redis 由浅入深 之 进阶(服务器)

本文深入探讨了Redis服务器的核心命令及其应用场景,包括数据持久化、客户端管理、配置调整、性能统计与监控等方面,旨在帮助开发者高效管理和优化Redis服务。

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Redis 服务器

Redis 服务器命令主要是用于管理 redis 服务。

  • bgrewriteaof命令用于异步执行一个 AOF(AppendOnly File) 文件重写操作。重写会创建一个当前 AOF 文件的体积优化版本。即使 Bgrewriteaof 执行失败,也不会有任何数据丢失,因为旧的 AOF 文件在 bgrewriteaof 成功之前不会被修改。
  • bgsave命令用于在后台异步保存当前数据库的数据到磁盘。bgsave 命令执行之后立即返回 OK ,然后 Redis fork 出一个新子进程,原来的 Redis 进程(父进程)继续处理客户端请求,而子进程则负责将数据保存到磁盘,然后退出。
  • client kill 命令用于关闭客户端连接
  • client list命令用于返回所有连接到服务器的客户端信息和统计数据。
  • client pause(time)命令用于阻塞客户端命令一段时间(以毫秒计).
  • client setname(name)命令用于指定当前连接的名称.
  • client getname:命令用于获取当前连接的名称.
  • time: 命令用于返回当前服务器时间。
  • config get(parame):命令用于获取 redis 服务的配置参数。
  • config rewrite:命令对启动 Redis 服务器时所指定的 redis.conf 配置文件进行改写。
  • config set(parame):命令可以动态地调整 Redis 服务器的配置(configuration)而无须重启。
  • config conrestat:命令用于重置 INFO 命令中的某些统计数据,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)
  • dbsize:命令用于返回当前数据库的 key 的数量。
  • debug object(key):命令是一个调试命令,它不应被客户端所使用。
  • debug segfault:命令执行一个非法的内存访问从而让 Redis 崩溃,仅在开发时用于 BUG 调试。
  • flushall: 命令用于清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key )。
  • flushdb:命令用于清空当前数据库中的所有 key。
  • info:命令以一种易于理解和阅读的格式,返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。
  • 通过给定可选的参数 section ,可以让命令只返回某一部分的信息:

    • server : 一般 Redis 服务器信息,包含以下域:

      • redis_version : Redis 服务器版本
      • redis_git_sha1 : Git SHA1
      • redis_git_dirty : Git dirty flag
      • os : Redis 服务器的宿主操作系统
      • arch_bits : 架构(32 或 64 位)
      • multiplexing_api : Redis 所使用的事件处理机制
      • gcc_version : 编译 Redis 时所使用的 GCC 版本
      • process_id : 服务器进程的 PID
      • run_id : Redis 服务器的随机标识符(用于 Sentinel 和集群)
      • tcp_port : TCP/IP 监听端口
      • uptime_in_seconds : 自 Redis 服务器启动以来,经过的秒数
      • uptime_in_days : 自 Redis 服务器启动以来,经过的天数
      • lru_clock : 以分钟为单位进行自增的时钟,用于 LRU 管理
    • clients : 已连接客户端信息,包含以下域:

      • connected_clients : 已连接客户端的数量(不包括通过从属服务器连接的客户端)
      • client_longest_output_list : 当前连接的客户端当中,最长的输出列表
      • client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中,最大输入缓存
      • blocked_clients : 正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量
    • memory : 内存信息,包含以下域:

      • used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量,以字节(byte)为单位
      • used_memory_human : 以人类可读的格式返回 Redis 分配的内存总量
      • used_memory_rss : 从操作系统的角度,返回 Redis 已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。
      • used_memory_peak : Redis 的内存消耗峰值(以字节为单位)
      • used_memory_peak_human : 以人类可读的格式返回 Redis 的内存消耗峰值
      • used_memory_lua : Lua 引擎所使用的内存大小(以字节为单位)
      • mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率
      • mem_allocator : 在编译时指定的, Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。

      在理想情况下, used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。

      当 rss > used ,且两者的值相差较大时,表示存在(内部或外部的)内存碎片。

      内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。

      当 used > rss 时,表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了,在这种情况下,操作可能会产生明显的延迟。

      当 Redis 释放内存时,分配器可能会,也可能不会,将内存返还给操作系统。

      如果 Redis 释放了内存,却没有将内存返还给操作系统,那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占用并不一致。

      查看 used_memory_peak 的值可以验证这种情况是否发生。

    • persistence : RDB 和 AOF 的相关信息

    • stats : 一般统计信息

    • replication : 主/从复制信息

    • cpu : CPU 计算量统计信息

    • commandstats : Redis 命令统计信息

    • cluster : Redis 集群信息

    • keyspace : 数据库相关的统计信息




  • lastsave:命令返回最近一次 Redis 成功将数据保存到磁盘上的时间,以 UNIX 时间戳格式表示
  • monitor:命令用于实时打印出 Redis 服务器接收到的命令,调试用。
  • keys(pattern):返回满足给定pattern的所有key
  • save:命令执行一个同步保存操作,将当前 Redis 实例的所有数据快照(snapshot)以 RDB 文件的形式保存到硬盘。
  • slaveof :命令可以将当前服务器转变为指定服务器的从属服务器(slave server)。
  • showlog:是 Redis 用来记录查询执行时间的日志系统。
  • sync :命令用于同步主从服务器。

案例:



### Redis 入门教程至高级用法 #### 三、Redis 基础介绍 Redis 是一种开源的键值对存储系统,支持多种数据结构如字符串(Strings),哈希(Hashes),列表(Lists),集合(Sets)以及有序集合(sorted sets)[^1]。 #### 四、安装与配置 Redis 对于初次使用者而言,了解如何安装和配置 Redis 至关重要。通常情况下,可以通过包管理器轻松完成安装过程;之后需调整 redis.conf 文件中的参数以适应特定需求。 #### 五、基础命令操作 掌握基本的操作指令是必要的,例如 SET, GET, DEL 等通用命令可以用来存取简单的 key-value 数据。此外还有针对不同类型数据结构特有的方法等待探索。 #### 六、深入理解数据类型 除了上述提到的基础类型外,还应熟悉更复杂的数据结构及其应用场景。特别是 HyperLogLog 这种专为高效处理大规模唯一项计数设计的功能,在资源受限环境下尤为有用[^3]。 ```python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # 使用PFADD向HyperLogLog中添加元素 r.pfadd('visitors', 'alice') r.pfadd('visitors', 'bob') # 获取估计的独特访客数量 approximate_unique_visitors = r.pfcount('visitors') print(f'Approximately {approximate_unique_visitors} unique visitors.') ``` #### 七、高级特性解析 - **集群(Cluster)**: 提供了一套完整的分布式方案——Redis Cluster,它不仅能够实现数据分片提高性能,还能自动执行故障切换保障服务连续性[^2]。 - **复制机制**: 主从架构下的读写分离策略有助于减轻主节点压力并增强系统的容错能力。值得注意的是,还可以通过对各个副本设定不同的 `slave-priority` 来控制其成为新任领导者的可能性大小[^4]。 ```bash # 设置从服务器优先级 CONFIG SET slave-priority 10 ```
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