【三】redis特点功能

发布时间：2022-09-13 00:30

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redis特点功能

慢查询分析

慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阈值，就将这条命令的相关信息（例如：发生时间，耗时，命令的详细信息）记录下来，Redis 也提供了类似的功能

slowlog-log-slower-than: 慢查询时间阈值设置

单位是微妙（1 秒 = 1000 毫秒 = 1000000 微秒），默认是 10000 微秒，如果把 slowlog-log-slower-than 设置为 0，将会记录所有命令到日志中。如果把 slowlog-log-slower-than 设置小于 0，将会不记录任何命令到日志中。

slowlog-max-len: 慢查询存储条数

当慢查询日志列表已经达到最大长度时，最早插入的那条命令将被从列表中移出

建议将慢查询日志的长度调整的大一些。比如可以设置为 1000 以上

除了去配置文件中修改，也可以通过 config set 命令动态修改配置

\> config set slowlog-log-slower-than 1000
OK
\> config set slowlog-max-len 1200
OK
\> config rewrite
OK

slowlog get: 获取慢查询日志. 后面加数字，用于指定获取慢查询日志的条数

> slowlog get 3
1) 1) (integer) 6107        //唯一标识id
   2) (integer) 1616398930  //命令执行的时间戳
   3) (integer) 3109        //命令执行时长
   4) 1) "config"           //执行的命令和参数
      2) "rewrite"
2) 1) (integer) 6106
   2) (integer) 1613701788
   3) (integer) 36004
   4) 1) "flushall"

Pipeline（流水线）机制

Redis 提供了批量操作命令（例如 mget、mset 等），有效地节约 RTT(往返时间)。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行 n 次 hgetall 命令，并没有 mhgetall 命令存在，需要消耗 n 次 RTT

Redis 的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在北京，Redis 服务端在上海，两地直线距离约为 1300 公里，那么 1 次 RTT 时间 = 1300×2/(300000×2/3) = 13 毫秒（光在真空中传输速度为每秒 30 万公里，这里假设光纤为光速的 2/3），那么客户端在 1 秒内大约只能执行 80 次左右的命令，这个和 Redis 的高并发高吞吐特性背道而驰。

Pipeline（流水线）机制能改善上面这类问题，它能将一组 Redis 命令进行组装，通过一次 RTT 传输给 Redis，再将这组 Redis 命令的执行结果按顺序返回给客户端

当你要执行很多的命令并返回结果的时候，需要考虑 List 对象的大小，因为它会“吃掉”服务器上许多的内存空间，严重时会导致内存不足，引发 JVM 溢出异常，所以在工作环境中，是需要自己去评估的，可以考虑使用迭代的方式去处理。

事务与 Lua

multi 和 exec 命令

Redis 提供了简单的事务功能，将一组需要一起执行的命令放到 multi 和 exec 两个命令之间。Multi 命令代表事务开始，exec 命令代表事务结束，它们之间的命令是原子顺序执行的

使用案例：

127.0.0.1:6379> multi
OK
127.0.0.1:6379> SET msg "hello chrootliu"
QUEUED
127.0.0.1:6379> GET msg
QUEUED
127.0.0.1:6379> EXEC
1) OK
1) hello chrootliu

redis简单事务不支持事务中的回滚特性，同时无法实现命令之间的逻辑关系计算，主要有以下几点：

不够满足原子性。一个事务执行过程中，其他事务或 client 是可以对相应的 key 进行修改的（并发情况下，例如电商常见的超卖问题），想要避免这样的并发性问题就需要使用 WATCH 命令，但是通常来说，必须经过仔细考虑才能决定究竟需要对哪些 key 进行 WATCH 加锁。然而，额外的 WATCH 会增加事务失败的可能，而缺少必要的 WATCH 又会让我们的程序产生竞争条件。
后执行的命令无法依赖先执行命令的结果。由于事务中的所有命令都是互相独立的，在遇到 exec 命令之前并没有真正的执行，所以我们无法在事务中的命令中使用前面命令的查询结果。我们唯一可以做的就是通过 watch 保证在我们进行修改时，如果其它事务刚好进行了修改，则我们的修改停止，然后应用层做相应的处理。
事务中的每条命令都会与 Redis 服务器进行网络交互。Redis 事务开启之后，每执行一个操作返回的都是 queued，这里就涉及到客户端与服务器端的多次交互，明明是需要一次批量执行的 n 条命令，还需要通过多次网络交互，显然非常浪费（这个就是为什么会有 pipeline 的原因，减少 RTT 的时间）。

Redis 事务缺陷的解决 – Lua

Lua 是一个小巧的脚本语言，用标准 C 编写，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译运行。一个完整的 Lua 解释器不过 200k，在目前所有脚本引擎中，Lua 的速度是最快的，这一切都决定了 Lua 是作为嵌入式脚本的最佳选择。

Redis 2.6 版本之后内嵌了一个 Lua 解释器，可以用于一些简单的事务与逻辑运算，也可帮助开发者定制自己的 Redis 命令（例如：一次性的执行复杂的操作，和带有逻辑判断的操作），在这之前，必须修改源码。

在 Redis 中执行 Lua 脚本有两种方法：eval 和 evalsha，这里以 eval 做为案例介绍：

eval 语法：

eval script numkeys key [key ...] arg [arg ...]

其中：

script 一段 Lua 脚本或 Lua 脚本文件所在路径及文件名
numkeys Lua 脚本对应参数数量
key [key …] Lua 中通过全局变量 KEYS 数组存储的传入参数
arg [arg …] Lua 中通过全局变量 ARGV 数组存储的传入附加参数