Redis查缓存命中率和热点数据

本文详细介绍了如何通过redis-cli连接Redis服务器,包括指定端口、输入密码,以及使用info命令获取数据库信息、查看热点数据和内存状态,如命中率、内存占用、峰值和内存碎片率等。

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  1. 连接redis :  redis-cli -h ip  -p port,例:redis-cli -h 11.121.1.3 -p 9001
  2. 连接若需要输入密码:auth ”密码”
  3. 查看redis数据库的信息:info
  4. 查看redis的热点数据:slowlog get

注:缓存命中率=keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)

# Memory
used_memory  //数据占用了多少内存(字节)
used_memory_human //数据占用了多少内存(带单位的,可读性好)
used_memory_rss   //redis占用了多少内存
used_memory_peak //占用内存的峰值(字节)
used_memory_peak_human  //占用内存的峰值(带单位的,可读性好)
used_memory_lua  //lua引擎所占用的内存大小(字节)
mem_fragmentation_ratio //内存碎片率
mem_allocator:libc //redis内存分配器版本,在编译时指定的。有libc、jemalloc、tcmalloc这3种

### 提高 Redis 缓存命中率的最佳实践 为了有效提升 Redis缓存命中率,可以从以下几个方面入手: #### 1. 数据预热与热点数据管理 确保常用的数据被加载到缓存中并保持活跃状态。可以通过分析访问日志来识别高频访问的数据集,并将其优先存储在 Redis 中[^1]。 对于热点数据,应设置合理的过期时间以防止其长期占用内存资源。如果某些键的生命周期较短,则可以根据实际需求调整 TTL(Time To Live),从而减少不必要的 miss 请求[^2]。 #### 2. 合理配置淘汰策略 当 Redis 内存达到上限时,不同的淘汰策略会对缓存命中率产生显著影响。例如: - `allkeys-lru`:移除最近最少使用的键。 - `volatile-lru`:仅针对设置了过期时间的键执行 LRU 淘汰。 选择合适的淘汰策略能够最大限度地保留高价值数据,降低因频繁替换而导致的 cache miss 频次[^4]。 #### 3. 减少无意义请求 应用程序层面需注意过滤掉那些不可能存在于缓存中的查询条件。比如,在发起 GET 前先验证参数合法性;或者利用布隆过滤器提前判断某个 key 是否可能存在于 Redis 中[^3]。 #### 4. 动态调整 TLL 刷新机制 基于具体的业务逻辑动态调节 keys 的生存周期以及主动触发更新操作。这样既能及时反映最新变化又能维持较高的 hit ratio。 以下是实现上述部分功能的一个简单 Python 示例代码片段用于演示如何批量导入初始数据并对特定字段实施定时重置: ```python import redis from datetime import timedelta r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def preload_data(): data_to_cache = {"item1": "valueA", "item2": "valueB"} for k,v in data_to_cache.items(): r.set(k, v, ex=timedelta(hours=2)) preload_data() # 定义一个函数用来模拟每小时重新加载一次重要项目的信息 def refresh_important_item(item_key,new_value): r.set(item_key, new_value ,ex=timedelta(hours=2)) refresh_important_item('criticalItem','updatedValue') ``` #### 5. 使用分布式架构分担压力 随着规模扩大单实例可能难以满足高性能要求,此时可考虑采用 Cluster 或 Sentinel 方式部署多节点方案分散流量负载均衡的同时也能增强整体稳定性进一步保障服务质量. ---
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