Redis 性能调优相关笔记

可以使用info [类别]输出指定类别内容
info命令输出的数据可分为10个类别，分别是：serverclients# Clients
connected_clients:2 #Redis默认允许客户端连接的最大数量是10000。若是看到连接数超过5000以上，那可能会影响Redis的性能
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0

限制客户端连接数: maxclients 配置可以配置客户端连接的最大数
这个数字应该设置为预期连接数峰值的110%到150之间，若是连接数超出这个数字后，Redis会拒绝并立刻关闭新来的连接memory
# Memory
#实际缓存占用的内存和Redis自身运行所占用的内存(如元数据、lua)。
#它是由Redis使用内存分配器分配的内存，所以这个数据并没有把内存碎片浪费掉的内存给统计进去
#如果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
#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
used_memory:9892187056
used_memory_human:9.21G

#从操作系统上显示已经分配的内存总量, 包括碎片
# the RSS will stay more near to the peak
# the memory consumed by rss is not released to the OS by redis, but will be reused for additional data
# 比如在某时刻过期了大量数据, used降低, rss不会降低, peak不变, 会是的mem_fragmentation_ratio增大
# redis 释放的内存, (短期内)不返回给系统, 以便重用
used_memory_rss:11148713984

used_memory_peak:11236792296
used_memory_peak_human:10.47G
used_memory_lua:35840

#内存碎片率
#内存碎片率稍大于1是合理的，这个值表示内存碎片率比较低，也说明redis没有发生内存交换。
#但如果内存碎片率超过1.5，那就说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%，其中50%是内存碎片率
#若是内存碎片率低于1的话，说明Redis内存分配超出了物理内存，操作系统正在进行内存交换。内存交换会引起非常明显的响应延迟
mem_fragmentation_ratio:1.13
mem_allocator:jemalloc-3.6.0persistencestatstotal_connections_received:273
total_commands_processed:105868 #总共处理的命令数
instantaneous_ops_per_sec:0
rejected_connections:0
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:1
evicted_keys:0 #因为maxmemory限制导致key被回收删除的数量
keyspace_hits:28076
keyspace_misses:52981
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:414replication
cpu都是累计值, 随着Redis启动的时间长度不断累计上升，并在你重启Redis服务后清0

used_cpu_sys : Redis 服务器耗费的系统 CPU
used_cpu_user : Redis 服务器耗费的用户 CPU
used_cpu_sys_children : 后台进程耗费的系统 CPU
used_cpu_user_children : 后台进程耗费的用户 CPUcommandstats
clusterkeyspace回收策略相关配置maxmemoryCONFIG SET/GET maxmemory 100mb 读/写最大内存配置maxmemory 100mb redis.conf 配置如果为0表示没有限制maxmemory-policy 回收策略(当内存达到maxmemory限制)CONFIG SET/GET maxmemory-policymaxmemory-samples 回收样本大小maxmemory-policy 六种方式volatile-lru：（默认值）从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的数据淘汰volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据淘汰volatile-ttl ： 从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰allkeys-lru ： 从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰noeviction ： 禁止驱逐数据,永不过期，返回错误tip:如果数据分布符合幂定律分布, 如果你不确定选择什么，allkeys-lru是个很好的选择volatile-ttl 样本同样受maxmemory_samples控制LRU:lru属性redisObject 结果包括一个lru属性, 记录了对象最后一次被命令程序访问的时间OBJECT IDLETIME 输出对象的空转时间, 是将当前时间减去对象lru, 该命令是特殊实现, 不会修改对象的lru属性lru 属性用于配合实现maxmemory-policy中volatile-lru和allkeys-lru回收策略lru算法在Redis中LRU算法是一个近似算法，默认情况下，Redis随机挑选maxmemory-samples个键，并且从中选取一个最近最久未使用的key进行淘汰，在配置文件中可以通过maxmemory-samples的值来设置redis需要检查key的个数,但是栓查的越多，耗费的时间也就越久,但是结构越精确(也就是Redis从内存中淘汰的对象未使用的时间也就越久~)性能分析延迟检测Redis-cli --latency -h 127.0.0.1 -p 6379 结果单位是ms;诊断响应延迟跟踪info stats total_commands_processed的变化定期记录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延迟的可能原因;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。方案:使用多参数命令管道命令避免操作大集合的慢命令Redis配置redis.conf 配置实例:slaveof 127.0.0.1 6380
requirepass "hello world" # 如果有空格通过命令行传参
./redis-server --port 6380 --slaveof 127.0.0.1 6379CONFIG REWRITE 重写配置文件, 会将服务器启动后的CONFIG SET...写入配置文件, 参见http://redisdoc.com/server/config_rewrite.html
其他监控工具 redis-stat