Evan：/* 清理 */

2022-11-22T01:02:31Z

清理

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[[Redis运维]]

=清理=

[[Redis批量删除key]]

redis-cli -h 192.168.10.213 -c -p 7004 -a passwD9923 KEYS "dict_telegram_group_telegram_group_share_id" | xargs -I {} redis-cli -h 192.168.10.213 -c -p 7004 -a passwD9923 del {}

=ops about=
Redis Client List 命令 - 获取连接到服务器的客户端连接列表

https://www.redis.net.cn/order/3657.html

=version说明=
版本号第二位如果是奇数，则为非稳定版本（例如2.7、2.9、3.1），如果是偶数，则为稳定版本（例如2.6、2.8、3.0、3.2），

=usage=

redis基本命令 String

<pre>

非交互 redis-cli -h -p youcommand

redis-cli -h 127.0.0.1
127.0.0.1:6379> Auth upassword

set hey you

set love you

redis> SET key1 "Hello"
"OK"
redis> SET key2 "World"
"OK"
redis> DEL key1 key2 key3
(integer) 2

keys *
</pre>
https://redis.io/commands/del

<pre>
SETEX 命令的效果和以下两个命令的效果类似：

SET key value
EXPIRE key seconds # 设置生存时间

SETEX 和这两个命令的不同之处在于 SETEX 是一个原子（atomic）操作，它可以在同一时间内完成设置值和设置过期时间这两个操作，因此 SETEX 命令在储存缓存的时候非常实用。

</pre>
==usage from 运维开发与运维==
<pre>

创建新列表

127.0.0.1:6379> rpush listkey c java b a
(integer) 4

#查看列表 -1 就是所有了
127.0.0.1:6379> lrange listkey 0 -1
1) "c"
2) "java"
3) "b"
4) "a"

2.4.1
1 添加操作

#在 b前插入java
127.0.0.1:6379> linsert listkey before b java
(integer) 0
127.0.0.1:6379> lrange listkey 0 -1

2.查找

2 到 4
127.0.0.1:6379> lrange listkey 1 3
1) "java"
2) "b"
3) "a"

127.0.0.1:6379> lrange listkey 1 3
1) "java"
2) "b"
3) "a"

3.删除
lpop key

(1) 左弹出
127.0.0.1:6379> lpop listkey
"c"

右弹出
rpop key

(3)删除指定元素

127.0.0.1:6379> lrem listkey 4 a #删除左开始的4个为a的元素
(integer) 1

(4)

127.0.0.1:6379> lrange listkey 0 -1
1) "c"
2) "java"
3) "b"
127.0.0.1:6379> ltrim listkey 1 3 #1 到3 被删除了
OK
127.0.0.1:6379> lrange listkey 0 -1
1) "java"
2) "b"

4.修改
#把第三个改为python
127.0.0.1:6379> rpush listkey c java b a
(integer) 4
127.0.0.1:6379> lset listkey 2 python
OK

5 阻塞操作
blpop
brpop

2.4.2 内部编码
</pre>

===选择库 select ===
选择第5个库
select 5

===2.5 集合===
<pre>
2.5.1 命令

(1) add
27.0.0.1:6379> exists myset
(integer) 0
127.0.0.1:6379> sadd myset a b c
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sadd myset a b
(integer) 0

(2) del
127.0.0.1:6379> srem myset a b
(integer) 2

(3) count
127.0.0.1:6379> scard myset
(integer) 1

(4) exists

127.0.0.1:6379> sismember myset c
(integer) 1

(5)随机
127.0.0.1:6379> sadd myset a b c
(integer) 2
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "a"
2) "b"

(6)

127.0.0.1:6379> spop myset
"a"
127.0.0.1:6379> srandmember myset 2
1) "c"
2) "b"

7)取得所有
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "c"
2) "b"

2.集合间操作

2.集合间操作

127.0.0.1:6379> SADD user:1:follow it music his sports
(integer) 4
127.0.0.1:6379> SADD user:2:follow it music his sports
(integer) 4

交集
127.0.0.1:6379> sinter user:1:follow user:2:follow
1) "sports"
2) "it"

并集
127.0.0.1:6379> sunion user:1:follow user:2:follow
1) "sports"
2) "his"
3) "music"

(4) 结果保存

4) "it"

127.0.0.1:6379> sdiff user:1:follow user:2:follow

2.5.2 内部编码

127.0.0.1:6379> sadd setkey 1 2 3 4
(integer) 4
127.0.0.1:6379> object encoding setkey
"intset"

2.5.3 使用场景
</pre>

=== 2.6 有序集合===
<pre>
2.6.1

#
127.0.0.1:6379> zadd user:ranking 251 tom
(integer) 1

27.0.0.1:6379> zadd user:ranking 1 kris 91 mike 220 frank 220 tim 250 martin
(integer) 5

127.0.0.1:6379> zcard user:ranking
(integer) 6

127.0.0.1:6379> zscore user:ranking tom
"251"

排名
127.0.0.1:6379> zrank user:ranking tom
(integer) 5
127.0.0.1:6379> zrevrank user:ranking tom
(integer) 0

删除成员
127.0.0.1:6379> zrem user:ranking mike
(integer) 1

加了9分
127.0.0.1:6379> zincrby user:ranking 9 tom
"260"

（7）返回指定排名范围的成员

127.0.0.1:6379> zrange user:ranking 0 2 withscores
1) "kris"
2) "1"
3) "mike"
4) "91"
5) "frank"
6) "200"
127.0.0.1:6379> zrevrange user:ranking 0 2 withscores
1) "tom"
2) "251"
3) "martin"
4) "250"
5) "tim"
6) "220"

8）返回指定分数范围的成员
127.0.0.1:6379> zrangebyscore user:ranking (200 +inf withscores
1) "tim"
2) "220"
3) "martin"
4) "250"
5) "tom"
6) "251"

（9）返回指定分数范围成员个数

返回200到221分的成员的个数
127.0.0.1:6379> zcount user:ranking 200 221
(integer) 2

10）删除指定排名内的升序元素

2.6.1 2019年 8月23日星期五 14时41分48秒 CST

2.集合间的操作
两个有序集合导入到Redis中
zadd user:ranking:1 1 kris 91 mike 200 frank 220 tim 250 martin
zadd user:ranking:2 8 james 77 mike 625 martin 888 tom

Redis DEL 命令
> DEL KEY_NAME

</pre>
[https://www.redis.net.cn/order/3528.html Redis DEL 命令 - 该命令用于在 key 存在是删除 key]

==2.7 键管理 ==
===2.7.1 单个键管理 ===
<pre>
2019年 8月31日星期六 16时03分38秒 CST

1.key rename
rename key newkey
renamenx 比较安全
127.0.0.1:6379> get evan
"36"
127.0.0.1:6379> rename evan eva
OK
127.0.0.1:6379> get eva
"36"
127.0.0.1:6379> get evan
(nil)

2.随机返回
randomkey

3.key 过期 2019年 9月 1日

127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> expire hello 10
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> ttl hello
(integer) -2

4.key 迁移

(1) move 不用知道就行了
(2)dump + restore

(3)migrate

</pre>

===2.7.2 遍历键 ===
<pre>
key partern

get
key *

2.渐进式子

scan

</pre>
===2.7.3 数据库管理 ===
<pre>
1.切换 select 默认是 0

127.0.0.1:6379[2]> set hello love
OK
127.0.0.1:6379[2]> SELECT 3
OK
127.0.0.1:6379[3]> get hello
(nil)

2.flushdb flushall

flushall 全部数据不见了
</pre>
[https://www.cnblogs.com/Cherry-Linux/p/8046276.html Redis键迁移]

=Chpater 3 =

==慢查询分析==
[https://blog.csdn.net/sunhuiliang85/article/details/74800001 redis-慢查询分析]

==redis shell==
<pre>
redis-cli
-r
evan@latop:~$ redis-cli -r 3 ping
PONG
PONG
PONG

evan@latop:~$ redis-cli -r 3 -i 1 ping
PONG
PONG
PONG

evan@latop:~$ echo "world" |redis-cli -x set hello
127.0.0.1:6379> get hello
"world\n"

-c cluster

-a (auth)

6.--scan and --pattern

7 --slave

8 --rdb

12 -- latency

13 --stat 实时比info 简单些

redis-cli --stat
------- data ------ --------------------- load -------------------- - child -
keys mem clients blocked requests connections
1 838.51K 1 0 5 (+0) 2
1 838.51K 1 0 6 (+1) 2
1 838.51K 1 0 7 (+1) 2

14 --no-raw 原始格式
--raw 格式化过

127.0.0.1:6379> set evan "你�好"
OK
127.0.0.1:6379> get evan
"\xe4\xbd\xa0\xe5\x8f\xe5\xa5\xbd"

redis-cli --raw get evan
你�好

3.2.2 redis-server --test-memory 1024
</pre>

=Chpater 5 持久化 =
<pre>

redis的存储功能只是用做备份，恢复的功能,全量数据还是存储在内存中。
redis内部提供了两种固化数据的方式，aof 和rdb。

运维提示
当硬盘坏或者写满时可以 config set dir {newDir} 在线修改文件路径到可用的磁盘再执行bgsave 同样可以用于aof

5.2 AOF

5.2.1　使用AOF
开启AOF功能需要设置配置：appendonly yes，默认不开启。AOF文件名
通过appendfilename配置设置，默认文件名是appendonly.aof。保存路径同
RDB持久化方式一致，通过dir配置指定。AOF的工作流程操作：命令写入
（append）、文件同步（sync）、文件重写（rewrite）、重启加载
（load），如图5-2所示

·配置为everysec，是建议的同步策略，也是默认配置，做到兼顾性能和
数据安全性。理论上只有在系统突然宕机的情况下丢失1秒的数据。（严格
来说最多丢失1秒数据是不准确的

还是建议在配置文件配置上

# appendfsync always
appendfsync everysec
# appendfsync no

appendonly yes 打开aof 持久化 #默认是no

5.2.4 重写机制不全明

5.2.5 重启加载
AOF持久化开启且存在AOF文件时，优先加载AOF文件，
AOF关闭或者AOF文件不存在时，加载RDB文件

5.3 问题定位与优化

5.3.1

fork耗时问题定位：对于高流量的Redis实例OPS可达5万以上，如果fork
操作耗时在秒级别将拖慢Redis几万条命令执行，对线上应用延迟影响非常
明显。正常情况下fork耗时应该是每GB消耗20毫秒左右。可以在info stats统
计中查latest_fork_usec指标获取最近一次fork操作耗时，单位微秒。
n
如何改善fork操作的耗时：
1）优先使用物理机或者高效支持fork操作的虚拟化技术，避免使用
Xen。

2）控制Redis实例最大可用内存，fork耗时跟内存量成正比，线上建议
每个Redis实例内存控制在10GB以内。

3）合理配置Linux内存分配策略，避免物理内存不足导致fork失败，具
体细节见12.1节“Linux配置优化”。

5.3.2　子进程开销监控和优化

5.3.3 AOF追加阻塞

5。4
# Persistence from bsd
loading:0
rdb_changes_since_last_save:0
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1567955166
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:-1
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok

</pre>

[https://www.jianshu.com/p/0d626a8a1177 redis源码分析（五）：数据持久化]

[https://www.v2ex.com/t/219551 redis 本身有持久化，为什么还要写进 mysql ]

[https://gsmtoday.github.io/2018/07/30/Redis%E6%8C%81%E4%B9%85%E5%8C%96%E6%80%BB%E7%BB%93/ Redis持久化总结 ]

https://blog.csdn.net/kfengqingyangk/article/details/53454309

https://blog.csdn.net/ljl890705/article/details/51039015

[https://my.oschina.net/u/4613350/blog/4701317 同样是持久化，竟然有这么大的差别！]

[https://www.jianshu.com/p/cbe1238f592a Redis持久化：RDB（快照）和AOF（写命令）]

=* chpater 6 Redis复制=

[https://blog.csdn.net/houjixin/article/details/27680183 Redis 数据同步机制分析]
=* chpater 7 Redis的噩梦:阻塞=

2019年 9月 9日星期一 14时5

==** 7.1 发现==

应用方加入异常监控之后还存在一个问题,当开发人员接到异常报警
后,通常会去线上服务器查看错误日志细节。这时如果应用操作的是多个
404Redis节点(比如使用Redis集群),如何决定是哪一个节点超时还是所有的
节点都有超时呢?这是线上很常见的需求,但绝大多数的客户端类库并没有
在异常信息中打印ip和port信息,导致无法快速定位是哪个Redis节点超时。
不过修改Redis客户端成本很低,比如Jedis只需要修改Connection类下的
connect、sendCommand、readProtocolWithCheckingBroken方法专门捕获连
接,发送命令,协议读取事件的异常。由于客户端类库都会保存ip和port信
息,当异常发生时很容易打印出对应节点的ip和port,辅助我们快速定位问
题节点。

==** 7.2 内在原因 ==

.如何发现慢查询
Redis原生提供慢查询统计功能,执行slowlog get{n}命令可以获取最近
的n条慢查询命令,默认对于执行超过10毫秒的命令都会记录到一个定长队
列中,线上实例建议设置为1毫秒便于及时发现毫秒级以上的命令

===7.2.2===
CPU饱和

首先判断当前Redis的并
发量是否达到极限,建议使用统计命令redis-cli-h{ip}-p{port}--stat获取当前
Redis使用情况,该命令每秒输出一行统计信息

http://www.redis.io/topics/latency。

===7.3.1===
CPU竞争
对于开启了持久化或参与复制的主节点不建议绑定CPU。

=* 第8章理解内存=
<pre>
192.168.10.201:7000> info memory
# Memory
used_memory:2653536
used_memory_human:2.53M
used_memory_rss:17285120
used_memory_rss_human:16.48M
used_memory_peak:2756424
used_memory_peak_human:2.63M
used_memory_peak_perc:96.27%
used_memory_overhead:2580244
used_memory_startup:1464224
used_memory_dataset:73292
used_memory_dataset_perc:6.16%
allocator_allocated:3146048
allocator_active:3551232
allocator_resident:12943360
total_system_memory:16808693760
total_system_memory_human:15.65G
used_memory_lua:38912
used_memory_lua_human:38.00K
used_memory_scripts:216
used_memory_scripts_human:216B
number_of_cached_scripts:1
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
allocator_frag_ratio:1.13
allocator_frag_bytes:405184
allocator_rss_ratio:3.64
allocator_rss_bytes:9392128
rss_overhead_ratio:1.34
rss_overhead_bytes:4341760
mem_fragmentation_ratio:6.62
mem_fragmentation_bytes:14672608
mem_not_counted_for_evict:612
mem_replication_backlog:1048576
mem_clients_slaves:16922
mem_clients_normal:49694
mem_aof_buffer:612
mem_allocator:jemalloc-5.1.0
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0

需要重点关注的指标有:used_memory_rss和used_memory以及它们的比
mem_fragmentation_ratio。

详情

# Memory
#由Redis分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
used_memory:2653536
used_memory_human:2.53M
used_memory_rss:17285120

mem_fragmentation_ratio:6.62</pre>

===*** 8.1.2内存消耗划分===
<pre>

开发环境的数据
# Memory

used_memory:2653536 #由Redis分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
used_memory_human:2.53M
used_memory_rss:17285120

mem_fragmentation_ratio:6.62

基础
1 Byte = 8 Bits

1 KB = 1024 Bytes

1 MB = 1024 KB

1 GB = 1024 MB

Redis进程内消耗主要包括:自身内存+对象内存+缓冲内存+内存碎片,
中Redis空进程自身内存消耗非常少,通常used_memory_rss在3MB左右,
used_memory在800KB左右,一个空的Redis进程消耗内存可以忽略不计。
is主要内存消耗如图8-1所示。下面介绍另外三种内存消耗。

used_memory:2653536 =2.5306Mb

1.对象内存

2.缓冲内存

3.内存碎片

Redis默认的内存分配器采用jemalloc,可选的分配器还有:glibc、
tcmalloc。内存分配器为了更好地管理和重复利用内存,分配内存策略一般
采用固定范围的内存块进行分配。例如jemalloc在64位系统中将内存空间划
分为:小、大、巨大三个范围。每个范围内又划分为多个小的内存块单位,
如下所示:

</pre>

===***8.1.3 子进程内存消耗===
<pre>

子进程内存消耗主要指执行AOF/RDB重写时Redis创建的子进程内存消
耗。Redis执行fork操作产生的子进程内存占用量对外表现为与父进程相同,
理论上需要一倍的物理内存来完成重写操作。但Linux具有写时复制技术
(copy-on-write),父子进程会共享相同的物理内存页,当父进程处理写请
求时会对需要修改的页复制出一份副本完成写操作,而子进程依然读取fork
时整个父进程的内存快照。

当分别开启和关闭THP时,子进程内存
消耗有天壤之别。如果在高并发写的场景下开启THP,子进程内存消耗可能
是父进程的数倍,极易造成机器物理内存溢出,从而触发SWAP或OOM
killer,更多关于THP细节见12.1节“Linux配置优化”。
</pre>
====子进程内存消耗总结如下:====
<pre>
·Redis产生的子进程并不需要消耗1倍的父进程内存,实际消耗根据期
间写入命令量决定,但是依然要预留出一些内存防止溢出。

·需要设置sysctl vm.overcommit_memory=1允许内核可以分配所有的物理
内存,防止Redis进程执行fork时因系统剩余内存不足而失败。

·排查当前系统是否支持并开启THP,如果开启建议关闭,防止copy-on-
write期间内存过度消耗。

</pre>

==**8.2 内存管理==
===8.2.1 设置内存上限===
<pre>

Mem=`free -m | awk '/Mem:/{print $2}'`
redis_maxmemory=`expr $Mem / 8`000000 #here
[ -z "`grep ^maxmemory ${redis_install_dir}/etc/redis.conf`" ] && sed -i "s@maxmemory <byt
es>@maxmemory <bytes>\nmaxmemory `expr $Mem / 8`000000@" ${redis_install_dir}/etc/redis.conf
</pre>

===8.2.2 动态调整内存上限===

===8.2.3 内存回收策略===
单机和主备的Redis实例默认的数据逐出策略为不逐出（noeviction ？

==8.3 内存优化==
===8.3.1 redisObject对象 ===
开发提示
高并发写入场景中,在条件允许的情况下,建议字符串长度控制在39字
,减少创建redisObject内存分配次数,从而提高性能。
===8.3.2 缩减键值对象 ===

===8.3.3 共享对象池 ===

===8.3.4字符串优化===

=== 8.3.5编码优化 ===

=chapter 10 Cluster=
== ==

== ==

== ==

== ==
=redis学习（五） redis过期时间=

<pre>
　1.EXPIRE PEXPIRE

　　EXPIRE 接口定义：EXPIRE key "seconds"
　　接口描述：设置一个key在当前时间"seconds"(秒)之后过期。返回1代表设置成功，返回0代表key不存在或者无法设置过期时间。
</pre>

[https://www.cnblogs.com/xiaoxiongcanguan/p/9937433.html redis学习（五） redis过期时间]

[https://blog.csdn.net/weixin_38399962/article/details/82697498 Redis 更新(set) key值会重置过期时间问题]

=redis info命令详解=
== memory : 内存信息，包含以下域==
<pre>
used_memory:35795152 #由Redis分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
used_memory_human:34.14M #以MB为单位返回由Redis分配器分配的内存总量
used_memory_rss:50876416 #从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）
used_memory_peak:595513248 #Redis 的内存消耗峰值（以字节为单位）
used_memory_peak_human:567.93M #以MB为单位返回Redis 的内存消耗峰值
used_memory_lua:35840 #Lua 引擎所使用的内存大小（以字节为单位）
mem_fragmentation_ratio:1.42 #used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率
mem_allocator:jemalloc-3.6.0 #在编译时指定的， Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。
</pre>

[https://blog.csdn.net/lang_man_xing/article/details/38539057 redis info命令详解]

[https://segmentfault.com/a/1190000004682946 redis info命令详细说明]

=redis.conf 详解=
<pre>

</pre>
https://www.cnblogs.com/kreo/p/4423362.html

https://blog.csdn.net/kfengqingyangk/article/details/53454309

https://blog.csdn.net/ljl890705/article/details/51039015

https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/70676213

https://www.jianshu.com/p/fa27ddf84455

[https://www.cnblogs.com/uglyliu/p/8052648.html redis.conf 配置项说明如]

=[[Docker redis]]=

=see also=

[[Redis备份与恢复]]

[[Redis安全]]

https://stackoverflow.com/questions/49061445/when-redis-get-key-in-slave-why-redirect-to-master

[https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/p/7531471.html 运维常用命令]

[https://blog.csdn.net/liqingtx/article/details/60330555 超强、超详细Redis入门教程]

[https://www.runoob.com/redis/redis-php.html PHP 使用 Redis]

[https://www.cnblogs.com/themost/p/8464490.html redis常用命令]

[https://www.runoob.com/redis/redis-server.html Redis 服务器runoob]

[https://www.w3cschool.cn/redis_all_about/ Redis开发运维实践指南]

[http://redisdoc.com/string/setex.html SETEX key seconds value]

[https://www.jianshu.com/p/2639549bedc8 使用python来操作redis用法详解]

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/47692277 Redis 常用操作命令，非常详细！]

[[category:redis]] [[category:ops]]

Redis常用操作 - 版本历史

Evan：​/* 清理 */

Evan：/* 清理 */