一 redis請求處理介紹

1. redis Server是單執行緒

1. 優點：因為CPU不是Redis的瓶頸。Redis的瓶頸最有可能是機器記憶體或者網路頻寬，採用佇列模式將併發訪問變為序列執行。
2. redis快速原因是絕大部分請求是純粹的記憶體操作（非常快速),採用單執行緒,避免了不必要的上下文切換和競爭條件，非阻塞IO
3. 缺點：要求每個請求執行必須時間非常的快。如果請求都是耗時的，採用單執行緒吞吐量及效能可想而知了。應該說redis為特殊的場景選擇了合適的技術方案。

1. redis cluster叢集

1. 沒有叢集功能的Redis，每個master-slave主從複製都獨立於其他結點，sharding需要在客戶端如Jedis中控制。可以使用官方提供的Sentinel監控主從的狀態，實現自動的Fail-over切換。公司目前採用阿里雲redis 2.8，master-slave，HA功能有阿里雲自己研發。
2. redis叢集的三個目標：效能：這是Redis賴以生存的看家本領，增加叢集功能後當然不能對效能產生太大影響，所以Redis採取了P2P而非Proxy方式、非同步複製、客戶端重定向等設計，而犧牲了部分的一致性、使用性。
   水平擴充套件：叢集的最重要能力當然是擴充套件，文件中稱可以線性擴充套件到1000結點。可用性：在Cluster推出之前，可用性要靠Sentinel保證。有了叢集之後也自動具有了Sentinel的監控和自動Failover能力。

二 redis desktop管理工具

1. Redis Desktop Manager

2. 常用command

1. redis-cli連線node
   redis-cli -h host -p part

[root@iZbp11ti9rpeoo64gv0dz9Z src]# redis-cli -c  -h 172.16.30.37 -p 7001
172.16.30.37:7001>

172.16.30.37:7001> cluster nodes
NOAUTH Authentication required.

# 如果執行命令報 NOAUTH Authentication required. 再請用auth+password 登入。
127.0.0.1:6379> auth "yourpassword" 

- 如下命令可以在redisDesktop tools下的Console視窗下執行。

1. 切換不同的db

# select 切換到指定的資料庫，資料庫索引號 index 用數字值指定
redis-37-7007:14>select 15
OK

redis-37-7007:15>

1. 開發需要了解監控redis cluster資訊，命令INFO將返回關於Redis伺服器的各種資訊和統計數值。幫助開發規劃設計監控自己cache。

server : 一般 Redis 伺服器資訊，包含以下域：

    redis_version : Redis 伺服器版本
    redis_git_sha1 : Git SHA1
    redis_git_dirty : Git dirty flag
    os : Redis 伺服器的宿主作業系統
    arch_bits : 架構（32 或 64 位）
    multiplexing_api : Redis 所使用的事件處理機制
    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 伺服器的隨機識別符號（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
    uptime_in_days : 自 Redis 伺服器啟動以來，經過的天數
    lru_clock : 以分鐘為單位進行自增的時鐘，用於 LRU 管理

clients : 已連線客戶端資訊，包含以下域：

    connected_clients : 已連線客戶端的數量（不包括通過從屬伺服器連線的客戶端）
    client_longest_output_list : 當前連線的客戶端當中，最長的輸出列表
    client_longest_input_buf : 當前連線的客戶端當中，最大輸入快取
    blocked_clients : 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客戶端的數量

memory : 記憶體資訊，包含以下域：

    used_memory : 由 Redis 分配器分配的記憶體總量，以位元組（byte）為單位
    used_memory_human : 以人類可讀的格式返回 Redis 分配的記憶體總量
    used_memory_rss : 從作業系統的角度，返回 Redis 已分配的記憶體總量（俗稱常駐集大小）。這個值和 top 、 ps 等命令的輸出一致。
    used_memory_peak : Redis 的記憶體消耗峰值（以位元組為單位）
    used_memory_peak_human : 以人類可讀的格式返回 Redis 的記憶體消耗峰值
    used_memory_lua : Lua 引擎所使用的記憶體大小（以位元組為單位）
    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 或者 tcmalloc 。
    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通過 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。
    Because Redis does not have control over how its allocations are mapped to memory pages, high used_memory_rss is often the result of a spike in memory usage.

    當 Redis 釋放記憶體時，分配器可能會，也可能不會，將記憶體返還給作業系統。
    如果 Redis 釋放了記憶體，卻沒有將記憶體返還給作業系統，那麼 used_memory 的值可能和作業系統顯示的 Redis 記憶體佔用並不一致。
    檢視 used_memory_peak 的值可以驗證這種情況是否發生。
persistence : RDB 和 AOF 的相關資訊

stats : 一般統計資訊

replication : 主/從複製資訊

cpu : CPU 計算量統計資訊

commandstats : Redis 命令統計資訊

cluster : Redis 叢集資訊

keyspace : 資料庫相關的統計資訊

1. redisCluster叢集node資訊

172.16.30.37:7001> cluster nodes
ae72a76f3dfd252ffea9dd4f99eed73956985e8d 172.16.30.37:7003 master - 0 1519891351817 8 connected 10923-16383
2d515d01d5c340c056e45f532f87e2e9a710ad2e 172.16.30.37:7002 master - 0 1519891353827 2 connected 5461-10922
a55520dc10558d288315617a540b16ea753fae90 172.16.30.37:7004 master - 0 1519891349813 9 connected 0-5460
f61d2cce02eba73886449f7be22ae66c6909644f 172.16.30.37:7006 slave ae72a76f3dfd252ffea9dd4f99eed73956985e8d 0 1519891352821 8 connected
0f34e5062e6ab8b203288adb27b76b6499f81097 172.16.30.37:7005 slave 2d515d01d5c340c056e45f532f87e2e9a710ad2e 0 1519891350814 5 connected
960a22035faacce41dc10ea185b962fe706c4adf 172.16.30.37:7001 myself,slave a55520dc10558d288315617a540b16ea753fae90 0 0 1 connected
172.16.30.37:7001>

更多關於新增叢集，刪除叢集node的命令請關注瞭解如下：

• 叢集
• cluster info：列印叢集的資訊
• cluster nodes：列出叢集當前已知的所有節點（node），以及這些節點的相關資訊。
• 節點
• cluster meet ：將ip和port所指定的節點新增到叢集當中，讓它成為叢集的一份子。
• cluster forget：從叢集中移除 node_id 指定的節點。
• clusterreplicate ：將當前節點設定為node_id指定的節點的從節點。
• clustersaveconfig：將節點的配置檔案儲存到硬盤裡面。
• 槽(slot)

 cluster addslots<slot> [slot ...]：將一個或多個槽（slot）指派（assign）給當前節點。
clusterdelslots <slot> [slot ...]：移除一個或多個槽對當前節點的指派。
clusterflushslots：移除指派給當前節點的所有槽，讓當前節點變成一個沒有指派任何槽的節點。
cluster setslot<slot> node <node_id>：將槽 slot 指派給 node_id 指定的節點，如果槽已經指派給另一個節點，那麼先讓另一個節點刪除該槽>，然後再進行指派。
cluster setslot<slot> migrating <node_id>：將本節點的槽 slot 遷移到node_id 指定的節點中。
cluster setslot<slot> importing <node_id>：從 node_id 指定的節點中匯入槽slot 到本節點。
cluster setslot<slot> stable：取消對槽 slot 的匯入（import）或者遷移（migrate）。

• 鍵

cluster keyslot<key>：計算鍵 key 應該被放置在哪個槽上。
clustercountkeysinslot <slot>：返回槽 slot 目前包含的鍵值對數量。
clustergetkeysinslot <slot> <count>：返回 count 個 slot 槽中的鍵。

三 redisCluster 介紹

pipeline批量commod優化前後

1. 我們公司真實生產，用來cache kafka offset變化的

# Stats
total_connections_received:6268502
total_commands_processed:27403503791
instantaneous_ops_per_sec:23432
total_net_input_bytes:947346345264
total_net_output_bytes:316704548663
instantaneous_input_kbps:1209.41
instantaneous_output_kbps:1224.92
input_limit_tokens:31456683
output_limit_tokens:31457240

1. 才pipeline 批量命令後的結果：

# Stats
total_connections_received:6270546
total_commands_processed:27477368164
instantaneous_ops_per_sec:2678
total_net_input_bytes:951300825607
total_net_output_bytes:320813929044
instantaneous_input_kbps:91.40
instantaneous_output_kbps:21.98
input_limit_tokens:31457266
output_limit_tokens:31457273
input_strict_limit:0
output_strict_limit:0
rejected_connections:0
rejected_connections_status:0
sync_full:1
sync_partial_ok:2