Redis系列八、Redis慢查询分析

【Redis技术专区】「优化案例」谈谈使用Redis慢查询日志以及Redis慢查询分析指南 本篇文章主要介绍了Redis的执行的慢查询的功能的查询和配置功能,从而可以方便我们在实际工作中,进行分析Redis的性能运行状况以及对应的优化Redis性能的佐证和指标因素。在我们5.0左右的版本中Redis使用单线程架构和I/O多路复用模型来实现高性能的内存数据服务。接下来主要分析Redis单线程命令处理机制,接着分析Redis单线程模型为什么性能如此之高。慢查询就是当Redis在处理一条指令的时候,当超过了系统配置的执行时间的阈值的时候,就会被系统当作慢查询统计和判定。 阅读详情

慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间,当超过预设阀值,就将这条命令的相关信息(慢查询ID,发生时间戳,耗时,命令的详细信息)记录下来。Redis客户端一条指令分为如下四部分执行:
在这里插入图片描述

其中慢查询只统计第3个执行步骤的时间。

1、慢查询的两个配置参数
slowlog-log-slower-than:
预设阀值,它的单位是微秒(1秒=1000毫秒,1毫秒=1000微秒),默认值是10000,假如执行了一个“很慢”的命令,如 “keys * ”;如果它超过了10000微秒,那么它将会被记录在慢查询日志里。

预设阀值的两种方式:默认为10毫秒

a、动态设置

6379:> config set slowlog-log-slower-than 10000  //10毫秒10000微秒

使用config set完后,若想将配置持久化保存到redis.conf,要执行config rewrite

b、redis.conf修改:找到slowlog-log-slower-than 10000 ,修改保存即可

注意: 如果 slowlog-log-slower-than=0 会记录所有的命令;
如果 slowlog-log-slower-than<0对于任何命令都不会进行记录。

slowlog-max-len:

慢查询日志最多存储的条数。Redis使用一个列表来存储慢查询日志,slowlog-max-len就是列表的最大长度,当列表已经处于最大长度时,继续新增一个慢查询日志时,会将最早插入的一个命令从列表中移除。

设置方式和slowlog-log-slower-than一样,可以config set动态设置,也可以修改redis.conf完成配置。

2、相关命令

获取队列里慢查询的命令:slowlog get
查询返回的结构如下:

在这里插入图片描述

获取慢查询列表当前的长度:slowlog len //以上只有1条慢查询,返回1
对慢查询列表清理(重置):slowlog reset //再查slowlog len 此时返回0 清空

为了方便解说,我设置超时时间为0毫秒,日志记录为1条

那么记录的中的1)2)3)4)分别表示什么呢?

1)表示日志唯一标识符uid

2)命令执行时系统的时间戳

3)命令执行的时长,以微妙来计算

4)命令和命令的参数

做日志查询的时候,可以通过3)来查看是具体的命令运行时间(注意:再强调一次,时间的单位是微妙,但对于一个插入操作来说,10000微妙,也就是10毫秒即0.01秒已经可以算是慢操作了)哪些操作出了问题。当然这只限于测试使用,如果需要当业务出现redis插入查询缓慢的事件,需要去查看redis生成的持久型日志,这需要额外去配置一些内容,其中涉及到了集群和分布式,这里先点到为止。

3、配置建议

对于线上slow-max-len配置的建议:线上可加大slow-max-len的值,记录慢查询存长命令时redis会做截断,不会占用大量内存,线上可设置1000以上

对于线上slowlog-log-slower-than配置的建议:默认为10毫秒,根据redis并发量来调整,对于高并发比建议为1毫秒

注意:
1,慢查询只记录命令在redis的执行时间,不包括排队、网络传输时间
2,慢查询是先进先出的队列,访问日志记录出列丢失,需定期执行slow get,将结果存储到其它设备中(如mysql)

Redis慢查询分析 讲解Redis慢查询的使用 阅读详情

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slowlog-log-slower-than就是那个预设阀值,它的单位是微秒(1秒=1000毫秒=1000000微秒),默认值是10000,假如执行了一条“很慢”的命令(例如keys\),如果它的执行时间超过了10000微秒,那么它将被记录在慢查询日志中。由于慢查询日志是一个先进先出的队列,也就是说如果慢查询比较多的情况下,可能会丢失部分慢查询命令,为了防止这种情况发生,可以定期执行slow get命令将慢查询日志持久化到其他存储中(例如MySQL),然后可以制作可视化界面进行查询。

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