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Redis命令行工具有趣的罕見用法

數據庫 其他數據庫 Redis
我們天天都在使用 Redis 內置的命令行工具 redis-cli,久而久之以為它就是一個簡單的交互式 Redis 數據結構手工操作程序,但是它背后強大的功能絕大多數同學可能聞所未聞。本節我們一起來挖掘這些鮮為人知的有趣用法。

我們天天都在使用 Redis 內置的命令行工具 redis-cli,久而久之以為它就是一個簡單的交互式 Redis 數據結構手工操作程序,但是它背后強大的功能絕大多數同學可能聞所未聞。本節我們一起來挖掘這些鮮為人知的有趣用法。

執行單條命令

平時在訪問 Redis 服務器,一般都會使用 redis-cli 進入交互模式,然后一問一答來讀寫服務器,這種情況下我們使用的是它的「交互模式」。還有另外一種「直接模式」,通過將命令參數直接傳遞給 redis-cli 來執行指令并獲取輸出結果。 

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

如果輸出的內容較大,還可以將輸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務器是默認服務器地址,如果想指向特定的服務器可以這樣 

  1. // -n 2 表示使用第2個庫,相當于 select 2 
  2. $ redis-cli -h localhost -p 6379 -n 2 ping 
  3. PONG 

批量執行命令

在平時線上的開發過程中,有時候我們免不了要手工造數據,然后導入 Redis。通常我們會編寫腳本程序來做這件事。不過還有另外一種比較便捷的方式,那就是直接使用 redis-cli 來批量執行一系列指令。 

  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 管道將 cat 指令的標準輸出連接到 redis-cli 的標準輸入。其實還可以直接使用輸入重定向來批量執行指令。 

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

set 多行字符串

如果一個字符串有多行,你希望將它傳入 set 指令,redis-cli 要如何做?可以使用 -x 選項,該選項會使用標準輸入的內容作為最后一個參數。 

  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" 

重復執行指令

redis-cli 還支持重復執行指令多次,每條指令執行之間設置一個間隔時間,如此便可以觀察某條指令的輸出內容隨時間變化。 

  1. // 間隔1s,執行5次,觀察qps的變化 
  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 

如果將次數設置為 -1 那就是重復無數次永遠執行下去。如果不提供 -i 參數,那就沒有間隔,連續重復執行。在交互模式下也可以重復執行指令,形式上比較怪異,在指令前面增加次數 

  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,你的屏幕要憤怒了 
  8. 127.0.0.1:6379> 10000 info 
  9. ....... 

導出 csv

redis-cli 不能一次導出整個庫的內容為 csv,但是可以導出單條指令的輸出為 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" 

當然這種導出功能比較弱,僅僅是一堆字符串用逗號分割開來。不過你可以結合命令的批量執行來看看多個指令的導出效果。 

  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" 

看到這里讀者應該明白 --csv 參數的效果就是對輸出做了一次轉換,用逗號分割,僅此而已。

執行 lua 腳本

在 lua 腳本小節,我們使用 eval 指令來執行腳本字符串,每次都是將腳本內容壓縮成單行字符串再調用 eval 指令,這非常繁瑣,而且可讀性很差。redis-cli 考慮到了這點,它可以直接執行腳本文件。 

  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" 

下面我們以腳本的形式來執行上面的指令,參數形式有所不同,KEY 和 ARGV 之間需要使用逗號分割,并且不需要提供 KEY 的數量參數 

  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 腳本太長,--eval 將大有用處。

監控服務器狀態

我們可以使用 --stat 參數來實時監控服務器的狀態,間隔 1s 實時輸出一次。 

  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 

如果你覺得間隔太長或是太短,可以使用 -i 參數調整輸出間隔。

掃描大 KEY

這個功能太實用了,我已經在線上試過無數次了。每次遇到 Redis 偶然卡頓問題,第一個想到的就是實例中是否存在大 KEY,大 KEY的內存擴容以及釋放都會導致主線程卡頓。如果知道里面有沒有大 KEY,可以自己寫程序掃描,不過這太繁瑣了。redis-cli 提供了 --bigkeys 參數可以很快掃出內存里的大 KEY,使用 -i 參數控制掃描間隔,避免掃描指令導致服務器的 ops 陡增報警。 

  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 對于每一種對象類型都會記錄長度最大的 KEY,對于每一種對象類型,刷新一次最高記錄就會立即輸出一次。它能保證輸出長度為 Top1 的 KEY,但是 Top2、Top3等 KEY 是無法保證可以掃描出來的。一般的處理方法是多掃描幾次,或者是消滅了 Top1 的 KEY 之后再掃描確認還有沒有次大的 KEY。

采樣服務器指令

現在線上有一臺 Redis 服務器的 OPS 太高,有很多業務模塊都在使用這個 Redis,如何才能判斷出來是哪個業務導致了 OPS 異常的高。這時可以對線上服務器的指令進行采樣,觀察采樣的指令大致就可以分析出 OPS 占比高的業務點。這時就要使用 monitor 指令,它會將服務器瞬間執行的指令全部顯示出來。不過使用的時候要注意即使使用 ctrl+c 中斷,否則你的顯示器會噼里啪啦太多的指令瞬間讓你眼花繚亂。 

  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}"  

診斷服務器時延

平時我們診斷兩臺機器的時延一般是使用 Unix 的 ping 指令。Redis 也提供了時延診斷指令,不過它的原理不太一樣,它是診斷當前機器和 Redis 服務器之間的指令(PING指令)時延,它不僅僅是物理網絡的時延,還和當前的 Redis 主線程是否忙碌有關。如果你發現 Unix 的 ping 指令時延很小,而 Redis 的時延很大,那說明 Redis 服務器在執行指令時有微弱卡頓。 

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

時延單位是 ms。redis-cli 還能顯示時延的分布情況,而且是圖形化輸出。 

  1. $ redis-cli --latency-dist 

 

 

圖片 

 

這個圖形的含義作者沒有描述,讀者們可以嘗試破解一下。

遠程 rdb 備份

執行下面的命令就可以將遠程的 Redis 實例備份到本地機器,遠程服務器會執行一次bgsave操作,然后將 rdb 文件傳輸到客戶端。遠程 rdb 備份讓我們有一種“秀才不出門,全知天下事”的感覺。 

  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. 

模擬從庫如果你想觀察主從服務器之間都同步了那些數據,可以使用 redis-cli 模擬從庫。 

  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. ... 

從庫連上主庫的第一件事是全量同步,所以看到上面的指令卡頓這很正常,待首次全量同步完成后,就會輸出增量的 aof 日志。 

責任編輯:龐桂玉 來源: 數據和云
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