redis问题诊断：info指令

在使用 Redis 时，时常会遇到不少问题须要诊断，在诊断以前须要了解 Redis 的运行状态，经过强大的 Info 指令，你能够清晰地知道 Redis 内部一系列运行参数。

Info 指令显示的信息很是繁多，分为 9 大块，每一个块都有很是多的参数，这 9 个块分别是:

1. Server 服务器运行的环境参数
2. Clients 客户端相关信息
3. Memory 服务器运行内存统计数据
4. Persistence 持久化信息
5. Stats 通用统计数据
6. Replication 主从复制相关信息
7. CPU CPU 使用状况
8. Cluster 集群信息
9. KeySpace 键值对统计数量信息

Info 能够一次性获取全部的信息，也能够按块取信息。详情能够参考redis官方文档

# 获取全部信息
> info
# Server
...

# Clients
...

# Memory
...

# Persistence
...

# Stats
...

# Replication
...

# CPU
...

# Cluster
...

# Keyspace
...

# 获取内存相关信息
> info memory
# Memory
used_memory:889376
used_memory_human:868.53K
used_memory_rss:4083712
...

# 获取复制相关信息
> info replication
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_replid:0e4b9992edc630942127f4f3707dd9fb9064a7e0
...

Redis 每秒执行多少次指令？

这个信息在stats块中，能够使用info status查看。

> info stats
# Stats
total_connections_received:8
total_commands_processed:29
# ops_per_sec: operations per second，也就是每秒操做数
instantaneous_ops_per_sec:10
#表示由于超出最大链接数限制而被拒绝的客户端链接次数，
#若是这个数字很大，意味着服务器的最大链接数设置的太低须要调整 maxclients 参数。
rejected_connections:0
#如下内容省略
...

若是想实时监测redis运行了哪些命令，能够使用monitor命令

> monitor
OK

在另外一个客户端中运行keys *，能够看到如下信息：

> monitor
OK
1539355497.644954 [0 127.0.0.1:51082] "keys" "*"

Redis 链接了多少客户端？

这个信息在 Clients 块里，能够经过 info clients 看到。

> info clients
# Clients
connected_clients:124  # 这个就是正在链接的客户端数量
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0

若是想知道客户端连接来源，能够使用client list查看。

> client list
id=7 addr=127.0.0.1:50938 fd=9 name= age=4515 idle=305 flags=O db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=monitor
id=9 addr=127.0.0.1:51082 fd=8 name= age=4176 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client
id=10 addr=127.0.0.1:51086 fd=10 name= age=4148 idle=3893 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=info

Redis 内存占用多大 ?

这个信息在 Memory 块里，能够经过 info memory 看到。

> info memory
used_memory_human:827.46K # 内存分配器 (jemalloc) 从操做系统分配的内存总量
used_memory_rss_human:3.61M  # 操做系统看到的内存占用 ,top 命令看到的内存
used_memory_peak_human:829.41K  # Redis 内存消耗的峰值
used_memory_lua_human:37.00K # lua 脚本引擎占用的内存大小
...

复制积压缓冲区多大？

这个信息在 Replication 块里，能够经过 info replication 看到。

> info replication
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576  # 这个就是积压缓冲区大小
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
...

复制积压缓冲区大小很是重要，它严重影响到主从复制的效率。当从库由于网络缘由临时断开了主库的复制，而后网络恢复了，又从新连上的时候，这段断开的时间内发生在 master 上的修改操做指令都会放在积压缓冲区中，这样从库能够经过积压缓冲区恢复中断的主从同步过程。

积压缓冲区是环形的，后来的指令会覆盖掉前面的内容。若是从库断开的时间过长，或者缓冲区的大小设置的过小，都会致使从库没法快速恢复中断的主从同步过程，由于中间的修改指令被覆盖掉了。这时候从库就会进行全量同步模式，很是耗费 CPU 和网络资源。

若是有多个从库复制，积压缓冲区是共享的，它不会由于从库过多而线性增加。若是实例的修改指令请求很频繁，那就把积压缓冲区调大一些，几十个 M 大小差很少了，若是很闲，那就设置为几个 M。

> redis-cli info stats | grep sync
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0  # 半同步失败次数

经过查看sync_partial_err变量的次数来决定是否须要扩大积压缓冲区，它表示主从半同步复制失败的次数。