1. 查询redis里面的大key?
- 在redis实例上执行bgsave，然后我们对dump出来的rdb文件进行分析，找到其中的大KEY
- 有个不太推荐的命令，debug object xxx 可以看到这个key在内存中序列化后的大小，当然我们可以通过SCAN+debug object xxx 得到当前实例所有key的大小。
- redis-cli 原生自带 –bigkeys 功能，可以找到某个实例 5种数据类型(String、hash、list、set、zset)的最大key。
2.查询redis的慢查询记录?
slowlog get 10
3.如何获取所有与Redis服务相关的信息。
info命令输出的数据可分为10个类别，分别是：
- server
- clients
- memory
- persistence
- stats
- replication
- cpu
- commandstats
- cluster
- keyspace
倘若你觉得info输出的信息太多并且杂乱无章，可以指定info命令的参数来获取单个分类下的数据。比如输入info memory命令，会只返回与内存相关的数据。
4.如何发现响应延迟问题
在Redis实例中，跟踪命令处理总数是解决响应延迟问题最关键的部分，因为Redis是个单线程模型，客户端过来的命令是按照顺序执行的。比较常见的延迟是带宽，通过千兆网卡的延迟大约有200μs。倘若明显看到命令的响应时间变慢，延迟高于200μs，那可能是 Redis命令队列里等待处理的命令数量比较多。 如上所述，延迟时间增加导致响应时间变慢可能是由于一个或多个慢命令引起的，这时可以看到每秒命令处理数在明显下降，甚至于后面的命令完全被阻塞，导致Redis性能降低。要分析解决这个性能问题，需要跟踪命令处理数的数量和延迟时间。
比如可以写个脚本，定期记录total_commands_processed的值。当客户端明显发现响应时间过慢时，可以通过记录的total_commands_processed历史数据值来判断命理处理总数是上升趋势还是下降趋势，以便排查问题。
5.如何解决解决响应延迟问题
通过与记录的历史数据比较得知，命令处理总数确实是处于上升或下降状态，那么可能是有2个原因引起的:
- 命令队列里的命令数量过多，后面命令一直在等待中。
- 几个慢命令阻塞Redis。
1.使用多参数命令：若是客户端在很短的时间内发送大量的命令过来，会发现响应时间明显变慢，这由于后面命令一直在等待队列中前面大量命令执行完毕。有个方法可以改善延迟问题，就是通过单命令多参数的形式取代多命令单参数的形式。举例来说，循环使用LSET命令去添加1000个元素到list结构中，是性能比较差的一种方式，更好的做法是在客户端创建一个1000元素的列表，用单个命令LPUSH或RPUSH，通过多参数构造形式一次性把1000个元素发送的Redis服务上。下面的表格是Redis的一些操作命令，有单个参数命令和支持多个参数的命令，通过这些命令可尽量减少使用多命令的次数。
2.管道命令：另一个减少多命令的方法是使用管道(pipeline)，把几个命令合并一起执行，从而减少因网络开销引起的延迟问题。因为10个命令单独发送到服务端会引起10次网络延迟开销，使用管道会一次性把执行结果返回，仅需要一次网络延迟开销。Redis本身支持管道命令，大多数客户端也支持，倘若当前实例延迟很明显，那么使用管道去降低延迟是非常有效的。
3.避免操作大集合的慢命令：如果命令处理频率过低导致延迟时间增加，这可能是因为使用了高时间复杂度的命令操作导致，这意味着每个命令从集合中获取数据的时间增大。 所以减少使用高时间复杂的命令，能显著的提高的Redis的性能。
6.内存交换引起的性能问题？
内存使用率是Redis服务最关键的一部分。如果一个Redis实例的内存使用率超过可用最大内存 (used_memory > 可用最大内存)，那么操作系统开始进行内存与swap空间交换，把内存中旧的或不再使用的内容写入硬盘上（硬盘上的这块空间叫Swap分区），以便腾出新的 物理内存给新页或活动页(page)使用。 在硬盘上进行读写操作要比在内存上进行读写操作，时间上慢了近5个数量级，内存是0.1μs单位、而硬盘是10ms。如果Redis进程上发生内存交换，那么Redis和依赖Redis上数据的应用会受到严重的性能影响。 通过查看used_memory指标可知道Redis正在使用的内存情况，如果used_memory>可用最大内存，那就说明Redis实例正在进行内存交换或者已经内存交换完毕。管理员根据这个情况，执行相对应的应急措施。
7.如何查询redis当前命令处理总数？
在Redis实例中，跟踪命令处理总数是解决响应延迟问题最关键的部分，因为Redis是个单线程模型，客户端过来的命令是按照顺序执行的。比较常见的延迟是带宽，通过千兆网卡的延迟大约有200μs。倘若明显看到命令的响应时间变慢，延迟高于200μs，那可能是Redis命令队列里等待处理的命令数量比较多。
如上所述，延迟时间增加导致响应时间变慢可能是由于一个或多个慢命令引起的，这时可以看到每秒命令处理数在明显下降，甚至于后面的命令完全被阻塞，导致Redis性能降低。要分析解决这个性能问题，需要跟踪命令处理数的数量和延迟时间。
比如可以写个脚本，定期记录total_commands_processed的值。当客户端明显发现响应时间过慢时，可以通过记录的total_commands_processed历史数据值来判断命理处理总数是上升趋势还是下降趋势，以便排查问题。