• Redis 监控命令(info字典表)


    目录
    
    一、Server 服务器信息
    
    二、clients 已连接客户端信息
    
    三、stats 一般统计信息
    
    四、cput 计算量统计信息
    
    五、commandstats 命令统计信息
    
    六、cluster 集群信息
    
    七、keyspace 数据库相关的统计信息
    
    八、replication 主从复制信息,slave上显示的信息
    
    九、persistence RDB 和 AOF 相关持久化信息
    
    十、memory 内存信息
    
    十一、Redis 性能查看与监控常用工具
    
    info <section> :以一种易于解释(parse)且易于阅读的格式,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。section:server、clients、memory、persistence、stats、replication、cpu、commandstats、cluster、keyspace、all、default。时间复杂度:O(1)
    
    举个栗子:连接的客户端数量:redis-cli info clients|grep connected_clients 后面只列举参数信息。
    
    一、Server 服务器信息
    server 部分记录了 Redis 服务器的信息,它包含以下域:
      ●  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
    
    二、clients 已连接客户端信息
    clients 部分记录了已连接客户端信息,它包含以下域:
    【1】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)
    【2】client_longest_output_list:当前连接的客户端当中,最长的输出列表
    【3】client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中,最大输入缓存
    【4】blocked_clients:正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量
    
    三、stats 一般统计信息
    部分记录了一般统计信息,它包含以下域:
      ●  total_connections_received:服务器已经接受的连接请求数量
      ●  total_commands_processed:服务器已经执行的命令数量
      ●  instantaneous_ops_per_sec:服务器每秒中执行的命令数量
      ●  rejected_connections:因为最大客户端数量限制而被拒绝的连接请求数量
      ●  expired_keys:因为过期而被自动删除的数据库键数量
      ●  evicted_keys:因为最大内存容量限制而被驱逐(evict)的键数量
      ●  keyspace_hits:查找数据库键成功的次数
      ●  keyspace_misses:查找数据库键失败的次数
      ●  pubsub_channels:目前被订阅的频道数量
      ●  pubsub_patterns:目前被订阅的模式数量
      ●  latest_fork_usec:最近一次 fork()操作耗费的时间(毫秒)
    
    四、cput 计算量统计信息
    cpu 部分记录了 CPU 的计算量统计信息,它包含以下域:
    【1】used_cpu_sys:Redis 服务器耗费的系统CPU(0.03)
    【2】used_cpu_user:Redis 服务器耗费的用户CPU(0.01)
    【3】used_cpu_sys_children:Redis后台进程耗费的系统CPU(0.00)
    【4】used_cpu_user_children:Redis后台进程耗费的用户CPU(0.00)
    
    五、commandstats 命令统计信息
     commandstats 部分记录了各种不同类型的命令的执行统计信息,比如命令执行的次数、命令耗费的 CPU 时间、执行每个命令耗费的平均 CPU 时间等等,对于每种类型的命令,这个部分都会添加一行一下格式的信息:
    
    cmdstat_get:calls=1664657469,usec=8266063320,usec_per_call=4.97 #get表示命令,call表示命令执行次数,usec总共消耗的CPU时长(单位微秒),平均每次消耗的CPU时长(单位微秒)。
    
    六、cluster 集群信息
    部分记录了和集群有关的信息,它包含以下域:cluster_enabled:一个标志值,记录集群功能是否已经开启。
    
    七、keyspace 数据库相关的统计信息
    keyspace 部分记录了数据库相关的统计信息,比如数据库的键数量、数据库已经被删除的过期键数量等,对于每个数据库,这个部分都会添加一行以下格式信息:
    
    db0:keys=2,expires=0,avg_ttl=0 0号数据库有2个键、已经被删除的过期键数量为0、以及带有生存期的 key的数量。
    
    八、replication 主从复制信息,slave上显示的信息
    【1】role:实例的角色,是master or slave。如果当前服务器没有在复制任何其他服务器,那么这个域的值就是 master;否则的话,这个域的值就是 salve。注意,再创建复制连的时候,一个服务器也可能是另一个服务器的主服务器。
    【2】如果当前服务器是一个从服务器的话,那么这个部分还会加上以下域:
      ●  master_host:此节点对应的 master的ip;
      ●  master_port:此节点对应的 master的port;
      ●  master_link_status:复制连接当前的状态,up 表示连接正常,down 表示连接断开。
      ●  master_last_io_seconds_ago:主库多少秒未发送数据到从库
      ●  master_sync_in_progress:从服务器是否在与主服务器进行同步
    【3】如果同步操作正在进行,那么这个部分还会加上以下域:
      ●  master_sync_left_bytes:距离同步完成还缺少多少字节数据;
      ●  master_sync_last_io_seconds_ago:距离最近一次因为 SYNC 操作而进行 I/O 已经过去了多少秒;
    【4】如果主从服务器之间的连接处于断线状态,那么这个部分还会加上以下域:
      ●  master_link_down_since_seconds:主从服务器连接断开了多少秒;
    【5】以下是一些总会出现的域:
      ●  slave_repl_offset:slave 复制偏移量;
      ●  slave_priority:slave优先级;
      ●  slave_read_only:从库是否设置只读;
      ●  connected_slaves:连接的 slave实例个数;
      ●  master_repl_offset:0;
      ●  repl_backlog_active:0 #复制积压缓冲区是否开启;
      ●  repl_backlog_size:复制积压缓冲大小;
      ●  repl_backlog_first_byte_offset:复制缓冲区里偏移量的大小;
      ●  repl_backlog_histlen:此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过repl_backlog_size的大小;
    
    九、persistence RDB 和 AOF 相关持久化信息
    persistence 记录了 RDB 和 AOF 相关持久化信息,它包含以下域:
    【1】loading:一个标志值,记录了服务器是否正在载入持久化文件;
    【2】rdb_changes_since_last_save:距离最后一次成功创建持久化文件之后,改变了多少个键值;
    【3】rdb_bgsave_in_progress:一个标志值,记录服务器是否正在创建 RDB文件;
    【4】rdb_last_save_time:最近一次成功创建 RDB文件的UNIX时间;
    【5】rdb_last_bgsave_status:ok 一个标志值,记录了最后一次创建 RDB文件的结果是成功还是失败;
    【6】rdb_last_bgsave_time_sec:-1 记录最后一次创建RDB文件耗费的秒数;
    【7】rdb_current_bgsave_time_sec:-1 如果服务器正在创建RDB文件,那么这个值记录的就是当前的创建 RDB操作已经耗费了多长时间(单位为秒);
    【8】aof_enabled:0 一个标志值,记录了AOF是否处于打开状态;
    【9】aof_rewrite_in_progress:0 一个标志值,记录了服务器是否正在创建 AOF文件;
    【10】aof_rewrite_scheduled:0 一个标志值,记录了 RDB文件创建完之后,是否需要执行预约的AOF重写操作;
    【11】aof_last_rewrite_time_sec:-1 记录了最后一次 AOF重写操作的耗时;
    【12】aof_current_rewrite_time_sec:-1 如果服务器正在进行 AOF重写操作,那么这个值记录的就是当前重写操作已经耗费的时间(单位是秒);
    【13】aof_last_bgrewrite_status:ok 一个标志值,记录了最后一次重写 AOF文件的结果是成功还是失败;
    
    十、memory 内存信息
    memory 部分记录了服务器的内存信息,它包含以下域:
      ●  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 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。
    由于 Redis无法控制如何将其分配映射到内存页,因此高使用率的内存 rss通常是内存使用量激增的结果。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。
    
    十一、Redis 性能查看与监控常用工具
    redis-benchmark:Redis 基准信息,Redis服务器性能检测。如下:100个并发连接,100000个请求,检测 host=localhost 端口=6379的 Redis服务器性能:
    
    redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
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    模块
    面向对象 之 反射 内置方法
    面向对象 的属性 类方法 静态方法
    python day
    day 18 面向对象的 继承
    python day
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