這篇文章帶大家了解Redis中的Info指令，希望對大家有幫助！
Redis提供了info指令，它會傳回關於Redis伺服器的各種資訊和統計數值。在使用Redis時，時常會遇到一些疑難雜症需要我們去排查，這個時候我們可以透過info指令來取得Redis的運作狀態，然後進行問題的檢查。 【相關推薦：Redis影片教學】
透過給定可選的參數section ，可以讓指令只傳回某一部分的資訊：
cpu: 統計CPU的消耗
cluster: Redis叢集訊息
keyspace: 資料庫的相關統計
#它也可以採取以下值:
all: 傳回所有訊息
default: 值傳回預設設定的資訊
如果沒有使用任何參數時，預設為default，傳回所有的資訊。
|
info/info all |
返回Redis服務所有的資訊# Server
redis_version:6.2.4
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:fa652e749408dcfd
redis_mode:standalone
os:Linux 3.10.0-327.el7.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
atomicvar_api:c11-builtin
gcc_version:9.3.1
process_id:4617
process_supervised:no
run_id:9662797d01b55345cd6cabad38d102e27db19e66
tcp_port:6379
server_time_usec:1632494557942546
uptime_in_seconds:4
uptime_in_days:0
hz:10
configured_hz:10
lru_clock:5104605
executable:/usr/local/soft/redis-6.2.4/src/redis-server
config_file:/usr/local/soft/redis-6.2.4/redis.conf
io_threads_active:0
# Clients
connected_clients:1
cluster_connections:0
maxclients:10000
client_recent_max_input_buffer:16
client_recent_max_output_buffer:0
blocked_clients:0
tracking_clients:0
clients_in_timeout_table:0
# Memory
used_memory:874728
used_memory_human:854.23K
used_memory_rss:10207232
used_memory_rss_human:9.73M
used_memory_peak:932800
used_memory_peak_human:910.94K
used_memory_peak_perc:93.77%
used_memory_overhead:830808
used_memory_startup:810168
used_memory_dataset:43920
used_memory_dataset_perc:68.03%
allocator_allocated:1036080
allocator_active:1380352
allocator_resident:3932160
total_system_memory:1913507840
total_system_memory_human:1.78G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
used_memory_scripts:0
used_memory_scripts_human:0B
number_of_cached_scripts:0
maxmemory:104857600
maxmemory_human:100.00M
maxmemory_policy:volatile-lfu
allocator_frag_ratio:1.33
allocator_frag_bytes:344272
allocator_rss_ratio:2.85
allocator_rss_bytes:2551808
rss_overhead_ratio:2.60
rss_overhead_bytes:6275072
mem_fragmentation_ratio:12.27
mem_fragmentation_bytes:9375272
mem_not_counted_for_evict:0
mem_replication_backlog:0
mem_clients_slaves:0
mem_clients_normal:20496
mem_aof_buffer:0
mem_allocator:jemalloc-5.1.0
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0
lazyfreed_objects:0
# Persistence
loading:0
current_cow_size:0
current_cow_size_age:0
current_fork_perc:0.00
current_save_keys_processed:0
current_save_keys_total:0
rdb_changes_since_last_save:0
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1632494553
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:-1
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
rdb_last_cow_size:0
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
aof_last_cow_size:0
module_fork_in_progress:0
module_fork_last_cow_size:0
# Stats
total_connections_received:1
total_commands_processed:1
instantaneous_ops_per_sec:0
total_net_input_bytes:31
total_net_output_bytes:20324
instantaneous_input_kbps:0.00
instantaneous_output_kbps:0.00
rejected_connections:0
sync_full:0
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:0
expired_stale_perc:0.00
expired_time_cap_reached_count:0
expire_cycle_cpu_milliseconds:0
evicted_keys:0
keyspace_hits:0
keyspace_misses:0
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:0
total_forks:0
migrate_cached_sockets:0
slave_expires_tracked_keys:0
active_defrag_hits:0
active_defrag_misses:0
active_defrag_key_hits:0
active_defrag_key_misses:0
tracking_total_keys:0
tracking_total_items:0
tracking_total_prefixes:0
unexpected_error_replies:0
total_error_replies:0
dump_payload_sanitizations:0
total_reads_processed:2
total_writes_processed:1
io_threaded_reads_processed:0
io_threaded_writes_processed:0
# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_failover_state:no-failover
master_replid:5b43385d46f4a601c025cb2c4ce5706b0b77db86
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000
master_repl_offset:0
second_repl_offset:-1
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:0
repl_backlog_histlen:0
# CPU
used_cpu_sys:0.030666
used_cpu_user:0.000000
used_cpu_sys_children:0.000000
used_cpu_user_children:0.000000
used_cpu_sys_main_thread:0.030570
used_cpu_user_main_thread:0.000000
# Modules
# Errorstats
# Cluster
cluster_enabled:0
# Keyspace
db0:keys=2,expires=0,avg_ttl=0 登入後複製 |
info server
下面是所有server 相關的資訊 |
|
參數名稱 |
|
|
|
|
|
##redis_version | Redis 伺服器版本 |
redis_git_sha1 | Git SHA1 |
#redis_git_dirty | Git dirty flag |
redis_build_id | 建置ID |
#redis_mode | 伺服器模式（standalone，sentinel或cluster） |
os | Redis 伺服器的宿主作業系統 |
arch_bits | 架構（32 或64 位元） |
#multiplexing_api| ##Redis 所使用的事件處理機制 |
|
atomicvar_api
| Redis使用的Atomicvar API |
|
#gcc_version##編譯Redis 時所使用的GCC 版本 |
| process_id
伺服器程序的PID |
| #run_id
Redis 伺服器的隨機識別碼（用於Sentinel 和叢集） |
| tcp_port
TCP/IP 監聽埠 |
| uptime_in_seconds
自Redis 伺服器啟動以來，經過的秒數字 |
| uptime_in_days
自Redis 伺服器啟動以來，經過的天數 |
| hz
#伺服器的頻率設定
lru_clock
以分鐘為單位進行自增的時鐘，用於LRU 管理
executable
伺服器的執行檔路徑
|
config_file |
設定檔路徑
|
| info clients |
以下是所有clients 相關的資訊
|
|
參數名稱 |
含義 |
|
| #connected_clients
已連接客戶端的數量（不包括透過從屬伺服器連接的客戶端）
#########client_longest_output_list#######目前連接的客戶端當中，最長的輸出清單############client_biggest_input_buf## ####目前連線的客戶端當中，最大輸入快取############blocked_clients######正在等待阻塞指令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客戶端的數量## ##########
info memory
以下是所有memory 相關的資訊
| # #參數名稱
|
含義
|
#used_memory | 由Redis 分配器指派的記憶體總量，以位元組（byte）為單位 |
used_memory_human | 以人類可讀的格式傳回Redis 分配的記憶體總量 |
used_memory_rss | 從作業系統的角度，傳回Redis 已分配的記憶體總量（俗稱常駐集大小）。這個值和 top 、 ps 等指令的輸出一致。 |
used_memory_peak |
| used_memory_peak
Redis 的記憶體消耗峰值（以位元組為單位） |
| used_memory_peak_human
以人類可讀的格式傳回Redis 的記憶體消耗峰值 |
| used_memory_peak_perc
使用記憶體佔峰值記憶體的百分比 |
| # used_memory_overhead
伺服器為管理其內部資料結構而分配的所有開銷的總和（以位元組為單位） |
| used_memory_startup
Redis正在啟動時消耗的初始記憶體大小（以位元組為單位） |
| used_memory_dataset
以位元組為單位的資料集大小（used_memory減去used_memory_overhead）| |
| used_memory_dataset_perc
used_memory_dataset佔淨記憶體使用量的百分比（used_memory減去used_memory_startup） |
| total_system_memory #主機具有的記憶體總量
| total_system_memory_human | 以人類可讀的格式傳回Redis主機所擁有的記憶體總量
| #used_memory_lua | Lua 引擎所使用的記憶體大小（以位元組為單位）
| used_memory_lua_human | 以人類可讀的格式傳回Lua 引擎所使用的記憶體大小
| maxmemory | maxmemory配置指令的值
| maxmemory_human | 以人類可讀的格式傳回maxmemory配置指令的值
| maxmemory_policy | maxmemory-policy配置指令的值
| #mem_fragmentation_ratio | used_memory_rss 和used_memory 之間的比率
| mem_allocator | 在編譯時指定的， Redis 所使用的記憶體分配器。可以是libc 、 jemalloc 或tcmalloc
| active_defrag_running | 指示活動碎片整理是否處於活動狀態的標誌
| #lazyfree_pending_objects | 等待釋放的物件數（由於使用ASYNC選項呼叫UNLINK或FLUSHDB和FLUSHALL）
###
在理想情況下， used_memory_rss 的值應該只比 used_memory 稍微高一點兒。當 rss > used ，且兩者的值相差較大時，表示存在（內部或外部的）記憶體碎片。記憶體碎片的比率可以透過mem_fragmentation_ratio 的值看出。當 used > rss 時，表示 Redis 的部分記憶體被作業系統換出到交換空間了，在這種情況下，操作可能會產生明顯的延遲。由於Redis無法控制其分配的記憶體如何映射到記憶體頁，因此常住記憶體（used_memory_rss）很高通常是記憶體使用量激增的結果。當 Redis 釋放記憶體時，記憶體將返回給分配器，分配器可能會，也可能不會，將記憶體回饋給作業系統。如果 Redis 釋放了內存，卻沒有將內存返還給作業系統，那麼 used_memory 的值可能和作業系統顯示的 Redis 內存佔用並不一致。查看 used_memory_peak 的值可以驗證這種情況是否發生。
info persistence
#以下是所有persistence 相關的資訊:
| 參數名稱 |
意義 |
| loading |
#指示轉儲檔案（dump）的載入是否正在進行的標誌 |
| rdb_changes_since_last_save |
自上次轉儲以來的變更次數 |
| #rdb_bgsave_in_progress |
指示RDB檔案是否正在儲存的標誌 |
| rdb_last_save_time |
上次成功儲存RDB的基於紀年的時間戳 |
| rdb_last_bgsave_status |
上次RDB儲存作業的狀態 |
| rdb_last_bgsave_time_sec |
上次RDB儲存操作的持續時間（以秒為單位） |
| rdb_current_bgsave_time_sec |
正在進行的RDB儲存操作的持續時間（如果有） |
| # rdb_last_cow_size |
上次RDB儲存作業期間copy-on-write指派的位元組大小 |
| aof_enabled |
#表示AOF記錄已啟動的標誌 |
| aof_rewrite_in_progress |
表示AOF重寫操作正在進行的標誌 |
| aof_rewrite_scheduled |
表示一旦進行中的RDB儲存作業完成，就會安排進行AOF重寫操作的標誌 |
| aof_last_rewrite_time_sec |
上次AOF重寫操作的持續時間，以秒為單位 |
| aof_current_rewrite_time_sec | ## 正在進行的AOF重寫操作的持續時間（如果有） |
aof_last_bgrewrite_status | 上次AOF重寫操作的狀態 |
aof_last_write_status | 上一次AOF寫入操作的狀態 |
aof_last_cow_size | 上次AOF重寫操作期間copy-on-write指派的位元組大小 |
changes_since_last_save指的是從上次呼叫SAVE或BGSAVE以來，在資料集中產生某種變化的操作的數量。
AOF
如果啟用了AOF，則會加入以下這些額外的欄位：
| 參數名稱
|
意思
|
#aof_current_size |
|
|
|
|
##目前的AOF檔案大小 |
| aof_base_size |
上次啟動或重寫時的AOF檔案大小 |
| aof_pending_rewrite |
指示AOF重寫操作是否會在目前RDB儲存作業完成後立即執行的標誌。 |
| aof_buffer_length |
AOF緩衝區大小 |
| aof_rewrite_buffer_length |
AOF重寫緩衝區大小 |
aof_pending_bio_fsync
在後台IO佇列中等待fsync處理的任務數
aof_delayed_fsync
fsync計數器
|
loading
| 如果正在執行載入操作，將會新增這些額外的欄位：
| 參數名稱 |
意思 |
|
| loading_start_time | 載入操作的開始時間（基於紀元的時間戳記） |
| loading_total_bytes |
檔案總大小 |
| loading_loaded_bytes |
已經載入的位元組數 |
loading_loaded_perc######已經載入的百分比############loading_eta_seconds## ####預計載入完成所需的剩餘秒數#############
status
下面是所有stats 相關的資訊:
| 參數名稱 | 意義 |
| total_connections_received |
伺服器接受的連線總數 |
| #total_commands_processed |
伺服器處理的命令總數 |
| #instantaneous_ops_per_sec |
每秒處理的命令數 |
| rejected_connections |
由於maxclients限製而拒絕的連線數 |
| expired_keys |
key到期事件的總數 |
| evicted_keys |
由於maxmemory限製而導致被驅逐的key的數量 |
| keyspace_hits |
在主字典中成功查找到key的次數 |
| keyspace_misses |
在主字典中尋找key失敗的次數 |
| pubsub_channels |
擁有用戶端訂閱的全域pub/sub通道數 |
| pubsub_patterns |
#擁有客戶端訂閱的全域pub/sub模式數 |
| latest_fork_usec |
最新fork操作的持續時間，以微秒為單位 |
info replication
#下面是所有replication 相關的資訊:
##role如果實例不是任何節點的從節點，則值是”master”，如果實例從某個節點同步數據，則是”slave」。請注意，一個從節點可以是另一個從節點的主節點（菊花鏈） |
如果實例是從節點，則會提供以下這些額外欄位：
|
參數名稱
|
意思 |
|
|
|
##master_host |
主節點的Host名稱或IP位址
|
#master_port |
主節點監聽的TCP埠
| #master_link_status |
連接狀態（up或down）
master_last_io_seconds_ago
自上次與主節點互動以來，經過的秒數
|
master_sync_in_progress |
指示主節點正在與從節點同步
|
如果SYNC作業正在進行，則會提供以下這些欄位：
|
| 參數名稱
| 意思 |
|
#master_sync_left_bytes同步完成前剩餘的位元組數 |
master_sync_last_io_seconds_ago
| 在SYNC作業期間上次自傳輸IO以來的秒數 |
|
如果主從節點之間的連接斷開了，則會提供一個額外的字段：
#參數名稱 | 意思 |
master_link_down_since_seconds
| 自連接斷開以來，經過的秒數 |
|
以下欄位將始終提供：
參數名稱
含義
| #connected_slaves | 已連接的從節點數 |
對每個從節點，將會新增以下行：
slaveXXX id，位址，連接埠號，狀態
|
info CPU |
下面是所有cpu 相關的資訊: |
|
參數名稱 |
| 意思
|
|
used_cpu_sys
由Redis伺服器消耗的系統CPU
|
#used_cpu_user | ##由Redis伺服器消耗的使用者CPU | #used_cpu_sys_children
由背景程序消耗的系統CPU
| #used_cpu_user_children##由後台程序消耗的使用者CPU |
info cluster
#cluster部分目前只包含一個唯一的欄位:
| 參數名稱 |
含義 |
| #cluster_enabled |
表示已啟用Redis叢集 |
###############info keyspace#########keyspace部分提供有關每個資料庫的主字典的統計，統計資訊是key的總數和過期的key的總數，對於每個資料庫，提供以下行：#################參數名稱# ###########意義######################keyspace######dbXXX keys=XXX,expires=XXX## ##########
本文轉載自：https://juejin.cn/post/7014398047916883998
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