。

    # 🌟 Redis慢查询日志开启方法
# 🌟 1. 修改Redis配置文件redis.conf
# 🌟 2. 设置slowlog-log-slower-than参数，单位为微秒，默认值为10000，表示只记录超过10毫秒的查询
# 🌟 3. 设置slowlog-max-len参数，表示慢查询日志的最大长度，默认值为128

# 🌟 日志文件位置与格式
# 🌟 默认情况下，Redis的慢查询日志存储在Redis的data目录下，文件名为redis.log
# 🌟 日志格式如下：
# 🌟 时间戳 命令执行时间 命令

# 🌟 日志记录内容解析
# 🌟 时间戳：表示命令执行的绝对时间
# 🌟 命令执行时间：表示命令执行所花费的时间，单位为微秒
# 🌟 命令：表示执行的命令

# 🌟 慢查询阈值设置
# 🌟 通过修改redis.conf文件中的slowlog-log-slower-than参数来设置慢查询的阈值

# 🌟 日志分析工具
# 🌟 1. redis-cli命令行工具
# 🌟 2. slowlog.py脚本
# 🌟 3. 第三方工具，如RedisInsight

# 🌟 常见慢查询类型
# 🌟 1. 大量数据操作
# 🌟 2. 频繁的写操作
# 🌟 3. 错误的命令

# 🌟 慢查询优化建议
# 🌟 1. 优化查询语句，减少数据操作量
# 🌟 2. 使用缓存，减少数据库访问
# 🌟 3. 优化Redis配置，如增加内存大小、调整过期策略等

# 🌟 日志格式配置调整
# 🌟 通过修改redis.conf文件中的slowlog-log-format参数来调整日志格式

    Redis慢查询日志是Redis提供的一种用于分析性能瓶颈的工具。通过开启慢查询日志，我们可以记录下执行时间超过一定阈值的命令，从而帮助我们定位性能问题。

    要开启慢查询日志，首先需要修改Redis的配置文件redis.conf。在redis.conf中，设置slowlog-log-slower-than参数，单位为微秒，默认值为10000，表示只记录超过10毫秒的查询。同时，设置slowlog-max-len参数，表示慢查询日志的最大长度，默认值为128。

    默认情况下，Redis的慢查询日志存储在Redis的data目录下，文件名为redis.log。日志格式如下：

    时间戳 命令执行时间 命令

    其中，时间戳表示命令执行的绝对时间，命令执行时间表示命令执行所花费的时间，单位为微秒，命令表示执行的命令。

    通过修改redis.conf文件中的slowlog-log-slower-than参数，我们可以设置慢查询的阈值。例如，将slowlog-log-slower-than参数设置为5000，则只有执行时间超过5毫秒的命令才会被记录。

    Redis提供了多种日志分析工具，包括redis-cli命令行工具、slowlog.py脚本和第三方工具，如RedisInsight。这些工具可以帮助我们分析慢查询日志，找出性能瓶颈。

    常见的慢查询类型包括大量数据操作、频繁的写操作和错误的命令。针对这些慢查询类型，我们可以采取以下优化建议：

    1. 优化查询语句，减少数据操作量。
    2. 使用缓存，减少数据库访问。
    3. 优化Redis配置，如增加内存大小、调整过期策略等。

    最后，我们还可以通过修改redis.conf文件中的slowlog-log-format参数来调整日志格式。例如，将slowlog-log-format参数设置为"#%l %p %t %k %x %E %q"，则日志格式将变为：

    # 🌟 时间戳 线程ID 命令执行时间 命令
    配置参数说明默认值单位
    slowlog-log-slower-than设置慢查询的阈值，单位为微秒，表示只记录超过该阈值的查询10000微秒
    slowlog-max-len设置慢查询日志的最大长度128条记录
    slowlog-log-format设置慢查询日志的格式"%l %p %t %k %x %E %q"-
    日志文件位置与格式说明
    默认存储位置Redis的data目录下
    默认文件名redis.log
    日志格式时间戳 命令执行时间 命令
    日志记录内容解析说明
    时间戳表示命令执行的绝对时间
    命令执行时间表示命令执行所花费的时间，单位为微秒
    命令表示执行的命令
    日志分析工具说明
    redis-cli命令行工具Redis自带的命令行工具，可以查看慢查询日志
    slowlog.py脚本Python脚本，用于分析慢查询日志
    第三方工具（如RedisInsight）第三方可视化工具，提供更丰富的慢查询日志分析功能
    常见慢查询类型说明
    大量数据操作执行大量数据的查询、插入、更新或删除操作
    频繁的写操作频繁执行写操作，如SET、HSET等
    错误的命令执行错误的命令，如不存在的键名、语法错误等
    慢查询优化建议说明
    优化查询语句减少数据操作量，提高查询效率
    使用缓存减少数据库访问，提高系统性能
    优化Redis配置增加内存大小、调整过期策略等，提高Redis性能
    日志格式配置调整说明
    slowlog-log-format参数设置通过修改redis.conf文件中的slowlog-log-format参数来调整日志格式
    示例格式"#%l %p %t %k %x %E %q"

    在实际应用中，合理配置慢查询日志参数对于性能优化至关重要。例如，通过调整slowlog-log-slower-than参数，可以精确控制哪些查询会被记录，从而避免日志文件过大。此外，slowlog-max-len参数限制了日志记录的最大条数，有助于防止日志文件无限增长。在日志格式方面，slowlog-log-format参数提供了丰富的自定义选项，如命令执行时间、命令类型等，这些信息对于后续的性能分析和问题定位极为关键。例如，在生产环境中，可以将日志格式调整为包含更详细的错误信息，以便快速定位问题。

    # 🌟 以下代码块用于展示Redis慢查询日志的配置方法
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 开启慢查询日志记录，设置超时时间为10000毫秒（10秒）
r.config_set('slowlog-log-slower-than', 10000)

# 🌟 查看慢查询日志的配置信息
config_info = r.config_get('slowlog')
print(config_info.decode())

    Redis的慢查询日志记录功能可以帮助我们分析数据库的执行效率，找出执行时间较长的命令。以下是对Redis慢查询日志的详细解析：

    1. 慢查询日志配置：通过config_set命令可以设置慢查询日志的记录阈值，例如，将超时时间设置为10000毫秒（10秒），即执行时间超过10秒的命令将被记录为慢查询。

    2. 日志格式解析：慢查询日志的格式如下：

      # Time: 实际执行时间
# SQL: 执行的命令
# Client: 客户端信息
# Args: 命令参数

      其中，Time表示命令的执行时间（单位：微秒），SQL表示执行的命令，Client表示客户端信息，Args表示命令的参数。

    3. 慢查询触发条件：当Redis命令的执行时间超过配置的超时时间时，该命令将被记录为慢查询。

    4. 慢查询日志分析工具：可以使用SLOWLOG GET命令获取慢查询日志列表，然后使用SLOWLOG LEN命令获取慢查询日志的数量。

    5. 慢查询性能影响：慢查询可能会导致数据库性能下降，影响用户体验。

    6. 慢查询优化策略：针对慢查询，可以采取以下优化策略：

      • 优化SQL语句，减少查询时间；
      • 使用索引，提高查询效率；
      • 优化Redis配置，例如调整缓存大小、连接数等。

    7. 常见慢查询案例：以下是一些常见的慢查询案例：

      • 缓存穿透：查询不存在的键；
      • 缓存雪崩：大量缓存同时失效；
      • 缓存击穿：热点数据过期。

    8. 慢查询日志可视化：可以使用第三方工具，如Grafana，将慢查询日志数据可视化。

    9. 慢查询日志归档与清理：可以使用SLOWLOG RESET命令清空慢查询日志，或者定期将慢查询日志归档到文件中，以便后续分析。

    配置项说明示例
    slowlog-log-slower-than设置慢查询日志的记录阈值，单位为毫秒。只有执行时间超过此阈值的命令才会被记录。r.config_set('slowlog-log-slower-than', 10000) 设置超时时间为10秒
    慢查询日志格式慢查询日志的记录格式，包括执行时间、执行的命令、客户端信息和命令参数。```

    Time: 实际执行时间

    SQL: 执行的命令

    Client: 客户端信息

    Args: 命令参数

    | 慢查询触发条件           | 当Redis命令的执行时间超过配置的超时时间时，该命令将被记录为慢查询。 | 执行时间超过10秒的命令会被记录为慢查询 |
| 慢查询日志获取           | 使用`SLOWLOG GET`命令获取慢查询日志列表。                         | `r.slowlog_get()` 获取慢查询日志列表 |
| 慢查询日志数量           | 使用`SLOWLOG LEN`命令获取慢查询日志的数量。                       | `r.slowlog_len()` 获取慢查询日志数量 |
| 慢查询性能影响           | 慢查询可能会导致数据库性能下降，影响用户体验。                     | 慢查询可能导致响应时间变长，用户体验下降 |
| 慢查询优化策略           | 针对慢查询，可以采取优化SQL语句、使用索引、优化Redis配置等策略。 | 优化SQL语句、使用索引、调整缓存大小等 |
| 常见慢查询案例           | 常见的慢查询案例包括缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿等。               | 缓存穿透：查询不存在的键；缓存雪崩：大量缓存同时失效；缓存击穿：热点数据过期 |
| 慢查询日志可视化         | 使用第三方工具，如Grafana，将慢查询日志数据可视化。                 | 使用Grafana可视化慢查询日志数据 |
| 慢查询日志归档与清理       | 使用`SLOWLOG RESET`命令清空慢查询日志，或者定期将慢查询日志归档到文件中。 | `r.slowlog_reset()` 清空慢查询日志；定期归档到文件中 |


> 慢查询日志在Redis性能监控中扮演着至关重要的角色。通过设置合理的阈值，可以有效地捕捉到执行时间较长的命令，从而帮助开发者定位性能瓶颈。例如，在生产环境中，可以将`slowlog-log-slower-than`的值设置为5000毫秒，这样所有执行时间超过5秒的命令都会被记录下来。这不仅有助于发现潜在的性能问题，还能为后续的优化工作提供数据支持。在实际操作中，可以通过定期分析慢查询日志，识别出重复出现的慢查询，并针对性地进行优化，如调整SQL语句、增加索引等，从而提升整体性能。




## 🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询优化

在Redis数据库的实际应用中，我们常常会遇到查询效率低下的问题，尤其是在高并发场景下，这种问题尤为突出。一个典型的场景是，当系统处理大量数据时，某些查询操作由于执行时间过长，导致整个系统响应缓慢，甚至出现卡顿现象。这种情况下，慢查询分析及优化显得尤为重要。

慢查询分析是Redis性能优化的重要组成部分。它可以帮助我们识别出执行时间过长的查询，进而针对性地进行优化，从而提高Redis的查询效率，保证系统的稳定运行。慢查询优化不仅能够提升用户体验，还能降低系统资源消耗，提高系统整体性能。

接下来，我们将分别从优化策略和优化案例两个方面对Redis慢查询分析进行深入探讨。

首先，针对优化策略，我们将介绍如何通过调整Redis配置、优化查询语句、使用索引等方式来减少查询时间。具体来说，我们可以通过设置合理的查询时间阈值，记录并分析慢查询日志，找出性能瓶颈所在。此外，我们还可以通过优化数据结构、合理使用缓存策略等方法来提高查询效率。

其次，针对优化案例，我们将通过实际案例展示如何对慢查询进行优化。这些案例将涵盖不同场景下的慢查询问题，如数据量过大、查询语句复杂、缓存失效等。通过分析这些案例，我们可以学习到如何在实际工作中快速定位并解决慢查询问题。

总之，通过对Redis慢查询分析及优化的学习和实践，我们可以更好地掌握Redis的性能优化技巧，提高系统性能，为用户提供更优质的服务。在接下来的内容中，我们将详细介绍Redis慢查询优化的策略和案例，帮助读者深入了解这一知识点。

```python
# 🌟 示例代码：Redis慢查询日志分析
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 查询慢查询日志
slow_query_log = r.execute_command('SLOWLOG', 'GET', 10)

# 🌟 分析慢查询日志
for query in slow_query_log:
 # 解析慢查询日志
 query_id, query_time, query, client_id, client_ip, db = query
 print(f"Query ID: {query_id}")
 print(f"Query Time: {query_time}")
 print(f"Query: {query.decode('utf-8')}")
 print(f"Client ID: {client_id}")
 print(f"Client IP: {client_ip}")
 print(f"Database: {db}")
 print("------")

    🎉 慢查询日志配置

    Redis的慢查询日志功能可以帮助我们监控和优化性能。要启用慢查询日志，首先需要在Redis配置文件中设置slowlog-log-slower-than参数，该参数表示查询执行时间超过多少微秒将被记录为慢查询。例如，将slowlog-log-slower-than设置为10000，表示查询执行时间超过10毫秒将被记录。

    🎉 慢查询触发条件

    慢查询的触发条件是查询执行时间超过配置文件中slowlog-log-slower-than参数指定的值。默认情况下，Redis会将所有执行时间超过10毫秒的查询记录为慢查询。

    🎉 慢查询日志分析

    慢查询日志记录了查询的详细信息，包括查询ID、查询时间、查询语句、客户端ID、客户端IP和数据库编号。通过分析这些信息，我们可以找出性能瓶颈并进行优化。

    🎉 慢查询性能影响

    慢查询会导致Redis性能下降，因为它会占用更多的CPU和内存资源。此外，慢查询还会影响其他查询的执行，因为Redis需要处理更多的查询请求。

    🎉 优化策略：查询优化、索引优化、内存优化

    • 查询优化：优化查询语句，避免使用复杂的查询，减少查询中的数据量。
    • 索引优化：为查询中经常使用的字段创建索引，提高查询效率。
    • 内存优化：合理分配Redis内存，避免内存碎片化。

    🎉 性能监控工具

    可以使用Redis的INFO命令获取Redis服务器的性能信息，包括内存使用情况、连接数、命令统计等。

    🎉 案例分析

    假设我们有一个查询语句SELECT * FROM users WHERE age > 30，执行时间超过了10毫秒。通过分析慢查询日志，我们发现该查询语句没有使用索引，导致查询效率低下。为了优化该查询，我们可以为age字段创建索引。

    🎉 优化前后对比

    优化前，查询语句执行时间超过10毫秒；优化后，查询语句执行时间低于10毫秒，性能得到显著提升。

    慢查询日志相关概念描述
    Redis慢查询日志Redis慢查询日志功能用于监控和优化性能，记录执行时间超过特定阈值的查询
    slowlog-log-slower-thanRedis配置参数，用于设置查询执行时间超过多少微秒将被记录为慢查询
    慢查询触发条件查询执行时间超过slowlog-log-slower-than参数指定的值
    慢查询日志内容包括查询ID、查询时间、查询语句、客户端ID、客户端IP和数据库编号
    慢查询性能影响导致Redis性能下降，占用更多CPU和内存资源，影响其他查询的执行
    优化策略查询优化、索引优化、内存优化
    性能监控工具Redis的INFO命令，获取Redis服务器的性能信息
    案例分析通过分析慢查询日志，找出性能瓶颈并进行优化
    优化前后对比优化前查询执行时间超过阈值，优化后查询执行时间低于阈值，性能提升

    Redis慢查询日志不仅是一种性能监控工具，它还能帮助我们深入了解Redis的内部工作原理。通过对慢查询日志的分析，我们可以发现查询语句中可能存在的性能瓶颈，从而进行针对性的优化。例如，通过调整slowlog-log-slower-than参数，我们可以控制记录慢查询的阈值，从而更有效地聚焦于那些真正影响性能的查询。此外，慢查询日志还能帮助我们识别出那些频繁出现且执行时间较长的查询，这有助于我们制定更有效的优化策略，如查询优化、索引优化和内存优化等。通过这些优化措施，我们可以显著提升Redis的性能，使其更加高效地处理大量数据。

    # 🌟 示例代码：Redis慢查询日志配置
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 配置慢查询日志
r.config_set('slowlog-log-slower-than', '1000')  # 设置慢查询日志的阈值，单位为微秒
r.config_set('slowlog-max-len', '1000')  # 设置慢查询日志的最大长度

    🎉 慢查询日志配置

    Redis的慢查询日志功能可以帮助我们记录执行时间超过指定阈值的命令。通过配置slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len两个参数，我们可以设置慢查询的阈值和日志的最大长度。

    🎉 慢查询触发条件

    慢查询的触发条件是命令执行时间超过配置的阈值。默认情况下，Redis将阈值设置为100毫秒，但这个值可以根据实际情况进行调整。

    🎉 慢查询日志分析

    慢查询日志以文本形式存储，每条日志包含命令类型、命令参数、执行时间等信息。通过分析这些信息，我们可以找出性能瓶颈。

    🎉 慢查询优化策略

    1. 优化查询语句：避免使用复杂的查询语句，尽量使用简单的命令。
    2. 使用索引：对于需要频繁查询的字段，添加索引可以加快查询速度。
    3. 批量操作：将多个命令合并为一条批量操作命令，减少网络往返次数。

    🎉 常见慢查询案例

    1. 大量数据扫描：例如，使用SCAN命令进行数据扫描。
    2. 复杂查询语句：例如，使用HGETALL命令获取整个哈希表。

    🎉 优化前后性能对比

    通过优化慢查询，我们可以显著提高Redis的性能。以下是一个优化前后的性能对比示例：

    # 🌟 示例代码：优化前后性能对比
import time

# 🌟 优化前
start_time = time.time()
r.hgetall('key')
end_time = time.time()
print(f'Optimized: {end_time - start_time} seconds')

# 🌟 优化后
start_time = time.time()
r.hget('key', 'field')
end_time = time.time()
print(f'Optimized: {end_time - start_time} seconds')

    🎉 性能监控工具推荐

    1. Redis宝：一款可视化Redis监控工具，可以实时查看Redis的性能指标。
    2. Redis-cli：Redis自带的命令行工具，可以执行各种命令，包括查看慢查询日志。

    🎉 代码层面优化建议

    1. 避免使用复杂查询语句：尽量使用简单的命令，例如使用HGET代替HGETALL。
    2. 使用索引：对于需要频繁查询的字段，添加索引可以加快查询速度。

    🎉 数据库层面优化建议

    1. 合理配置Redis：根据实际需求调整Redis的配置参数，例如内存大小、连接数等。
    2. 定期清理数据：删除不再需要的数据，释放内存空间。

    🎉 系统层面优化建议

    1. 提高服务器性能：升级服务器硬件，提高CPU、内存和磁盘性能。
    2. 优化网络配置：调整网络参数，提高网络传输速度。
    配置参数说明示例代码
    slowlog-log-slower-than设置慢查询日志的阈值，单位为微秒。超过此阈值的命令将被记录。r.config_set('slowlog-log-slower-than', '1000')
    slowlog-max-len设置慢查询日志的最大长度。超过此长度后，最老的日志将被移除。r.config_set('slowlog-max-len', '1000')
    默认阈值默认情况下，Redis将慢查询的阈值设置为100毫秒。无需配置，默认值为100毫秒
    查询日志格式每条日志包含命令类型、命令参数、执行时间等信息。例如：<time> <command> <args>
    优化策略优化查询语句、使用索引、批量操作等。- 优化查询语句：使用简单的命令代替复杂的查询语句。- 使用索引：对于需要频繁查询的字段，添加索引。- 批量操作：将多个命令合并为一条批量操作命令。
    常见慢查询案例- 大量数据扫描：使用SCAN命令进行数据扫描。- 复杂查询语句：使用HGETALL命令获取整个哈希表。
    性能监控工具- Redis宝：可视化Redis监控工具。- Redis-cli：Redis自带的命令行工具。
    代码层面优化建议- 避免使用复杂查询语句：使用简单的命令代替复杂的查询语句。- 使用索引：对于需要频繁查询的字段，添加索引。
    数据库层面优化建议- 合理配置Redis：根据实际需求调整Redis的配置参数。- 定期清理数据：删除不再需要的数据，释放内存空间。
    系统层面优化建议- 提高服务器性能：升级服务器硬件，提高CPU、内存和磁盘性能。- 优化网络配置：调整网络参数，提高网络传输速度。

    在实际应用中，合理配置slowlog-log-slower-than参数对于监控Redis的性能至关重要。例如，在生产环境中，可以将阈值设置为500微秒，以便捕捉到那些可能影响用户体验的慢查询。此外，通过调整slowlog-max-len参数，可以控制日志的存储空间，避免日志文件无限制增长。值得注意的是，优化策略并非一成不变，应根据具体业务场景和查询模式进行调整。例如，对于频繁进行数据扫描的操作，可以考虑使用HSCAN或SSCAN等命令替代SCAN，以减少对性能的影响。

    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询工具

    在Redis数据库的实际应用中，性能问题往往成为制约系统效率的关键因素。其中，慢查询问题尤为突出，它指的是那些执行时间超过预设阈值的查询操作。这些慢查询不仅会降低数据库的响应速度，还可能影响整个系统的稳定性。为了有效解决这一问题，我们需要借助慢查询分析工具来定位和优化这些性能瓶颈。

    慢查询分析是Redis性能调优的重要环节，它可以帮助我们识别出执行缓慢的查询语句，进而针对性地进行优化。然而，面对海量的查询数据，如何快速准确地找到慢查询语句，成为了摆在开发者面前的一大难题。这就需要我们借助专业的慢查询分析工具。

    慢查询工具的作用在于，它能够自动记录并分析Redis的查询日志，从中提取出执行时间超过阈值的慢查询语句。通过这些工具，我们可以直观地看到哪些查询语句是性能瓶颈，从而有针对性地进行优化。此外，慢查询工具通常还具备以下功能：

    1. 慢查询语句的实时监控：实时监控Redis的查询日志，一旦发现慢查询语句，立即报警或记录下来。

    2. 慢查询语句的统计分析：对慢查询语句进行统计分析，包括查询类型、执行时间、执行频率等，帮助我们了解系统性能的瓶颈所在。

    3. 慢查询语句的优化建议：根据慢查询语句的特点，提供相应的优化建议，如调整查询语句、优化数据结构等。

    接下来，我们将详细介绍Redis慢查询分析中常用的工具，以及这些工具的具体使用方法。通过学习这些内容，读者可以更好地掌握慢查询分析的方法，从而提升Redis数据库的性能。在接下来的文章中，我们将依次介绍以下内容：

    1. Redis慢查询分析常用工具介绍：介绍几种在Redis慢查询分析中常用的工具，如Redis Slow Log、RedisBloom、RedisBench等。

    2. Redis慢查询分析工具使用方法：详细讲解上述工具的使用方法，包括安装、配置、运行等步骤，帮助读者快速上手。

    # 🌟 示例代码：Redis慢查询日志分析工具的使用
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 模拟执行一些慢查询
r.execute_command('SET', 'key1', 'value1')
r.execute_command('GET', 'key1')
r.execute_command('HSET', 'hash1', 'field1', 'value1')
r.execute_command('HGET', 'hash1', 'field1')

# 🌟 查询慢查询日志
slow_query_log_file = '/path/to/redis/slow.log'
with open(slow_query_log_file, 'r') as file:
    for line in file:
        if 'slow query' in line:
            print(line.strip())

    Redis慢查询分析是优化Redis性能的关键步骤。以下是一些常用的工具介绍：

    1. Redis Slow Log：Redis内置的慢查询日志功能，可以记录执行时间超过指定阈值的命令。通过配置slowlog-log-slower-than参数，可以设置慢查询的阈值。

    2. Redis-cli：Redis的命令行工具，可以用来查看慢查询日志。通过执行SLOWLOG GET命令，可以获取慢查询日志列表。

    3. Redis Slow Log Analyzer：一个开源的Redis慢查询日志分析工具，可以生成慢查询报告，包括查询类型、执行时间、命令等。

    4. Python脚本：可以使用Python编写脚本，读取Redis慢查询日志，并进行分析。例如，可以使用redis-py库连接Redis，读取慢查询日志，并筛选出慢查询记录。

    5. Grafana + Prometheus：结合Grafana和Prometheus，可以监控Redis的慢查询。Prometheus可以收集Redis的慢查询指标，Grafana可以展示这些指标。

    以下是一个使用Python脚本分析Redis慢查询日志的示例：

    # 🌟 示例代码：Python脚本分析Redis慢查询日志
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 模拟执行一些慢查询
r.execute_command('SET', 'key1', 'value1')
r.execute_command('GET', 'key1')
r.execute_command('HSET', 'hash1', 'field1', 'value1')
r.execute_command('HGET', 'hash1', 'field1')

# 🌟 查询慢查询日志
slow_query_log_file = '/path/to/redis/slow.log'
with open(slow_query_log_file, 'r') as file:
    for line in file:
        if 'slow query' in line:
            print(line.strip())

    通过这些工具，可以有效地分析Redis的慢查询，并采取相应的优化措施。

    工具名称功能描述使用方法适用场景
    Redis Slow LogRedis内置的慢查询日志功能，记录执行时间超过指定阈值的命令。通过配置slowlog-log-slower-than参数设置慢查询的阈值。适用于快速定位慢查询，了解Redis性能瓶颈。
    Redis-cliRedis的命令行工具，可以查看慢查询日志。执行SLOWLOG GET命令获取慢查询日志列表。适用于快速查看慢查询日志，但不适合进行详细分析。
    Redis Slow Log Analyzer开源的Redis慢查询日志分析工具，生成慢查询报告。使用工具提供的命令或脚本读取日志，生成报告。适用于生成详细的慢查询报告，便于进一步分析。
    Python脚本使用Python编写脚本，读取Redis慢查询日志，并进行分析。使用redis-py库连接Redis，读取日志，筛选慢查询记录。适用于定制化分析，如根据特定条件筛选慢查询，或进行更复杂的分析。
    Grafana + Prometheus结合Grafana和Prometheus监控Redis的慢查询。Prometheus收集Redis慢查询指标，Grafana展示这些指标。适用于实时监控和可视化慢查询数据，便于及时发现和解决问题。

    Redis Slow Log功能不仅记录了执行时间超过阈值的命令，还能帮助开发者深入了解Redis的性能表现，从而优化数据库操作，提升系统效率。例如，通过分析慢查询日志，可以发现某些操作频繁且耗时，进而优化这些操作，减少系统延迟。

    虽然Redis-cli可以查看慢查询日志，但其功能相对有限，无法进行深入分析。相比之下，Redis Slow Log Analyzer能够生成详细的报告，为开发者提供更全面的性能分析。

    Python脚本在处理Redis慢查询日志方面具有更高的灵活性，可以定制化分析需求，如筛选特定条件下的慢查询，或进行更复杂的性能分析。

    Grafana与Prometheus的结合，为Redis慢查询监控提供了强大的可视化工具。通过实时监控和可视化慢查询数据，开发者可以及时发现潜在的性能问题，并迅速采取措施解决。

    # 🌟 Redis慢查询分析工具使用方法示例代码

import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 设置一个慢查询的key
r.set('slow_query_key', 'This is a slow query')

# 🌟 执行一个慢查询操作
r.execute_command('EVAL', """
    local key = KEYS[1]
    local value = redis.call('get', key)
    if value then
        return value
    else
        return 'Key not found'
    end
""", ['slow_query_key'])

# 🌟 模拟慢查询，设置超时时间
r.config_set('slowlog-log-slower-than', 1000)

# 🌟 再次执行慢查询操作
r.execute_command('EVAL', """
    local key = KEYS[1]
    local value = redis.call('get', key)
    if value then
        return value
    else
        return 'Key not found'
    end
""", ['slow_query_key'])

# 🌟 获取慢查询日志
slow_queries = r.execute_command('SLOWLOG', 'GET', 10)

# 🌟 打印慢查询日志
for query in slow_queries:
    print(query)

    在上述代码中，我们首先连接到Redis服务器，并设置了一个慢查询的key。然后，我们执行了一个慢查询操作，并设置了慢查询的日志记录阈值。接着，我们再次执行了相同的慢查询操作，并获取了慢查询日志。

    慢查询日志记录了所有执行时间超过阈值的命令。在上述代码中，我们设置了阈值为1000毫秒。这意味着所有执行时间超过1000毫秒的命令都会被记录在慢查询日志中。

    最后，我们使用SLOWLOG GET命令获取了慢查询日志，并打印了其中的内容。这样，我们就可以分析慢查询日志，找出性能瓶颈并进行优化。

    操作步骤详细说明代码实现
    连接到Redis服务器建立与Redis服务器的连接，指定服务器地址、端口号和数据库索引。r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
    设置慢查询的key在Redis中设置一个键值对，用于模拟慢查询操作。r.set('slow_query_key', 'This is a slow query')
    执行慢查询操作使用Redis的EVAL命令执行一个自定义的Lua脚本，模拟慢查询操作。Lua脚本中包含获取键值的逻辑。`r.execute_command('EVAL', """

    local key = KEYS[1] local value = redis.call('get', key) if value then return value else return 'Key not found' end """, ['slow_query_key'])| | 设置慢查询日志记录阈值 | 使用config_set命令设置慢查询日志记录的阈值，即命令执行时间超过该阈值时将被记录。 |r.config_set('slowlog-log-slower-than', 1000)| | 再次执行慢查询操作 | 再次执行相同的慢查询操作，以触发慢查询日志记录。 |r.execute_command('EVAL', """ local key = KEYS[1] local value = redis.call('get', key) if value then return value else return 'Key not found' end """, ['slow_query_key'])| | 获取慢查询日志 | 使用SLOWLOG GET命令获取慢查询日志，该命令返回所有执行时间超过阈值的命令记录。 |slow_queries = r.execute_command('SLOWLOG', 'GET', 10)| | 打印慢查询日志 | 遍历慢查询日志，打印每条记录的内容。 |for query in slow_queries: print(query)` |

    在实际应用中，为了确保Redis服务器的性能稳定，合理配置慢查询日志记录阈值至关重要。例如，在生产环境中，可以将阈值设置为1000毫秒，这样只有执行时间超过1秒的命令才会被记录。这种设置有助于及时发现并优化那些性能瓶颈，从而提升整体系统的响应速度。此外，通过分析慢查询日志，开发人员可以针对性地优化代码，减少不必要的数据库操作，提高应用程序的效率。

    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询监控

    在许多高并发、大数据量的应用场景中，Redis作为一款高性能的内存数据库，其性能的稳定性至关重要。然而，在实际使用过程中，由于各种原因，Redis可能会出现慢查询现象，这会严重影响系统的响应速度和用户体验。为了确保Redis服务的稳定运行，我们需要对慢查询进行有效的监控和分析。以下将详细介绍Redis知识点之慢查询分析：慢查询监控的相关内容。

    在某个电商平台的订单处理系统中，由于业务需求的高并发特性，Redis被用作缓存数据库来存储用户订单信息。然而，在系统上线一段时间后，用户反馈订单查询响应速度变慢，甚至出现了查询失败的情况。经过排查，发现是由于Redis中存在大量的慢查询，导致查询效率低下。这一场景充分说明了慢查询监控的重要性。

    慢查询监控是Redis性能优化的重要环节，它可以帮助我们及时发现并解决性能瓶颈。具体来说，慢查询监控包括以下两个方面：

    首先，监控指标。我们需要关注Redis的慢查询日志，记录慢查询的执行时间、查询语句等信息。通过分析这些指标，我们可以了解慢查询的分布情况，从而有针对性地进行优化。

    其次，监控方法。Redis提供了多种监控方法，如使用Redis自带的slowlog功能、第三方监控工具等。这些方法可以帮助我们实时监控Redis的慢查询情况，及时发现并解决问题。

    接下来，我们将详细介绍Redis慢查询监控的具体指标和方法，帮助读者全面了解这一知识点。通过掌握这些内容，读者可以更好地优化Redis性能，确保系统稳定运行。

    # 🌟 Redis慢查询日志配置示例
import redis

# 🌟 连接到Redis服务器
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 🌟 开启慢查询日志记录
r.config_set('slowlog-log-slower-than', '1000')  # 设置慢查询的阈值为1000毫秒
r.config_set('slowlog-max-len', '128')  # 设置慢查询日志的最大长度为128条

    在Redis中，慢查询日志是一种用于记录执行时间超过指定阈值的命令的日志。以下是对慢查询分析中监控指标的相关维度的详细描述：

    1. 慢查询日志配置：通过配置Redis的slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len参数，可以设置慢查询的触发条件和日志的最大长度。例如，上述代码中设置了慢查询的阈值为1000毫秒，即执行时间超过1000毫秒的命令将被记录。

    2. 慢查询触发条件：慢查询的触发条件是命令的执行时间超过配置的阈值。例如，如果将阈值设置为1000毫秒，则执行时间超过1000毫秒的命令将被记录为慢查询。

    3. 慢查询日志格式：慢查询日志的格式通常包括命令的执行时间、命令类型、命令参数等信息。例如，以下是一个慢查询日志的示例：

      1) (integer) 123456  # 命令执行时间（单位：微秒）
2) "GET"            # 命令类型
3) "key"            # 命令参数

    4. 慢查询分析工具：可以使用Redis的SLOWLOG GET命令获取慢查询日志，然后使用文本编辑器或日志分析工具进行分析。

    5. 慢查询性能影响：慢查询可能会导致Redis性能下降，因为它们会占用更多的CPU和内存资源。

    6. 慢查询优化策略：针对慢查询，可以采取以下优化策略：

      • 优化查询语句，减少查询时间；
      • 使用更合适的数据结构，提高数据访问效率；
      • 调整Redis配置，例如增加内存大小、优化缓存策略等。

    7. 监控指标类型：慢查询分析中的监控指标包括命令执行时间、命令类型、命令参数等。

    8. 监控指标阈值设置：根据实际情况设置慢查询的触发阈值，例如，可以将阈值设置为1000毫秒。

    9. 监控指标可视化展示：可以使用图表或仪表板将慢查询分析结果可视化展示，以便更直观地了解系统性能。

    10. 慢查询日志存储与处理：可以将慢查询日志存储到文件或数据库中，以便进行长期存储和分析。

    慢查询日志相关维度详细描述
    慢查询日志配置通过设置slowlog-log-slower-than和slowlog-max-len参数，可以控制慢查询的触发条件和日志的最大长度。例如，设置阈值为1000毫秒，意味着执行时间超过1000毫秒的命令将被记录。
    慢查询触发条件命令执行时间超过配置的阈值时，触发慢查询记录。例如，阈值设置为1000毫秒，则执行时间超过1000毫秒的命令将被记录。
    慢查询日志格式日志通常包含命令执行时间（微秒）、命令类型、命令参数等信息。例如，日志可能包含命令执行时间、命令类型（如"GET"）和命令参数（如"key"）。
    慢查询分析工具使用SLOWLOG GET命令获取慢查询日志，然后使用文本编辑器或日志分析工具进行分析。
    慢查询性能影响慢查询可能占用更多CPU和内存资源，导致Redis性能下降。
    慢查询优化策略包括优化查询语句、使用合适的数据结构、调整Redis配置等。
    监控指标类型包括命令执行时间、命令类型、命令参数等。
    监控指标阈值设置根据实际情况设置慢查询的触发阈值，如1000毫秒。
    监控指标可视化展示使用图表或仪表板将慢查询分析结果可视化，以便直观了解系统性能。
    慢查询日志存储与处理将慢查询日志存储到文件或数据库中，便于长期存储和分析。

    慢查询日志在数据库性能监控中扮演着至关重要的角色。通过对慢查询日志的深入分析，可以揭示数据库性能瓶颈，从而采取针对性的优化措施。例如，通过分析慢查询日志，可以发现某些查询语句执行效率低下，进而对查询语句进行重构，提高数据库的整体性能。此外，慢查询日志还可以帮助识别潜在的安全风险，如SQL注入攻击。因此，合理配置和管理慢查询日志，对于保障数据库安全与稳定运行具有重要意义。

    Redis慢查询分析：监控方法

    在Redis的使用过程中，慢查询分析是一项至关重要的任务。它可以帮助我们识别和解决性能瓶颈，优化数据库操作，从而提高系统的整体性能。以下是关于Redis慢查询分析的监控方法。

    首先，我们需要了解慢查询的定义。在Redis中，慢查询指的是执行时间超过指定阈值的查询。默认情况下，Redis将执行时间超过10毫秒的查询视为慢查询。为了监控慢查询，我们需要配置慢查询日志。

    配置慢查询日志的步骤如下：

    # 🌟 设置慢查询日志文件路径
config set slowlog-logfile /path/to/slowlog.log

# 🌟 设置慢查询日志记录的查询数量
config set slowlog-max-len 1000

# 🌟 设置慢查询的执行时间阈值（单位：毫秒）
config set slowlog-get-timeout 10000

    配置完成后，Redis会自动记录超过阈值的慢查询到指定的日志文件中。接下来，我们可以使用日志分析工具对慢查询日志进行分析。

    常用的日志分析工具有：

    1. redis-cli：Redis自带的命令行工具，可以执行SLOWLOG GET命令获取慢查询日志。
    2. slowlog-analyzer：一个开源的慢查询日志分析工具，可以生成详细的报告。
    3. slowlog-viewer：一个基于Web的慢查询日志查看器。

    以下是一个使用redis-cli获取慢查询日志的示例：

    # 🌟 获取慢查询日志
redis-cli SLOWLOG GET 10

    获取到慢查询日志后，我们可以根据日志内容进行分析。以下是一些常见的分析维度：

    1. 慢查询类型：分析慢查询的类型，如SET、GET、HGET等，可以帮助我们了解哪些操作是性能瓶颈。
    2. 慢查询命令：分析具体的慢查询命令，找出执行时间较长的命令。
    3. 慢查询执行时间：分析慢查询的执行时间，找出执行时间较长的查询。
    4. 慢查询执行频率：分析慢查询的执行频率，找出频繁执行的慢查询。

    针对分析结果，我们可以采取以下优化策略：

    1. 优化查询语句：优化慢查询命令，减少查询时间。
    2. 使用索引：为频繁查询的字段添加索引，提高查询效率。
    3. 分库分表：对于数据量较大的表，可以考虑进行分库分表，降低单个数据库的压力。
    4. 读写分离：使用读写分离技术，将读操作和写操作分离，提高系统性能。

    最后，为了更好地监控Redis性能，我们可以设置监控周期和报警机制。以下是一些监控周期和报警机制的设置方法：

    # 🌟 设置监控周期（单位：秒）
config set notify-keyspace-events Ex
# 🌟 设置报警机制
config set notify-keyspace-events KEA

    通过以上监控方法，我们可以有效地分析Redis慢查询，优化数据库操作，提高系统性能。

    监控方法配置步骤工具分析维度优化策略监控周期与报警机制
    慢查询日志配置设置日志文件路径、记录数量和执行时间阈值Redis配置命令慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    慢查询日志获取使用redis-cli命令获取日志redis-cli慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    日志分析工具使用slowlog-analyzer或slowlog-viewerslowlog-analyzer、slowlog-viewer慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    慢查询类型分析分析SET、GET、HGET等操作日志分析结果慢查询类型优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    慢查询命令分析分析具体的慢查询命令日志分析结果慢查询命令优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    慢查询执行时间分析分析慢查询的执行时间日志分析结果慢查询执行时间优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    慢查询执行频率分析分析慢查询的执行频率日志分析结果慢查询执行频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    优化查询语句优化慢查询命令日志分析结果慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    使用索引为频繁查询的字段添加索引日志分析结果慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    分库分表对数据量较大的表进行分库分表日志分析结果慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    读写分离使用读写分离技术日志分析结果慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    监控周期设置设置监控周期（单位：秒）Redis配置命令慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制
    报警机制设置设置报警机制Redis配置命令慢查询类型、命令、执行时间和频率优化查询语句、使用索引、分库分表、读写分离设置监控周期和报警机制

    在实施慢查询日志配置时，除了设置日志文件路径、记录数量和执行时间阈值外，还需关注日志的实时性，确保在系统运行过程中能够及时捕捉到慢查询信息。通过redis-cli获取日志，可以实时查看慢查询的类型、命令、执行时间和频率，为后续优化提供数据支持。此外，日志分析工具如slowlog-analyzer和slowlog-viewer能够帮助深入分析慢查询，为优化策略提供依据。例如，针对SET、GET、HGET等操作，分析其慢查询类型，有助于针对性地优化查询语句，提升系统性能。

    🍊 Redis知识点之慢查询分析：慢查询案例

    在许多使用Redis作为数据存储和缓存系统的场景中，性能问题往往成为制约系统效率的关键因素。其中，慢查询分析是Redis性能优化的重要环节。以下将具体阐述一个与Redis慢查询分析相关的场景问题，并引出慢查询案例的重要性。

    在一个电商系统中，Redis被广泛用于缓存商品信息、用户会话等数据。由于业务需求，系统需要频繁地读取和更新商品信息。然而，在实际运行过程中，系统管理员发现数据库负载过高，响应速度缓慢。经过分析，发现是由于Redis中存在大量慢查询导致的。这些慢查询不仅消耗了大量的系统资源，还影响了用户的访问体验。

    为了解决这一问题，我们需要对Redis的慢查询进行分析。慢查询分析可以帮助我们识别出系统中性能瓶颈所在，从而针对性地进行优化。以下是介绍Redis知识点之慢查询分析：慢查询案例的重要性。

    首先，慢查询分析有助于发现系统性能瓶颈。通过对慢查询的统计和分析，我们可以了解到哪些操作是导致系统性能下降的主要原因，从而有针对性地进行优化。

    其次，慢查询分析有助于提高系统稳定性。通过监控和优化慢查询，可以降低系统崩溃的风险，提高系统的可用性。

    接下来，我们将通过两个具体的案例来介绍Redis慢查询分析的方法和技巧。

    案例一：分析一个查询操作耗时较长的慢查询，找出其性能瓶颈，并提出优化方案。

    案例二：分析一个更新操作导致大量慢查询的产生，探讨如何优化更新操作，减少慢查询的发生。

    通过对这两个案例的分析，读者可以了解到Redis慢查询分析的具体方法和技巧，为实际工作中解决类似问题提供参考。

    Redis慢查询分析：案例一

    在Redis的使用过程中，慢查询分析是一个至关重要的环节。它可以帮助我们识别和解决性能瓶颈，优化查询效率。以下将结合一个具体案例，详细阐述Redis慢查询分析的过程。

    首先，我们需要了解慢查询日志配置。在Redis配置文件中，可以通过设置slowlog-log-slower-than参数来指定执行时间超过多少微秒的命令会被记录为慢查询。例如，将此参数设置为10000，则执行时间超过10毫秒的命令会被记录。

    接下来，我们分析慢查询触发条件。当Redis执行一个命令时，如果该命令的执行时间超过了slowlog-log-slower-than参数指定的阈值，那么这个命令就会被记录为慢查询。

    为了分析慢查询日志，我们可以使用Redis自带的SLOWLOG命令。该命令可以列出所有慢查询记录，包括命令类型、执行时间、命令详情等。以下是一个示例：

    127.0.0.1:6379> SLOWLOG GET 10
1) 1) "192.168.1.1"
   2) "127.0.0.1"
   3) "SELECT"
   4) "1"
   5) "0.000001"
   6) "1"
2) 1) "192.168.1.1"
   2) "127.0.0.1"
   3) "HGET"
   4) "key1"
   5) "0.000002"
   6) "1"

    从上述输出中，我们可以看到最近两条慢查询记录，分别是执行SELECT命令和HGET命令。

    接下来，我们针对案例一进行具体分析。假设我们有一个Redis实例，其中存储了一个大型的哈希表，包含数百万条记录。在某个时间段内，我们发现HGET命令的执行时间超过了100毫秒，成为慢查询的主要原因。

    为了定位性能瓶颈，我们可以使用以下方法：

    1. 分析慢查询日志，找出执行时间最长的命令。
    2. 使用EXPLAIN命令分析慢查询命令的执行计划，了解Redis如何执行该命令。
    3. 检查Redis服务器配置，如内存大小、缓存策略等。

    针对案例一，我们使用EXPLAIN命令分析HGET命令的执行计划：

    127.0.0.1:6379> EXPLAIN HGET key1 field1
1) "HGET key1 field1"
2) 1) "1"
   2) "key1"
   3) "field1"

    从执行计划中，我们可以看到Redis直接通过哈希表索引获取了field1字段的值。然而，由于数据量较大，导致查询时间较长。

    为了优化查询效率，我们可以采取以下策略：

    1. 优化数据结构，例如使用更合适的数据结构存储数据。
    2. 调整Redis配置，如增加内存大小、调整缓存策略等。
    3. 使用Redis持久化机制，如RDB或AOF，以减少数据丢失的风险。

    最后，针对案例一，我们可以通过以下方式调整Redis配置：

    1. 增加内存大小，以便存储更多数据。
    2. 调整缓存策略，例如使用LRU算法淘汰旧数据。
    3. 使用RDB或AOF持久化机制，确保数据安全。

    通过以上分析和优化，我们可以有效解决Redis慢查询问题，提高查询效率。

    分析步骤操作描述目标
    慢查询日志配置设置slowlog-log-slower-than参数指定记录慢查询的阈值
    慢查询触发条件命令执行时间超过阈值记录慢查询
    分析慢查询日志使用SLOWLOG命令列出慢查询记录
    定位性能瓶颈1. 分析慢查询日志<br>2. 使用EXPLAIN命令<br>3. 检查Redis服务器配置找出执行时间最长的命令、了解执行计划、检查配置
    优化查询效率1. 优化数据结构<br>2. 调整Redis配置<br>3. 使用Redis持久化机制提高查询效率
    调整Redis配置1. 增加内存大小<br>2. 调整缓存策略<br>3. 使用RDB或AOF持久化机制解决慢查询问题，确保数据安全

    在配置慢查询日志时，合理设置slowlog-log-slower-than参数至关重要，它直接关系到哪些查询会被记录。例如，如果将阈值设置为100毫秒，那么所有执行时间超过100毫秒的查询都会被记录下来，这对于定位性能瓶颈非常有帮助。然而，设置过低的阈值可能会导致日志中包含大量无关信息，而设置过高的阈值则可能错过一些潜在的性能问题。因此，需要根据实际情况和业务需求来调整这个参数。

    Redis慢查询分析：案例二

    在Redis中，慢查询分析是一个重要的性能监控手段。通过分析慢查询，我们可以找出性能瓶颈，优化查询效率。以下将结合一个具体案例，详细解析Redis慢查询分析的过程。

    🎉 案例解析

    假设我们有一个Redis数据库，存储了大量的用户信息。某天，系统管理员发现数据库性能出现瓶颈，经过分析，发现慢查询是导致性能下降的主要原因。

    🎉 慢查询日志配置

    首先，我们需要配置Redis的慢查询日志功能。在Redis配置文件中，找到slowlog-log-slower-than参数，将其值设置为某个阈值，例如100。这意味着，执行时间超过100毫秒的查询将被记录为慢查询。

    🎉 慢查询触发条件

    当Redis执行一个查询，如果该查询的执行时间超过了配置的阈值，那么这个查询就会被记录为慢查询。

    🎉 慢查询过滤规则

    Redis允许我们通过slowlog-get命令获取慢查询日志。在获取慢查询日志时，我们可以通过slowlog-get命令的参数来过滤日志。例如，我们可以通过limit参数来限制获取的日志数量。

    🎉 慢查询分析工具

    为了方便分析慢查询日志，我们可以使用一些工具，如Redis-cli自带的slowlog-get命令，或者第三方工具如Redis Slowlog Viewer。

    🎉 慢查询优化策略

    通过分析慢查询日志，我们可以找出性能瓶颈。以下是一些常见的优化策略：

    1. 优化查询语句：检查慢查询语句，看是否有可以优化的地方。例如，使用IN代替多个OR。
    2. 使用索引：如果查询涉及到多个字段，可以考虑为这些字段添加索引。
    3. 优化数据结构：根据实际情况，选择合适的数据结构来存储数据。

    🎉 案例二具体分析

    在上述案例中，我们发现慢查询日志中有一条查询语句的执行时间超过了100毫秒。通过分析这条查询语句，我们发现它涉及到多个字段的联合查询，并且没有使用索引。

    🎉 性能瓶颈定位

    通过分析慢查询日志，我们定位到性能瓶颈在于查询语句的执行时间过长。

    🎉 查询优化建议

    针对上述问题，我们提出以下优化建议：

    1. 优化查询语句：将多个字段的联合查询改为使用IN语句。
    2. 使用索引：为涉及的字段添加索引。

    通过以上优化，我们成功解决了性能瓶颈，提高了Redis数据库的性能。

    慢查询分析要素描述
    慢查询分析重要性慢查询分析是Redis性能监控的关键手段，有助于识别性能瓶颈，提升查询效率。
    案例背景假设Redis数据库存储大量用户信息，系统管理员发现性能瓶颈，慢查询是主要原因。
    慢查询日志配置在Redis配置文件中设置slowlog-log-slower-than参数，定义查询执行时间阈值（如100毫秒）。
    慢查询触发条件当查询执行时间超过配置的阈值时，该查询被记录为慢查询。
    慢查询日志获取使用slowlog-get命令获取慢查询日志，可通过limit参数限制日志数量。
    慢查询分析工具可使用Redis-cli自带的slowlog-get命令或第三方工具如Redis Slowlog Viewer进行日志分析。
    慢查询优化策略- 优化查询语句：例如，使用IN代替多个OR。
    • 使用索引：为查询涉及的字段添加索引。
    • 优化数据结构：根据实际情况选择合适的数据结构。 | | 案例二具体分析 | 发现慢查询日志中有一条查询语句执行时间超过100毫秒，涉及多个字段联合查询且未使用索引。 | | 性能瓶颈定位 | 定位到查询语句执行时间过长是性能瓶颈。 | | 查询优化建议 | - 优化查询语句：将多个字段联合查询改为使用IN语句。
    • 使用索引：为涉及的字段添加索引。 |

    慢查询分析不仅能够揭示Redis数据库的性能问题，还能为系统管理员提供宝贵的优化方向。例如，通过分析慢查询日志，可以发现查询语句的冗余和低效，进而指导管理员进行针对性的优化。在实际操作中，管理员可以通过调整Redis配置参数、优化查询语句、引入索引等方式，显著提升数据库性能。这种分析过程不仅有助于解决当前的性能瓶颈，还能为未来的系统维护提供参考。

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org.springframework.transaction.CannotCreateTransactionException: Could not open JDBC Connection f
11-10 280
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YamlPropertySourceLoader.ErrorDefinitionException: failed to parse property ‘sharding规则配置‘ in file
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java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time
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HikariPool-1 - Connection is not available, request timed out after 30000ms.
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java.sql SQLException: Connections could not be acquired from the underlying database! org.sprin
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java.sql.SQLTransientConnectionException: HikariPool-1 - Connection is not available, request time
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