Linux运维需要了解的Redis经验

Okay，以挑战这个命令开始这篇文章，或许并不是一个好的方式，但其确实可能是最重要的一点。很多时候当我们关注一个redis实例的统计数据，我们会快速地输入”KEYS *”命令，这样key的信息会很明显地展示出来。平心而论，从程序化的角度出发往往倾向于写出下面这样的伪代码：

for key in'keys *':    

doAllTheThings() 

但是当你有1300万个key时，执行速度将会变慢。因为KEYS命令的时间复杂度是O(n)，其中n是要返回的keys的个数，这样这个命令的复杂度就取决于数据库的大小了。并且在这个操作执行期间，其它任何命令在你的实例中都无法执行。

作为一个替代命令，看一下 SCAN 吧，其允许你以一种更友好的方式来执行… SCAN 通过增量迭代的方式来扫描数据库。这一操作基于游标的迭代器来完成的，因此只要你觉得合适，你可以随时停止或继续。

2、找出拖慢 Redis 的罪魁祸首

由于 Redis 没有非常详细的日志，要想知道在 Redis 实例内部都做了些什么是非常困难的。幸运的是 Redis 提供了一个下面这样的命令统计工具：

127.0.0.1:6379> INFO commandstats  

# Commandstats  

cmdstat_get:calls=78,usec=608,usec_per_call=7.79  

cmdstat_setex:calls=5,usec=71,usec_per_call=14.20  

cmdstat_keys:calls=2,usec=42,usec_per_call=21.00  

cmdstat_info:calls=10,usec=1931,usec_per_call=193.10 

通过这个工具可以查看所有命令统计的快照，比如命令执行了多少次，执行命令所耗费的毫秒数(每个命令的总时间和平均时间)

只需要简单地执行 CONFIG RESETSTAT 命令就可以重置，这样你就可以得到一个全新的统计结果。

3、 将 Redis-Benchmark 结果作为参考，而不要一概而论

Redis 之父 Salvatore 就说过：“通过执行GET/SET命令来测试Redis就像在雨天检测法拉利的雨刷清洁镜子的效果”。很多时候人们跑到我这里，他们想知道为什么自己的Redis-Benchmark统计的结果低于最优结果 。但我们必须要把各种不同的真实情况考虑进来，例如：

 可能受到哪些客户端运行环境的限制？

 是同一个版本号吗？

 测试环境中的表现与应用将要运行的环境是否一致？

Redis-Benchmark的测试结果提供了一个保证你的 Redis-Server 不会运行在非正常状态下的基准点，但是你永远不要把它作为一个真实的“压力测试”。压力测试需要反应出应用的运行方式，并且需要一个尽可能的和生产相似的环境。

（编辑：大连站长网）

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