4、Redis的小功能大用处

青旅半醒 2022-05-27 13:48 162阅读 0赞

## 前言 ##

## 1、慢查询分析 ##

所谓的慢查询日志，就是在命令的执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设值，就将这条命令的相关信息记录下来，

redis命令执行分为4个步奏，发送命令，命令排队，执行命令，返回结果，这里的慢查询分析值统计执行命令的时间。

![WX20180413-102037@2x][WX20180413-102037_2x]

### 1、慢查询的2个配置参数 ###

#### 1、首先我们看了上面的介绍需要明白两件事 ####

1、预设阀值如何设置

慢查询的预设阀值 slowlog-log-slower-than  
slowlog-log-slower-than参数就是预设阀值，单位是微秒,默认值是1000，也就是10毫秒，如果一条命令的执行时间超过10000微妙，那么它将被记录在慢查询日志中。  
如果slowlog-log-slower-than的值是0，则会记录所有命令。  
如果slowlog-log-slower-than的值小于0，则任何命令都不会记录日志。

2、慢查询的记录在哪里

慢查询日志的长度slowlog-max-len  
slowlog-max-len只是说明了慢查询日志最多存储多少，从字面意思看这个只是说明日志最多存储多少条几率，并没有说存到哪里，实际上redis使用了一个列表来存储慢查询日志，这个值就是列表的最大长度，当一个新的命令满足慢查询条件的时候就会被插入到这个列表中，当慢查询日志已经到达列表的最大长度时，又有慢查询日志要进入列表，则最早插入列表的日志将会被移出列表，新日志被插入列表的末尾。比如设置了5，当放入第6条的时候，第一条就会出列

#### 2、修改配置的方法 ####

1、通过配置文件修改  
2。使用命令动态修改

config set slowlog-log-slower-than 2000
    config set slowlog-max-len 1000
    
    //将配置持久化到本地配置文件，
    config rewrite

#### 3、查看慢查询日志 ####

虽然慢查询日志在Redis内存列表中，但是Redis并没有暴露这个列表的主键，而是通过一组命令来访问和管理的

1、获取慢查询日志

slowlog get n(n可以指定条数)  分别是查询日志的标识id，发送时间戳，命令耗时，执行命令，以及参数
    
    127.0.0.1:6379> config set slowlog-log-slower-than 0
    OK
    127.0.0.1:6379> set name healerjean
    OK
    127.0.0.1:6379> slowlog get
    1) 1) (integer) 1
       2) (integer) 1523587843
       3) (integer) 5
       4) 1) "set"
          2) "name"
          3) "healerjean"
       5) "127.0.0.1:49894"
       6) ""
    2) 1) (integer) 0
       2) (integer) 1523587826
       3) (integer) 5104
       4) 1) "config"
          2) "set"
          3) "slowlog-log-slower-than"
          4) "0"
       5) "127.0.0.1:49894"
       6) ""
    127.0.0.1:6379>

2、获取慢查询的列表当前的长度

当前有3条慢查询记录
    
    127.0.0.1:6379> slowlog len
    (integer) 3
    127.0.0.1:6379>

3、慢查询日志重置，实际上就是对列表进行清理

127.0.0.1:6379> slowlog reset
    OK

### 2、最佳实战慢查询 ###

慢查询功能能够帮我们找到Redis可能存在的瓶颈，但是在实际中主要建议下面得几点

1、slowlog-max-len配置建议  
  
线上建议调大慢查询列表，记录慢查询的时候Reids会对长命令做拦截判断，并不会占用大量内存，增大查询列表可以减缓慢查询的被剔除的可能（因为超过长度就会将老的删除，我们后来就看不到了），例如线上可以设置1000以上

2、showlog-log-slower-than 建议配置，默认超过10毫秒判断为慢查询，其实是需要根据Redis并发量调整这个值，对于高流量的场景，建议设置为1毫秒

3、因为redis有排队机制，慢查询也可能造成其他命令阻塞，因此客户端出现命令超时的时候，需要检测该时间带你是是因为慢查询导致的阻塞

4、这里牛逼了，慢查询是一种先进先出的队列，也就是说当慢查询比较多的时候回丢失部分慢查询的。为了防止这种现象发生，可以将它持久化到其他存储中（mysql），然后使用可视化工具进行查看，

## 2、Redis Shell ##

### 1、redis-server ###

我们知道它是用来启动redis的，但是他还有一个–test-memory选项，用来检测当前操作系统能否稳定分配给指定容量的的内存给Redis，有效避免因为内存问题造成的崩溃

时间比较长，需要耐心等待
    healerjean$ redis-server --test-memory 1024
    
    Addressing test [1]
    
    Please keep the test running several minutes per GB of memory.
    Also check http://www.memtest86.com/ and http://pyropus.ca/software/memtester/
    
    Your memory passed this test.
    Please if you are still in doubt use the following two tools:
    1) memtest86: http://www.memtest86.com/
    2) memtester: http://pyropus.ca/software/memtester/
    JeandeMBP:bin healerjean$

一般情况下，不需要每次开启Redis，都执行这个选项，这个功能更偏向于调节测试。

### 3、redis-benchmark ###

这个可以为Redis做基准性能测试，它提供了很多选项帮助开发和运行人员测试Redis的性能

#### 1、-c (client) 代码客户端的并发数量，默认是50 ####

#### 2、-n 代表客户端请求的总量 默认是1000000 ####

\-n(num)

healerjean$ redis-benchmark -c 100 -n 20000
    
    代表100个客户同时请求redis，一共执行20000次
    redis-benchmark会对各类数据结构的命令进行测试，并给出指标
    
    比如下面的get，一共执行了20000次，在0.19秒完成，每个数据请求是3个字节，98.58%小于2毫秒
    
    
    ====== GET ======
      20000 requests completed in 0.19 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    98.58% <= 1 milliseconds
    99.82% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    104712.04 requests per second
    
    
    healerjean$ redis-benchmark -c 100 -n 20000
    ====== PING_INLINE ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    87.22% <= 1 milliseconds
    99.93% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    101522.84 requests per second
    
    ====== PING_BULK ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    74.24% <= 1 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    98522.17 requests per second
    
    ====== SET ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    91.82% <= 1 milliseconds
    99.36% <= 2 milliseconds
    99.85% <= 3 milliseconds
    100.00% <= 3 milliseconds
    99502.48 requests per second
    
    ====== GET ======
      20000 requests completed in 0.19 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    98.58% <= 1 milliseconds
    99.82% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    104712.04 requests per second
    
    ====== INCR ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    89.14% <= 1 milliseconds
    99.82% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    100000.00 requests per second
    
    ====== LPUSH ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    83.86% <= 1 milliseconds
    99.93% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    101522.84 requests per second
    
    ====== RPUSH ======
      20000 requests completed in 0.19 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    92.49% <= 1 milliseconds
    99.79% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    103092.78 requests per second
    
    ====== LPOP ======
      20000 requests completed in 0.22 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    87.38% <= 1 milliseconds
    99.97% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    92592.59 requests per second
    
    ====== RPOP ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    94.17% <= 1 milliseconds
    99.57% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    102040.82 requests per second
    
    ====== SADD ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    96.68% <= 1 milliseconds
    99.47% <= 2 milliseconds
    99.50% <= 5 milliseconds
    99.54% <= 6 milliseconds
    99.60% <= 7 milliseconds
    99.83% <= 8 milliseconds
    100.00% <= 8 milliseconds
    101010.10 requests per second
    
    ====== HSET ======
      20000 requests completed in 0.19 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    71.61% <= 1 milliseconds
    100.00% <= 1 milliseconds
    104166.66 requests per second
    
    ====== SPOP ======
      20000 requests completed in 0.20 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    88.32% <= 1 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    102040.82 requests per second
    
    ====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ======
      20000 requests completed in 0.19 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    91.89% <= 1 milliseconds
    99.57% <= 2 milliseconds
    100.00% <= 2 milliseconds
    105263.16 requests per second
    
    ====== LRANGE_100 (first 100 elements) ======
      20000 requests completed in 0.74 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    0.01% <= 1 milliseconds
    70.57% <= 2 milliseconds
    99.56% <= 3 milliseconds
    99.89% <= 4 milliseconds
    100.00% <= 4 milliseconds
    26954.18 requests per second
    
    ====== LRANGE_300 (first 300 elements) ======
      20000 requests completed in 1.97 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    0.00% <= 1 milliseconds
    0.06% <= 2 milliseconds
    2.81% <= 3 milliseconds
    23.94% <= 4 milliseconds
    54.51% <= 5 milliseconds
    84.29% <= 6 milliseconds
    96.56% <= 7 milliseconds
    98.76% <= 8 milliseconds
    99.46% <= 9 milliseconds
    99.77% <= 10 milliseconds
    99.86% <= 11 milliseconds
    99.96% <= 12 milliseconds
    100.00% <= 12 milliseconds
    10162.60 requests per second
    
    ====== LRANGE_500 (first 450 elements) ======
      20000 requests completed in 2.92 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    0.02% <= 1 milliseconds
    0.06% <= 2 milliseconds
    0.12% <= 3 milliseconds
    0.38% <= 4 milliseconds
    9.48% <= 5 milliseconds
    28.08% <= 6 milliseconds
    47.22% <= 7 milliseconds
    65.74% <= 8 milliseconds
    81.12% <= 9 milliseconds
    91.18% <= 10 milliseconds
    97.42% <= 11 milliseconds
    99.47% <= 12 milliseconds
    99.75% <= 13 milliseconds
    99.88% <= 14 milliseconds
    99.97% <= 15 milliseconds
    100.00% <= 15 milliseconds
    6837.61 requests per second
    
    ====== LRANGE_600 (first 600 elements) ======
      20000 requests completed in 3.61 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    0.01% <= 1 milliseconds
    0.06% <= 2 milliseconds
    0.14% <= 3 milliseconds
    0.75% <= 4 milliseconds
    7.08% <= 5 milliseconds
    18.12% <= 6 milliseconds
    29.30% <= 7 milliseconds
    40.19% <= 8 milliseconds
    51.35% <= 9 milliseconds
    62.12% <= 10 milliseconds
    73.46% <= 11 milliseconds
    85.25% <= 12 milliseconds
    92.68% <= 13 milliseconds
    96.00% <= 14 milliseconds
    98.18% <= 15 milliseconds
    99.06% <= 16 milliseconds
    99.35% <= 17 milliseconds
    99.40% <= 18 milliseconds
    99.45% <= 19 milliseconds
    99.48% <= 20 milliseconds
    99.50% <= 22 milliseconds
    99.50% <= 42 milliseconds
    99.51% <= 43 milliseconds
    99.52% <= 46 milliseconds
    99.54% <= 47 milliseconds
    99.56% <= 48 milliseconds
    99.59% <= 49 milliseconds
    99.62% <= 50 milliseconds
    99.64% <= 51 milliseconds
    99.68% <= 52 milliseconds
    99.71% <= 53 milliseconds
    99.74% <= 54 milliseconds
    99.76% <= 55 milliseconds
    99.79% <= 56 milliseconds
    99.82% <= 57 milliseconds
    99.84% <= 58 milliseconds
    99.89% <= 59 milliseconds
    99.95% <= 60 milliseconds
    99.99% <= 61 milliseconds
    100.00% <= 61 milliseconds
    5534.03 requests per second
    
    ====== MSET (10 keys) ======
      20000 requests completed in 0.40 seconds
      100 parallel clients
      3 bytes payload
      keep alive: 1
    
    0.19% <= 1 milliseconds
    67.25% <= 2 milliseconds
    98.31% <= 3 milliseconds
    99.99% <= 4 milliseconds
    100.00% <= 4 milliseconds
    49627.79 requests per second
    
    
    JeandeMBP:bin healerjean$

#### 3、 -q 仅显示上面出现结果的request per second的信息 ####

表示每秒请求多少次

healerjean$ redis-benchmark -c 100 -n 20000 -q
    PING_INLINE: 107526.88 requests per second
    PING_BULK: 98039.22 requests per second
    SET: 101522.84 requests per second
    GET: 104712.04 requests per second
    INCR: 103092.78 requests per second
    LPUSH: 102564.11 requests per second
    RPUSH: 108108.11 requests per second
    LPOP: 103092.78 requests per second
    RPOP: 103092.78 requests per second
    SADD: 108108.11 requests per second
    HSET: 103626.94 requests per second
    SPOP: 99502.48 requests per second
    LPUSH (needed to benchmark LRANGE): 109289.62 requests per second
    LRANGE_100 (first 100 elements): 27137.04 requests per second
    LRANGE_300 (first 300 elements): 11210.76 requests per second
    LRANGE_500 (first 450 elements): 7830.85 requests per second
    LRANGE_600 (first 600 elements): 5927.68 requests per second
    MSET (10 keys): 56022.41 requests per second
    
    JeandeMBP:bin healerjean$

#### 4、-t 对指定命令进行基准测试 ####

healerjean$ redis-benchmark -t set,get -q 
    SET: 109170.30 requests per second
    GET: 112612.61 requests per second
    
    JeandeMBP:bin healerjean$

#### 5、–csv 将结果按照csv格式输出，便于后续处理，如导出到excel中 ####

JeandeMBP:bin healerjean$ redis-benchmark -t set,get --csv
    "SET","105042.02"
    "GET","105263.16"
    JeandeMBP:bin healerjean$

## 3、Pipeline 不是原子性的 ##

### 1、Pipeline 出现 ###

Redis客户端执行一条没拿过来分为如下4个过程，发送命令，命令排队，执行命令，返回结果，其中1+4成为Round Trip Time (RTT,往返时间)

1、Redis批量操作命令有效节省时间，这种批量命令相当于是原子性，比较节约RTT，但是大部分命令是不支持批量操作的，如果客户端和服务端在一台机器上还好，假如服务器在北京客户端在上海，那就有点麻烦了，传播速度非常慢，  
![WX20180413-122841@2x][WX20180413-122841_2x]

2、为了解决这一的问题，PipeLine流水线机制就出现了，它能将一组RTT传输给Redis，再将这组命令的结果按照顺序返回给客户端，但是它不是原子性的

### 2、性能测试 ###

在不同网络环境下，pipelin执行速度一般比逐条执行要快，客户端和服务端的网络延迟越大，Pipeline越明显

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>网络</th> 
   <th>延迟</th> 
   <th>非Pipeline</th> 
   <th>Pipeline</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>本机</td> 
   <td>0.17ms</td> 
   <td>573ms</td> 
   <td>134ms</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>内网服务器</td> 
   <td>0.41ms</td> 
   <td>1610ms</td> 
   <td>240ms</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>异地机房</td> 
   <td>7ms</td> 
   <td>78499ms</td> 
   <td>1104ms</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

虽然Pipeline好用，但是每次组装还需要节制，否则一次组装的数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞。

## 4、事物与Lua ##

即使有多个命令，就会遇到事物的问题。multi和exec这两个命令，一个代表事物开始，一个代表事物结束  
redis是不支持回滚的特性，只要语法没有问题，中间即使有的命令报错，其他的命令也一定会执行   
除非

举例：社交网站上用户A关注了用户B，那么需要再用户A的关注表中添加用户B，用户B的表中添加粉丝A 这是两个操作，只能同时失败或者成功

客户端1
    127.0.0.1:6379> multi
    OK
    127.0.0.1:6379> sadd user:A:flow user:B
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> sadd user:B:fans user:A
    QUEUED
    
    客户端2
    这个时候，如果其他客户端执行查找命令，则会提示在队列中，不能查找成功
    127.0.0.1:6379> sismember user:A:flow user:B
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> smembers user:A:flow 
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> 
    
    客户端1
    只有执行exec 上面两条命令才能执行成功
    127.0.0.1:6379> exec
    1) (integer) 1
    2) (integer) 1
    127.0.0.1:6379>

### 1、解决事物中出现的错误 ###

#### 1、命令错误 ####

假如说事物中间命令出现语法错误，事物exec也不能正常执行

127.0.0.1:6379> smembers user:A:flow user:B
    (error) ERR wrong number of arguments for 'smembers' command
    127.0.0.1:6379> smembers user:A:flow 
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    (error) EXECABORT Transaction discarded because of previous errors.
    127.0.0.1:6379> MULTI

#### 2、运行时错误 ####

就是说由于我们程序员自己的问题导致的，这样即使有事物，也不会回滚的，也都会执行，因为没有语法错误  
针对这个问题：有些应用场景需要再执行事物之前，需要确保事物中的key没有被其他客户端修改过，才执行事物，否则不执行，Redis提供了watch命令来解决这个问题

客户端1
    127.0.0.1:6379> set key "healerjean"
    OK
    127.0.0.1:6379> watch key
    OK
    127.0.0.1:6379> multi
    
    客户端2 
    127.0.0.1:6379> set key "zhangyj"
    OK
    
    客户端1 （下面这个在提交的时候已经被修改了，所以执行事物的记过是nil）
    
    127.0.0.1:6379> append key is-good-man
    QUEUED
    127.0.0.1:6379> exec
    (nil)

## 5、发布订阅 ##

Redis提供了基于发布/订阅的消息机制，此种模式下，消息发布者和订阅中不能相互直接通信，发布者客户端向指定的频道（channel）发布消息，订阅该频道的每个客户端都可以收到该消息

![WX20180413-154821@2x][WX20180413-154821_2x]

### 1、发布消息 ###

publish channel message

发布客户端
    
    下面在频道channel:student 发布了一条消息，返回值为订阅者个数，此时没有订阅者，返回为0
    
    127.0.0.1:6379> publish channel:student "teacher coming"
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379>

### 2、订阅消息 ###

subscribe channel

订阅客户端
    subscribe channel:student
    Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
    1) "subscribe"
    2) "channel:student"
    3) (integer) 1
    …… 这里在等待接收下次
    
    这个时候，发布客户端发布一条消息，
    
    127.0.0.1:6379> publish channel:student "gime start"
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> 
    
    
    
    订阅客户端如下
    
    127.0.0.1:6379> subscribe channel:student
    Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
    1) "subscribe"
    2) "channel:student"
    3) (integer) 1
    1) "message"
    2) "channel:student"
    3) "gime start"

注意事项  
1、当订阅的通道的时候，会进入订阅状态，一直等待消息接收，只能接收命令为subscribe ,psubscribe ,unsubscribe,punsubscribe  
  
  
2、新开启的订阅，无法接收以前的消息，因为redis不会对之前的消息进行持久化

### 3、取消订阅 ###

unsubscribe channel:student

### 4、按照匹配模式订阅和曲线订阅 ###

punsubscribe hello*
    psubscribe hello*

### 5、查询订阅 ###

#### 1、查看活跃的频道 ####

所谓活跃的频道是指至少有一个频道被订阅，如果没有的被定义则返回0  
pubsub channels \[partten\]

6379> pubsub channels
    1) "channel:student"
    127.0.0.1:6379> 
    
    
    没有客户端订阅频道
    127.0.0.1:6379> pubsub channels
    (empty list or set)

#### 2、查看频道订阅数 ####

127.0.0.1:6379> pubsub numsub channel:student
    1) "channel:student"
    2) (integer) 1
    127.0.0.1:6379>

#### 查看模式的订阅数 ####

127.0.0.1:6379>pubsub numpat 
    （integer） 1

### 6、使用场景 ###

聊天教、公告牌

## 6、GEO （地理信息定位） ##

支持存储地理位置信息来实现比如地理位置，摇一摇等依赖于地理位置信息的孤男寡女，对于实现这些功能的开发者来说绝对是一个福音

### 1、增加地理位置信息 ###

添加背景的地理位置信息  
geoadd key 经度 纬度 城市

返回结果表示成功的个数，如果已经存在则返回0 ，
    127.0.0.1:6379> geoadd cities:location 116.28 39.55 beijing
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379> geoadd cities:location 116.28 39.550 beijing
    (integer) 0
    127.0.0.1:6379> 
    
    
    同时添加多个地理位置信息 
    
    127.0.0.1:6379> geoadd cities:location 116.28 39 beijing  11.78 44.5 shanghai
    (integer) 1
    127.0.0.1:6379>

### 2、获取地理位置信息 ###

127.0.0.1:6379> geopos cities:location beijing
    1) 1) "116.28000229597091675"
       2) "38.99999918434559731"
    127.0.0.1:6379>

### 3、获取两个地理位置之间的距离 ###

geodist key city1 city2 \[unit\] m米 km千米 mi英里 ft 尺

127.0.0.1:6379> geodist cities:location beijing shanghai
    "8053178.4504"
    127.0.0.1:6379>

### 4、获取指定位置范围内的地理信息位置集合 ###

这个有两个命令，一个给出成员goeradiusbymembe，一个给出经纬度georadius

georadiusbymember cities:location beijing 60000km

### 5、删除地理信息 ###

这里需要知道的是这里存放的数据类型为zset

127.0.0.1:6379> type cities:location
    zset
    127.0.0.1:6379>

删除
    zrem  cities:location beijing

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[WX20180413-122841_2x]: /images/20220527/12ef603b9a3d4ee3b9d6c3d444da3202.png
[WX20180413-154821_2x]: /images/20220527/0f32ccc693d54c5ca2807309deb1126b.png
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