Redis `INFO clients` 与 `INFO memory`：客户端连接与内存状态监控

好的，没问题。咱们这就开始！

各位朋友，大家好！今天咱们来聊聊 Redis 里面的两个“情报部门”—— INFO clients 和 INFO memory。它们就像是 Redis 大脑的两个监控器，一个盯着客户端连接的情况，防止有人恶意连接搞破坏；另一个则盯着内存的使用情况，避免 Redis 因为内存耗尽而宕机。

想象一下，你是一家火锅店的老板。INFO clients 就像是监控摄像头，时刻关注着有多少客人在店里吃饭，来了哪些熟客，有没有可疑人物。INFO memory 就像是仓库管理员，负责盘点食材的库存，看看哪些食材快用完了，哪些食材积压太多。

接下来，我们就深入了解一下这两个“情报部门”到底都干了些什么。

一、INFO clients：客户端连接的“侦察兵”

INFO clients 命令会给你一份关于 Redis 客户端连接的详细报告。这份报告包含了各种指标，比如连接的客户端数量、阻塞的客户端数量等等。

咱们先来看看 INFO clients 命令输出的典型信息：

redis> INFO clients
# Clients
connected_clients:1
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0
tracking_clients:0
clients_in_timeout_table:0

这些指标都代表什么意思呢？咱们用一个表格来解释一下：

指标名称	含义	备注
`connected_clients`	当前连接到 Redis 服务器的客户端数量	这可是最重要的指标之一，如果这个数字突然飙升，很可能是有攻击发生，或者你的程序出现了 bug，创建了大量的无效连接。
`client_longest_output_list`	客户端输出缓冲区列表中，最长的客户端的列表长度	Redis 使用输出缓冲区来暂存要发送给客户端的数据。如果某个客户端的输出缓冲区过长，说明这个客户端处理数据的速度比较慢，或者网络有问题。
`client_biggest_input_buf`	客户端输入缓冲区列表中，最大的客户端的缓冲区大小（单位：字节）	Redis 使用输入缓冲区来接收客户端发送过来的数据。如果某个客户端的输入缓冲区过大，说明这个客户端发送了大量的数据，或者发送数据的速度过快。
`blocked_clients`	正在等待阻塞命令（比如 `BLPOP`、`BRPOP`）的客户端数量	阻塞命令会阻塞客户端，直到满足某个条件为止。如果阻塞的客户端数量过多，可能会影响 Redis 的性能。
`tracking_clients`	使用客户端追踪功能的客户端数量	客户端追踪功能允许客户端缓存一部分数据，从而减少与 Redis 服务器的交互。
`clients_in_timeout_table`	处于空闲超时状态的客户端数量	Redis 会自动关闭长时间没有活动的客户端连接，以释放资源。

INFO clients 的实战应用

监控连接数： 持续监控 connected_clients，如果发现连接数异常增加，就要警惕了。可能是受到了 DDoS 攻击，或者是程序中存在连接泄漏的 bug。
排查慢客户端： 如果发现 client_longest_output_list 或 client_biggest_input_buf 经常出现比较大的值，说明存在慢客户端。你需要找出这些慢客户端，并分析它们为什么会这么慢。
优化阻塞命令： 尽量避免使用阻塞命令，或者减少阻塞命令的使用数量。如果必须使用阻塞命令，要设置合理的超时时间，防止客户端长时间阻塞。

模拟客户端连接异常增加

我们可以通过编写一个简单的 Python 脚本来模拟客户端连接数异常增加的情况：

import redis
import time
import threading

def connect_to_redis():
    try:
        r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
        print("Connected to Redis")
        while True:
            # Do something to keep the connection alive (e.g., ping)
            r.ping()
            time.sleep(1)  # Keep the connection alive
    except redis.exceptions.ConnectionError as e:
        print(f"Connection Error: {e}")

# Number of threads to simulate multiple clients
num_clients = 100

threads = []
for _ in range(num_clients):
    thread = threading.Thread(target=connect_to_redis)
    threads.append(thread)
    thread.start()

# Wait for all threads to finish (which they won't in this case)
for thread in threads:
    thread.join()

运行这个脚本后，再执行 INFO clients 命令，你就会发现 connected_clients 的值显著增加。

二、INFO memory：内存使用的“管家”

INFO memory 命令会给你一份关于 Redis 内存使用的详细报告。这份报告包含了各种指标，比如已使用的内存量、内存碎片率等等。

咱们先来看看 INFO memory 命令输出的典型信息：

redis> INFO memory
# Memory
used_memory:1013064
used_memory_human:989.32K
used_memory_rss:8675328
used_memory_rss_human:8.27M
used_memory_peak:1021176
used_memory_peak_human:997.24K
used_memory_peak_perc:99.21%
used_memory_overhead:657621
used_memory_data:259665
used_memory_string:12288
used_memory_lua:37888
used_memory_external:101672
used_memory_scripts:0
number_of_cached_scripts:0
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
used_memory_dataset:355443
used_memory_dataset_perc:34.42%
allocator_allocated:1027728
allocator_active:1451264
allocator_resident:3670016
total_system_memory:16777216000
total_system_memory_human:15.63G
used_memory_startup:979520
used_memory_dataset_perc:34.42%

这些指标也很多，咱们还是用一个表格来解释一下：

指标名称	含义	备注
`used_memory`	Redis 已使用的内存总量（单位：字节）	这是最核心的指标，反映了 Redis 当前的内存使用情况。
`used_memory_human`	Redis 已使用的内存总量（人类可读格式）	方便你直接看懂，不用自己换算单位。
`used_memory_rss`	Redis 进程实际占用的物理内存（Resident Set Size，单位：字节）	这个值通常会比 `used_memory` 大，因为 `used_memory_rss` 还包含了 Redis 进程占用的共享内存、代码段等。
`used_memory_rss_human`	Redis 进程实际占用的物理内存（人类可读格式）	同上，方便阅读。
`used_memory_peak`	Redis 内存使用峰值（单位：字节）	记录了 Redis 运行过程中，内存使用量的最高值。
`used_memory_peak_human`	Redis 内存使用峰值（人类可读格式）	同上。
`used_memory_overhead`	Redis 为了维护数据结构而消耗的内存（单位：字节）	例如，Redis 为了维护哈希表、列表等数据结构，需要额外的内存开销。
`used_memory_data`	Redis 实际存储数据的内存（单位：字节）	这个值反映了你实际存储的数据占用的内存大小。
`used_memory_string`	Redis 字符串对象占用的内存（单位：字节）	字符串是 Redis 中最常用的数据类型，这个值反映了字符串对象占用的内存大小。
`used_memory_lua`	Lua 脚本占用的内存（单位：字节）	如果你在 Redis 中使用了 Lua 脚本，这个值反映了 Lua 脚本占用的内存大小。
`used_memory_external`	Redis 外部模块占用的内存（单位：字节）	如果你使用了 Redis 外部模块，这个值反映了外部模块占用的内存大小。
`maxmemory`	Redis 配置的最大内存限制（单位：字节）	如果设置了 `maxmemory`，当 Redis 使用的内存超过这个限制时，会触发内存淘汰策略。
`maxmemory_human`	Redis 配置的最大内存限制（人类可读格式）	同上。
`maxmemory_policy`	Redis 使用的内存淘汰策略	当 Redis 使用的内存超过 `maxmemory` 限制时，会根据这个策略淘汰一部分数据，以释放内存。常见的淘汰策略有 `noeviction`（不淘汰）、`volatile-lru`（淘汰设置了过期时间的、最近最少使用的 key）、`allkeys-lru`（淘汰所有 key 中最近最少使用的 key）等等。
`mem_fragmentation_ratio`	内存碎片率	这个值反映了 Redis 内存碎片的程度。正常情况下，这个值应该接近于 1。如果这个值过大，说明 Redis 存在严重的内存碎片，可能会导致性能下降。

INFO memory 的实战应用

监控内存使用： 持续监控 used_memory，如果发现内存使用量持续增长，就要警惕了。可能是你的数据量增长过快，或者程序中存在内存泄漏的 bug。
评估内存容量： 根据 used_memory 和 used_memory_peak，可以评估 Redis 需要的内存容量，从而选择合适的服务器配置。
优化数据结构： 如果发现 used_memory_string 占用的内存过大，可以考虑使用更节省内存的数据结构，比如哈希表或者压缩列表。
解决内存碎片： 如果 mem_fragmentation_ratio 过大，可以尝试重启 Redis，或者使用 Redis 的自动碎片整理功能。
设置合理的内存淘汰策略： 根据你的业务需求，选择合适的内存淘汰策略。如果你的数据都是热点数据，可以选择 allkeys-lru；如果你的数据只有一部分是热点数据，可以选择 volatile-lru。

模拟内存泄漏

我们可以通过编写一个简单的 Python 脚本来模拟内存泄漏的情况：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def memory_leak():
    i = 0
    while True:
        key = f"leak_key:{i}"
        value = "A" * 1024  # 1KB value
        r.set(key, value)
        i += 1
        time.sleep(0.001)

memory_leak()

运行这个脚本后，再执行 INFO memory 命令，你就会发现 used_memory 的值持续增加。

三、INFO clients 和 INFO memory 的结合使用

INFO clients 和 INFO memory 并不是孤立存在的，它们可以结合起来使用，帮助你更全面地了解 Redis 的运行状态。

例如，你可以通过 INFO clients 找到慢客户端，然后通过 INFO memory 分析这些慢客户端是否导致了内存泄漏。

四、总结

INFO clients 和 INFO memory 是 Redis 监控的两个重要工具，可以帮助你及时发现和解决问题。它们就像是 Redis 的“眼睛”和“大脑”，让你对 Redis 的运行状态了如指掌。

希望今天的讲解对你有所帮助。记住，监控 Redis 的健康状况，就像照顾你的宠物一样，需要细心和耐心。只有这样，你的 Redis 才能健康成长，为你提供稳定可靠的服务。

最后，祝大家使用 Redis 愉快！

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