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        Redis命令行工具有趣的罕见用法

        我们天天都在使用 Redis 内置的命令行工具 redis-cli,久而久之以为它就是一个简单的交互式 Redis 数据结构手工操作程序,但是它背后强大的功能绝大多数同学可能闻所未闻。本节我们一起来挖掘这些鲜为人知的有趣用法。

        作者:老钱来源:数据和云|2019-10-18 14:50

        我们天天都在使用 Redis 内置的命令行工具 redis-cli,久而久之以为它就是一个简单的交互式 Redis 数据结构手工操作程序,但是它背后强大的功能绝大多数同学可能闻所未闻。本节我们一起来挖掘这些鲜为人知的有趣用法。

        执行单条命令

        平时在访问 Redis 服务器,一般都会使用 redis-cli 进入交互模式,然后一问一答来读写服务器,这种情况下我们使用的是它的「交互模式」;褂辛硗庖恢帧钢苯幽J健,通过将命令参数直接传递给 redis-cli 来执行指令并获取输出结果。

        1. $ redis-cli incrby foo 5 
        2. (integer) 5 
        3. $ redis-cli incrby foo 5 
        4. (integer) 10 

        如果输出的内容较大,还可以将输出重定向到外部文件

        1. $ redis-cli info > info.txt 
        2. $ wc -l info.txt 
        3.      120 info.txt 

        上面的命令指向的服务器是默认服务器地址,如果想指向特定的服务器可以这样

        1. // -n 2 表示使用第2个库,相当于 select 2 
        2. $ redis-cli -h localhost -p 6379 -n 2 ping 
        3. PONG 

        批量执行命令

        在平时线上的开发过程中,有时候我们免不了要手工造数据,然后导入 Redis。通常我们会编写脚本程序来做这件事。不过还有另外一种比较便捷的方式,那就是直接使用 redis-cli 来批量执行一系列指令。

        1. $ cat cmds.txt 
        2. set foo1 bar1 
        3. set foo2 bar2 
        4. set foo3 bar3 
        5. ...... 
        6. $ cat cmds.txt | redis-cli 
        7. OK 
        8. OK 
        9. OK 
        10. ... 

        上面的指令使用了 Unix 管道将 cat 指令的标准输出连接到 redis-cli 的标准输入。其实还可以直接使用输入重定向来批量执行指令。

        1. $ redis-cli < cmds.txt 
        2. OK 
        3. OK 
        4. OK 
        5. ... 

        set 多行字符串

        如果一个字符串有多行,你希望将它传入 set 指令,redis-cli 要如何做?可以使用 -x 选项,该选项会使用标准输入的内容作为最后一个参数。

        1. $ cat str.txt 
        2. Ernest Hemingway once wrote, 
        3. "The world is a fine place and worth fighting for." 
        4. I agree with the second part. 
        5. $ redis-cli -x set foo < str.txt 
        6. OK 
        7. $ redis-cli get foo 
        8. "Ernest Hemingway once wrote,\n\"The world is a fine place and worth fighting for.\"\nI agree with the second part.\n" 

        重复执行指令

        redis-cli 还支持重复执行指令多次,每条指令执行之间设置一个间隔时间,如此便可以观察某条指令的输出内容随时间变化。

        1. // 间隔1s,执行5次,观察qps的变化 
        2. $ redis-cli -r 5 -i 1 info | grep ops 
        3. instantaneous_ops_per_sec:43469 
        4. instantaneous_ops_per_sec:47460 
        5. instantaneous_ops_per_sec:47699 
        6. instantaneous_ops_per_sec:46434 
        7. instantaneous_ops_per_sec:47216 

        如果将次数设置为 -1 那就是重复无数次永远执行下去。如果不提供 -i 参数,那就没有间隔,连续重复执行。在交互模式下也可以重复执行指令,形式上比较怪异,在指令前面增加次数

        1. 127.0.0.1:6379> 5 ping 
        2. PONG 
        3. PONG 
        4. PONG 
        5. PONG 
        6. PONG 
        7. # 下面的指令很可怕,你的屏幕要愤怒了 
        8. 127.0.0.1:6379> 10000 info 
        9. ....... 

        导出 csv

        redis-cli 不能一次导出整个库的内容为 csv,但是可以导出单条指令的输出为 csv 格式。

        1. $ redis-cli rpush lfoo a b c d e f g 
        2. (integer) 7 
        3. $ redis-cli --csv lrange lfoo 0 -1 
        4. "a","b","c","d","e","f","g" 
        5. $ redis-cli hmset hfoo a 1 b 2 c 3 d 4 
        6. OK 
        7. $ redis-cli --csv hgetall hfoo 
        8. "a","1","b","2","c","3","d","4" 

        当然这种导出功能比较弱,仅仅是一堆字符串用逗号分割开来。不过你可以结合命令的批量执行来看看多个指令的导出效果。

        1. $ redis-cli --csv -r 5 hgetall hfoo 
        2. "a","1","b","2","c","3","d","4" 
        3. "a","1","b","2","c","3","d","4" 
        4. "a","1","b","2","c","3","d","4" 
        5. "a","1","b","2","c","3","d","4" 
        6. "a","1","b","2","c","3","d","4" 

        看到这里读者应该明白 --csv 参数的效果就是对输出做了一次转换,用逗号分割,仅此而已。

        执行 lua 脚本

        在 lua 脚本小节,我们使用 eval 指令来执行脚本字符串,每次都是将脚本内容压缩成单行字符串再调用 eval 指令,这非常繁琐,而且可读性很差。redis-cli 考虑到了这点,它可以直接执行脚本文件。

        1. 127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2])" 2 foo1 foo2 bar1 bar2 
        2. OK 
        3. 127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2])" 2 foo1 foo2 
        4. 1) "bar1" 
        5. 2) "bar2" 

        下面我们以脚本的形式来执行上面的指令,参数形式有所不同,KEY 和 ARGV 之间需要使用逗号分割,并且不需要提供 KEY 的数量参数

        1. $ cat mset.txt 
        2. return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2]) 
        3. $ cat mget.txt 
        4. return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2]) 
        5. $ redis-cli --eval mset.txt foo1 foo2 , bar1 bar2 
        6. OK 
        7. $ redis-cli --eval mget.txt foo1 foo2 
        8. 1) "bar1" 
        9. 2) "bar2" 

        如果你的 lua 脚本太长,--eval 将大有用处。

        监控服务器状态

        我们可以使用 --stat 参数来实时监控服务器的状态,间隔 1s 实时输出一次。

        1. $ redis-cli --stat 
        2. ------- data ------ --------------------- load -------------------- - child - 
        3. keys       mem      clients blocked requests            connections 
        4. 2          6.66M    100     0       11591628 (+0)       335 
        5. 2          6.66M    100     0       11653169 (+61541)   335 
        6. 2          6.66M    100     0       11706550 (+53381)   335 
        7. 2          6.54M    100     0       11758831 (+52281)   335 
        8. 2          6.66M    100     0       11803132 (+44301)   335 
        9. 2          6.66M    100     0       11854183 (+51051)   335 

        如果你觉得间隔太长或是太短,可以使用 -i 参数调整输出间隔。

        扫描大 KEY

        这个功能太实用了,我已经在线上试过无数次了。每次遇到 Redis 偶然卡顿问题,第一个想到的就是实例中是否存在大 KEY,大 KEY的内存扩容以及释放都会导致主线程卡顿。如果知道里面有没有大 KEY,可以自己写程序扫描,不过这太繁琐了。redis-cli 提供了 --bigkeys 参数可以很快扫出内存里的大 KEY,使用 -i 参数控制扫描间隔,避免扫描指令导致服务器的 ops 陡增报警。

        1. $ ./redis-cli --bigkeys -i 0.01 
        2. # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as 
        3. # average sizes per key type.  You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec 
        4. # per 100 SCAN commands (not usually needed). 
        5.  
        6. [00.00%] Biggest zset   found so far 'hist:aht:main:async_finish:20180425:17' with 1440 members 
        7. [00.00%] Biggest zset   found so far 'hist:qps:async:authorize:20170311:27' with 2465 members 
        8. [00.00%] Biggest hash   found so far 'job:counters:6ya9ypu6ckcl' with 3 fields 
        9. [00.01%] Biggest string found so far 'rt:aht:main:device_online:68:{-4}' with 4 bytes 
        10. [00.01%] Biggest zset   found so far 'machine:load:20180709' with 2879 members 
        11. [00.02%] Biggest string found so far '6y6fze8kj7cy:{-7}' with 90 bytes 

        redis-cli 对于每一种对象类型都会记录长度最大的 KEY,对于每一种对象类型,刷新一次最高记录就会立即输出一次。它能保证输出长度为 Top1 的 KEY,但是 Top2、Top3等 KEY 是无法保证可以扫描出来的。一般的处理方法是多扫描几次,或者是消灭了 Top1 的 KEY 之后再扫描确认还有没有次大的 KEY。

        采样服务器指令

        现在线上有一台 Redis 服务器的 OPS 太高,有很多业务模块都在使用这个 Redis,如何才能判断出来是哪个业务导致了 OPS 异常的高。这时可以对线上服务器的指令进行采样,观察采样的指令大致就可以分析出 OPS 占比高的业务点。这时就要使用 monitor 指令,它会将服务器瞬间执行的指令全部显示出来。不过使用的时候要注意即使使用 ctrl+c 中断,否则你的显示器会噼里啪啦太多的指令瞬间让你眼花缭乱。

        1. $ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 monitor 
        2. 1539853410.458483 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
        3. 1539853410.459212 [0 10.100.90.61:56659] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2klxkimass8w" 
        4. 1539853410.462938 [0 10.100.90.62:20681] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
        5. 1539853410.467231 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2kei0to86ps1" 
        6. 1539853410.470319 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
        7. 1539853410.473927 [0 10.100.90.61:58128] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
        8. 1539853410.475712 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2km8sqhlefpc" 
        9. 1539853410.477053 [0 10.100.90.62:61292] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}"  

        诊断服务器时延

        平时我们诊断两台机器的时延一般是使用 Unix 的 ping 指令。Redis 也提供了时延诊断指令,不过它的原理不太一样,它是诊断当前机器和 Redis 服务器之间的指令(PING指令)时延,它不仅仅是物理网络的时延,还和当前的 Redis 主线程是否忙碌有关。如果你发现 Unix 的 ping 指令时延很小,而 Redis 的时延很大,那说明 Redis 服务器在执行指令时有微弱卡顿。

        1. $ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --latency 
        2. min: 0, max: 5, avg: 0.08 (305 samples) 

        时延单位是 ms。redis-cli 还能显示时延的分布情况,而且是图形化输出。

        1. $ redis-cli --latency-dist 

        图片

        这个图形的含义作者没有描述,读者们可以尝试破解一下。

        远程 rdb 备份

        执行下面的命令就可以将远程的 Redis 实例备份到本地机器,远程服务器会执行一次bgsave操作,然后将 rdb 文件传输到客户端。远程 rdb 备份让我们有一种“秀才不出门,全知天下事”的感觉。

        1. $ ./redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --rdb ./user.rdb 
        2. SYNC sent to master, writing 2501265095 bytes to './user.rdb' 
        3. Transfer finished with success. 

        模拟从库如果你想观察主从服务器之间都同步了那些数据,可以使用 redis-cli 模拟从库。

        1. $ ./redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --slave 
        2. SYNC with master, discarding 51778306 bytes of bulk transfer... 
        3. SYNC done. Logging commands from master. 
        4. ... 

        从库连上主库的第一件事是全量同步,所以看到上面的指令卡顿这很正常,待首次全量同步完成后,就会输出增量的 aof 日志。

        【编辑推荐】

        1. 为什么我们做分布式要使用Redis?
        2. Spring Boot集成Redis实战操作
        3. MySQL数据库之存储过程的创建和调用
        4. 十年双11:阿里数据库变迁“三部曲”
        5. 突破关系型数据库桎梏:云原生数据库中间件核心剖析
        【责任编辑:庞桂玉 TEL:(010)68476606】

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