查看“Redis常用操作”的源代码


[[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 {}

=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>

===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

</pre>

==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://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=




[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://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]





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