Redis の運用と保守のためのシェルの使用 - 統計メモリ、定期的なバックアップ、ベンチマーク テスト
使用Redis shell可以完成许多有意思的操作,使用也非常的简单,下面开始介绍。
Redis-cli
redis-cli的选项非常多,除了常用的-h、-p、-a外,下面在介绍几个很常用的选项。想查看所有选项的话可以使用redis-cli --help查看。
--version查看redis版本
# redis-cli --version redis-cli 5.0.5
可以看到我当前的版本是5.0.5
-r,-i
r是repeat的缩写,表示重复几次的意思。i是interval的缩写,表示间隔多久(单位为妙)。
比如执行ping命令,共执行3次,每隔一秒执行一次。
# redis-cli -r 3 -i 1 ping
另外我们再介绍一个redis的api info memory,它是用来统计redis内存使用情况的。
# redis-cli info memory # Memory used_memory:878984 used_memory_human:858.38K used_memory_rss:3796992 used_memory_rss_human:3.62M ……
统计redis内存信息
介绍了上面的知识后,再结合shell基础,就可以写出一个统计redis内存占用的脚本了。
shell脚本如下,每5秒获取内存信息,共取6次。
#!/bin/bash memorys=`redis-cli -r 6 -i 5 info memory | grep used_memory:\ | awk -F: '{print int($2)}'` total=0 for memory in $memorys do echo $memory total=$((memory+total)) done echo "avg:"$((total/6))
有一个地方需要注意,在awk那行,需要用int转换为数字类型,否则循环里面的递增将会出错,必须保证变量memory是数字类型的。脚本的执行结果如下:
# ./bin/redis-used-memory.sh 883480 883504 883504 883504 883504 883504 avg:883500
分别输出6个请求的数据,最后再打印出平均值。
--rdb 保存rdb文件到本地
有个该选项,再配合定时任务,我们就可以定期备份Redis数据。
# redis-cli --rdb /data/redis/rdb/dump.rdb SYNC sent to master, writing 721 bytes to '/data/redis/rdb/dump.rdb' Transfer finished with success.
如果redis含有重要数据的话,那么建议定时备份数据,防止数据丢失后损失太大。
Redis-benchmark
redis有专门做基准测试的工具,我们可以用它来测试redis的性能。下面介绍几个常用选项。如想知道更多的选项的用法,使用redis-benchmark --help查看更多信息
-c(clients)
表示客户端的并发数量,默认为50.
-n(requests)
表示客户端请求总量,默认值为100000。
例如,有100个客户端,总请求数为10000.
# redis-benchmark -c 100 -n 10000
-q
只显示每秒的请求数据
redis-benchmark -c 100 -n 10000 -q PING_INLINE: 98039.22 requests per second PING_BULK: 102040.82 requests per second SET: 94339.62 requests per second GET: 99009.90 requests per second ……
可以看到,每秒set、get等命令的性能。
-t
对指定的命令进行基准测试,比如我只想看get和set的性能如何:
# redis-benchmark -t get,set -q SET: 98911.96 requests per second GET: 100200.40 requests per second
以上就是redis-cli和redis-benchmark的基本使用,想要维护redis,这两个工具必须要掌握好的哦。
以上がRedis の運用と保守のためのシェルの使用 - 統計メモリ、定期的なバックアップ、ベンチマーク テストの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Redisクラスターモードは、シャードを介してRedisインスタンスを複数のサーバーに展開し、スケーラビリティと可用性を向上させます。構造の手順は次のとおりです。異なるポートで奇妙なRedisインスタンスを作成します。 3つのセンチネルインスタンスを作成し、Redisインスタンスを監視し、フェールオーバーを監視します。 Sentinel構成ファイルを構成し、Redisインスタンス情報とフェールオーバー設定の監視を追加します。 Redisインスタンス構成ファイルを構成し、クラスターモードを有効にし、クラスター情報ファイルパスを指定します。各Redisインスタンスの情報を含むnodes.confファイルを作成します。クラスターを起動し、CREATEコマンドを実行してクラスターを作成し、レプリカの数を指定します。クラスターにログインしてクラスター情報コマンドを実行して、クラスターステータスを確認します。作る

Redisデータをクリアする方法:Flushallコマンドを使用して、すべての重要な値をクリアします。 FlushDBコマンドを使用して、現在選択されているデータベースのキー値をクリアします。 [選択]を使用してデータベースを切り替え、FlushDBを使用して複数のデータベースをクリアします。 DELコマンドを使用して、特定のキーを削除します。 Redis-CLIツールを使用してデータをクリアします。

Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

Centosシステムでは、Redis構成ファイルを変更するか、Redisコマンドを使用して悪意のあるスクリプトがあまりにも多くのリソースを消費しないようにすることにより、LUAスクリプトの実行時間を制限できます。方法1:Redis構成ファイルを変更し、Redis構成ファイルを見つけます:Redis構成ファイルは通常/etc/redis/redis.confにあります。構成ファイルの編集:テキストエディター(VIやNANOなど)を使用して構成ファイルを開きます:sudovi/etc/redis/redis.conf luaスクリプト実行時間制限を設定します。

Redisコマンドラインツール(Redis-Cli)を使用して、次の手順を使用してRedisを管理および操作します。サーバーに接続し、アドレスとポートを指定します。コマンド名とパラメーターを使用して、コマンドをサーバーに送信します。ヘルプコマンドを使用して、特定のコマンドのヘルプ情報を表示します。 QUITコマンドを使用して、コマンドラインツールを終了します。

Redisカウンターは、Redisキー価値ペアストレージを使用して、カウンターキーの作成、カウントの増加、カウントの減少、カウントのリセット、およびカウントの取得など、カウント操作を実装するメカニズムです。 Redisカウンターの利点には、高速速度、高い並行性、耐久性、シンプルさと使いやすさが含まれます。ユーザーアクセスカウント、リアルタイムメトリック追跡、ゲームのスコアとランキング、注文処理などのシナリオで使用できます。

Redisデータの有効期間戦略には2つのタイプがあります。周期削除:期限切れのキーを削除する定期的なスキャン。これは、期限切れの時間帯-remove-countおよび期限切れの時間帯-remove-delayパラメーターを介して設定できます。怠zyな削除:キーが読み取られたり書かれたりした場合にのみ、削除の有効期限が切れたキーを確認してください。それらは、レイジーフリーレイジーエビクション、レイジーフリーレイジーエクスピア、レイジーフリーラジーユーザーのパラメーターを介して設定できます。

Debian Systemsでは、Directoryコンテンツを読み取るためにReadDirシステム呼び出しが使用されます。パフォーマンスが良くない場合は、次の最適化戦略を試してください。ディレクトリファイルの数を簡素化します。大きなディレクトリをできる限り複数の小さなディレクトリに分割し、Readdirコールごとに処理されたアイテムの数を減らします。ディレクトリコンテンツのキャッシュを有効にする:キャッシュメカニズムを構築し、定期的にキャッシュを更新するか、ディレクトリコンテンツが変更されたときに、頻繁な呼び出しをreaddirに削減します。メモリキャッシュ(memcachedやredisなど)またはローカルキャッシュ(ファイルやデータベースなど)を考慮することができます。効率的なデータ構造を採用する:ディレクトリトラバーサルを自分で実装する場合、より効率的なデータ構造(線形検索の代わりにハッシュテーブルなど)を選択してディレクトリ情報を保存およびアクセスする
