Redis命令行工具有趣的罕見用法

我們天天都在使用 Redis 內置的命令行工具 redis-cli，久而久之以為它就是一個簡單的交互式 Redis 數據結構手工操作程序，但是它背后強大的功能絕大多數同學可能聞所未聞。本節我們一起來挖掘這些鮮為人知的有趣用法。

執行單條命令平時在訪問 Redis 服務器，一般都會使用 redis-cli 進入交互模式，然后一問一答來讀寫服務器，這種情況下我們使用的是它的「交互模式」。還有另外一種「直接模式」，通過將命令參數直接傳遞給 redis-cli 來執行指令并獲取輸出結果。

$redis-cliincrbyfoo5(integer)5$redis-cliincrbyfoo5(integer)10如果輸出的內容較大，還可以將輸出重定向到外部文件

$redis-cliinfo>info.txt$wc-linfo.txt120info.txt上面的命令指向的服務器是默認服務器地址，如果想指向特定的服務器可以這樣

//-n2表示使用第2個庫，相當于select2$redis-cli-hlocalhost-p6379-n2pingPONG批量執行命令在平時線上的開發過程中，有時候我們免不了要手工造數據，然后導入 Redis。通常我們會編寫腳本程序來做這件事。不過還有另外一種比較便捷的方式，那就是直接使用 redis-cli 來批量執行一系列指令。

$catcmds.txtsetfoo1bar1setfoo2bar2setfoo3bar3......$catcmds.txt|redis-cliOKOKOK...上面的指令使用了 Unix 管道將 cat 指令的標準輸出連接到 redis-cli 的標準輸入。其實還可以直接使用輸入重定向來批量執行指令。

$redis-cli $catstr.txtErnestHemingwayoncewrote,"Theworldisafineplaceandworthfightingfor."Iagreewiththesecondpart.$redis-cli-xsetfoo //間隔1s，執行5次，觀察qps的變化$redis-cli-r5-i1info|grepopsinstantaneous_ops_per_sec:43469instantaneous_ops_per_sec:47460instantaneous_ops_per_sec:47699instantaneous_ops_per_sec:46434instantaneous_ops_per_sec:47216如果將次數設置為 -1 那就是重復無數次永遠執行下去。如果不提供 -i 參數，那就沒有間隔，連續重復執行。在交互模式下也可以重復執行指令，形式上比較怪異，在指令前面增加次數

127.0.0.1:6379>5pingPONGPONGPONGPONGPONG#下面的指令很可怕，你的屏幕要憤怒了127.0.0.1:6379>10000info.......導出 csvredis-cli 不能一次導出整個庫的內容為 csv，但是可以導出單條指令的輸出為 csv 格式。

$redis-clirpushlfooabcdefg(integer)7$redis-cli--csvlrangelfoo0-1"a","b","c","d","e","f","g"$redis-clihmsethfooa1b2c3d4OK$redis-cli--csvhgetallhfoo"a","1","b","2","c","3","d","4"當然這種導出功能比較弱，僅僅是一堆字符串用逗號分割開來。不過你可以結合命令的批量執行來看看多個指令的導出效果。

$redis-cli--csv-r5hgetallhfoo"a","1","b","2","c","3","d","4""a","1","b","2","c","3","d","4""a","1","b","2","c","3","d","4""a","1","b","2","c","3","d","4""a","1","b","2","c","3","d","4"看到這里讀者應該明白 --csv 參數的效果就是對輸出做了一次轉換，用逗號分割，僅此而已。

執行 lua 腳本在 lua 腳本小節，我們使用 eval 指令來執行腳本字符串，每次都是將腳本內容壓縮成單行字符串再調用 eval 指令，這非常繁瑣，而且可讀性很差。redis-cli 考慮到了這點，它可以直接執行腳本文件。

127.0.0.1:6379>eval"returnredis.pcall('mset',KEYS[1],ARGV[1],KEYS[2],ARGV[2])"2foo1foo2bar1bar2OK127.0.0.1:6379>eval"returnredis.pcall('mget',KEYS[1],KEYS[2])"2foo1foo21)"bar1"2)"bar2"下面我們以腳本的形式來執行上面的指令，參數形式有所不同，KEY 和 ARGV 之間需要使用逗號分割，并且不需要提供 KEY 的數量參數

$catmset.txtreturnredis.pcall('mset',KEYS[1],ARGV[1],KEYS[2],ARGV[2])$catmget.txtreturnredis.pcall('mget',KEYS[1],KEYS[2])$redis-cli--evalmset.txtfoo1foo2,bar1bar2OK$redis-cli--evalmget.txtfoo1foo21)"bar1"2)"bar2"如果你的 lua 腳本太長，--eval 將大有用處。

監控服務器狀態我們可以使用 --stat 參數來實時監控服務器的狀態，間隔 1s 實時輸出一次。

$redis-cli--stat-------data---------------------------load---------------------child-keysmemclientsblockedrequestsconnections26.66M100011591628(+0)33526.66M100011653169(+61541)33526.66M100011706550(+53381)33526.54M100011758831(+52281)33526.66M100011803132(+44301)33526.66M100011854183(+51051)335如果你覺得間隔太長或是太短，可以使用 -i 參數調整輸出間隔。

掃描大 KEY這個功能太實用了，我已經在線上試過無數次了。每次遇到 Redis 偶然卡頓問題，第一個想到的就是實例中是否存在大 KEY，大 KEY的內存擴容以及釋放都會導致主線程卡頓。如果知道里面有沒有大 KEY，可以自己寫程序掃描，不過這太繁瑣了。redis-cli 提供了 --bigkeys 參數可以很快掃出內存里的大 KEY，使用 -i 參數控制掃描間隔，避免掃描指令導致服務器的 ops 陡增報警。

$./redis-cli--bigkeys-i0.01#Scanningtheentirekeyspacetofindbiggestkeysaswellas#averagesizesperkeytype.Youcanuse-i0.1tosleep0.1sec#per100SCANcommands(notusuallyneeded).[00.00%]Biggestzsetfoundsofar'hist:aht:main:async_finish:20180425:17'with1440members[00.00%]Biggestzsetfoundsofar'hist:qps:async:authorize:20170311:27'with2465members[00.00%]Biggesthashfoundsofar'job:counters:6ya9ypu6ckcl'with3fields[00.01%]Biggeststringfoundsofar'rt:aht:main:device_online:68:{-4}'with4bytes[00.01%]Biggestzsetfoundsofar'machine:load:20180709'with2879members[00.02%]Biggeststringfoundsofar'6y6fze8kj7cy:{-7}'with90bytesredis-cli 對于每一種對象類型都會記錄長度最大的 KEY，對于每一種對象類型，刷新一次最高記錄就會立即輸出一次。它能保證輸出長度為 Top1 的 KEY，但是 Top2、Top3等 KEY 是無法保證可以掃描出來的。一般的處理方法是多掃描幾次，或者是消滅了 Top1 的 KEY 之后再掃描確認還有沒有次大的 KEY。

采樣服務器指令現在線上有一臺 Redis 服務器的 OPS 太高，有很多業務模塊都在使用這個 Redis，如何才能判斷出來是哪個業務導致了 OPS 異常的高。這時可以對線上服務器的指令進行采樣，觀察采樣的指令大致就可以分析出 OPS 占比高的業務點。這時就要使用 monitor 指令，它會將服務器瞬間執行的指令全部顯示出來。不過使用的時候要注意即使使用 ctrl+c 中斷，否則你的顯示器會噼里啪啦太多的指令瞬間讓你眼花繚亂。

$redis-cli--host192.168.x.x--port6379monitor1539853410.458483[010.100.90.62:34365]"GET""6yax3eb6etq8:{-7}"1539853410.459212[010.100.90.61:56659]"PFADD""growth:dau:20181018""2klxkimass8w"1539853410.462938[010.100.90.62:20681]"GET""6yax3eb6etq8:{-7}"1539853410.467231[010.100.90.61:40277]"PFADD""growth:dau:20181018""2kei0to86ps1"1539853410.470319[010.100.90.62:34365]"GET""6yax3eb6etq8:{-7}"1539853410.473927[010.100.90.61:58128]"GET""6yax3eb6etq8:{-7}"1539853410.475712[010.100.90.61:40277]"PFADD""growth:dau:20181018""2km8sqhlefpc"1539853410.477053[010.100.90.62:61292]"GET""6yax3eb6etq8:{-7}"診斷服務器時延平時我們診斷兩臺機器的時延一般是使用 Unix 的 ping 指令。Redis 也提供了時延診斷指令，不過它的原理不太一樣，它是診斷當前機器和 Redis 服務器之間的指令(PING指令)時延，它不僅僅是物理網絡的時延，還和當前的 Redis 主線程是否忙碌有關。如果你發現 Unix 的 ping 指令時延很小，而 Redis 的時延很大，那說明 Redis 服務器在執行指令時有微弱卡頓。

$redis-cli--host192.168.x.x--port6379--latencymin:0,max:5,avg:0.08(305samples)時延單位是 ms。redis-cli 還能顯示時延的分布情況，而且是圖形化輸出。

$redis-cli--latency-dist

圖片

這個圖形的含義作者沒有描述，讀者們可以嘗試破解一下。

遠程 rdb 備份執行下面的命令就可以將遠程的 Redis 實例備份到本地機器，遠程服務器會執行一次bgsave操作，然后將 rdb 文件傳輸到客戶端。遠程 rdb 備份讓我們有一種“秀才不出門，全知天下事”的感覺。

$./redis-cli--host192.168.x.x--port6379--rdb./user.rdbSYNCsenttomaster,writing2501265095bytesto'./user.rdb'Transferfinishedwithsuccess.模擬從庫如果你想觀察主從服務器之間都同步了那些數據，可以使用 redis-cli 模擬從庫。

$./redis-cli--host192.168.x.x--port6379--slaveSYNCwithmaster,discarding51778306bytesofbulktransfer...SYNCdone.Loggingcommandsfrommaster....從庫連上主庫的第一件事是全量同步，所以看到上面的指令卡頓這很正常，待首次全量同步完成后，就會輸出增量的 aof 日志。