Redis 性能调优相关笔记

info

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：

server

clients

# 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-3.6.0

persistence

stats

total_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:414

replication

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 CPU

commandstats
cluster
keyspace

回收策略

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 6379

CONFIG 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

参考资料

http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html