我們天天都在使用 Redis 內(nèi)置的命令行工具 redis-cli，久而久之以為它就是一個(gè)簡(jiǎn)單的交互式 Redis 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)手工操作程序，但是它背后強(qiáng)大的功能絕大多數(shù)同學(xué)可能聞所未聞。本節(jié)我們一起來(lái)挖掘這些鮮為人知的有趣用法。

執(zhí)行單條命令

平時(shí)在訪問(wèn) Redis 服務(wù)器，一般都會(huì)使用 redis-cli 進(jìn)入交互模式，然后一問(wèn)一答來(lái)讀寫服務(wù)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(guò)將命令參數(shù)直接傳遞給 redis-cli 來(lái)執(zhí)行指令并獲取輸出結(jié)果。 

$ redis-cli incrby foo 5 
(integer) 5 
$ redis-cli incrby foo 5 
(integer) 10 

如果輸出的內(nèi)容較大，還可以將輸出重定向到外部文件 

$ redis-cli info > info.txt 
$ wc -l info.txt 
     120 info.txt 

上面的命令指向的服務(wù)器是默認(rèn)服務(wù)器地址，如果想指向特定的服務(wù)器可以這樣 

// -n 2 表示使用第2個(gè)庫(kù)，相當(dāng)于 select 2 
$ redis-cli -h localhost -p 6379 -n 2 ping 
PONG 

批量執(zhí)行命令

在平時(shí)線上的開發(fā)過(guò)程中，有時(shí)候我們免不了要手工造數(shù)據(jù)，然后導(dǎo)入 Redis。通常我們會(huì)編寫腳本程序來(lái)做這件事。不過(guò)還有另外一種比較便捷的方式，那就是直接使用 redis-cli 來(lái)批量執(zhí)行一系列指令。 

$ cat cmds.txt 
set foo1 bar1 
set foo2 bar2 
set foo3 bar3 
...... 
$ cat cmds.txt | redis-cli 
OK 
OK 
OK 
... 

上面的指令使用了 Unix 管道將 cat 指令的標(biāo)準(zhǔn)輸出連接到 redis-cli 的標(biāo)準(zhǔn)輸入。其實(shí)還可以直接使用輸入重定向來(lái)批量執(zhí)行指令。 

$ redis-cli < cmds.txt 
OK 
OK 
OK 
... 

set 多行字符串

如果一個(gè)字符串有多行，你希望將它傳入 set 指令，redis-cli 要如何做?可以使用 -x 選項(xiàng)，該選項(xiàng)會(huì)使用標(biāo)準(zhǔn)輸入的內(nèi)容作為最后一個(gè)參數(shù)。 

$ cat str.txt 
Ernest Hemingway once wrote, 
"The world is a fine place and worth fighting for." 
I agree with the second part. 
$ redis-cli -x set foo < str.txt 
OK 
$ redis-cli get foo 
"Ernest Hemingway once wrote,\n\"The world is a fine place and worth fighting for.\"\nI agree with the second part.\n" 

重復(fù)執(zhí)行指令

redis-cli 還支持重復(fù)執(zhí)行指令多次，每條指令執(zhí)行之間設(shè)置一個(gè)間隔時(shí)間，如此便可以觀察某條指令的輸出內(nèi)容隨時(shí)間變化。 

// 間隔1s，執(zhí)行5次，觀察qps的變化 
$ redis-cli -r 5 -i 1 info | grep ops 
instantaneous_ops_per_sec:43469 
instantaneous_ops_per_sec:47460 
instantaneous_ops_per_sec:47699 
instantaneous_ops_per_sec:46434 
instantaneous_ops_per_sec:47216 

如果將次數(shù)設(shè)置為 -1 那就是重復(fù)無(wú)數(shù)次永遠(yuǎn)執(zhí)行下去。如果不提供 -i 參數(shù)，那就沒有間隔，連續(xù)重復(fù)執(zhí)行。在交互模式下也可以重復(fù)執(zhí)行指令，形式上比較怪異，在指令前面增加次數(shù) 

127.0.0.1:6379> 5 ping 
PONG 
PONG 
PONG 
PONG 
PONG 
# 下面的指令很可怕，你的屏幕要憤怒了 
127.0.0.1:6379> 10000 info 
....... 

導(dǎo)出 csv

redis-cli 不能一次導(dǎo)出整個(gè)庫(kù)的內(nèi)容為 csv，但是可以導(dǎo)出單條指令的輸出為 csv 格式。 

$ redis-cli rpush lfoo a b c d e f g 
(integer) 7 
$ redis-cli --csv lrange lfoo 0 -1 
"a","b","c","d","e","f","g" 
$ redis-cli hmset hfoo a 1 b 2 c 3 d 4 
OK 
$ redis-cli --csv hgetall hfoo 
"a","1","b","2","c","3","d","4" 

當(dāng)然這種導(dǎo)出功能比較弱，僅僅是一堆字符串用逗號(hào)分割開來(lái)。不過(guò)你可以結(jié)合命令的批量執(zhí)行來(lái)看看多個(gè)指令的導(dǎo)出效果。 

$ redis-cli --csv -r 5 hgetall hfoo 
"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(yīng)該明白 --csv 參數(shù)的效果就是對(duì)輸出做了一次轉(zhuǎn)換，用逗號(hào)分割，僅此而已。

執(zhí)行 lua 腳本

在 lua 腳本小節(jié)，我們使用 eval 指令來(lái)執(zhí)行腳本字符串，每次都是將腳本內(nèi)容壓縮成單行字符串再調(diào)用 eval 指令，這非常繁瑣，而且可讀性很差。redis-cli 考慮到了這點(diǎn)，它可以直接執(zhí)行腳本文件。 

127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2])" 2 foo1 foo2 bar1 bar2 
OK 
127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2])" 2 foo1 foo2 
1) "bar1" 
2) "bar2" 

下面我們以腳本的形式來(lái)執(zhí)行上面的指令，參數(shù)形式有所不同，KEY 和 ARGV 之間需要使用逗號(hào)分割，并且不需要提供 KEY 的數(shù)量參數(shù) 

$ cat mset.txt 
return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2]) 
$ cat mget.txt 
return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2]) 
$ redis-cli --eval mset.txt foo1 foo2 , bar1 bar2 
OK 
$ redis-cli --eval mget.txt foo1 foo2 
1) "bar1" 
2) "bar2" 

如果你的 lua 腳本太長(zhǎng)，--eval 將大有用處。

監(jiān)控服務(wù)器狀態(tài)

我們可以使用 --stat 參數(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)器的狀態(tài)，間隔 1s 實(shí)時(shí)輸出一次。 

$ redis-cli --stat 
------- data ------ --------------------- load -------------------- - child - 
keys       mem      clients blocked requests            connections 
2          6.66M    100     0       11591628 (+0)       335 
2          6.66M    100     0       11653169 (+61541)   335 
2          6.66M    100     0       11706550 (+53381)   335 
2          6.54M    100     0       11758831 (+52281)   335 
2          6.66M    100     0       11803132 (+44301)   335 
2          6.66M    100     0       11854183 (+51051)   335 

如果你覺得間隔太長(zhǎng)或是太短，可以使用 -i 參數(shù)調(diào)整輸出間隔。

掃描大 KEY

這個(gè)功能太實(shí)用了，我已經(jīng)在線上試過(guò)無(wú)數(shù)次了。每次遇到 Redis 偶然卡頓問(wèn)題，第一個(gè)想到的就是實(shí)例中是否存在大 KEY，大 KEY的內(nèi)存擴(kuò)容以及釋放都會(huì)導(dǎo)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(guò)這太繁瑣了。redis-cli 提供了 --bigkeys 參數(shù)可以很快掃出內(nèi)存里的大 KEY，使用 -i 參數(shù)控制掃描間隔，避免掃描指令導(dǎo)致服務(wù)器的 ops 陡增報(bào)警。 

$ ./redis-cli --bigkeys -i 0.01 
# Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as 
# average sizes per key type.  You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec 
# per 100 SCAN commands (not usually needed). 
 
[00.00%] Biggest zset   found so far 'hist:aht:main:async_finish:20180425:17' with 1440 members 
[00.00%] Biggest zset   found so far 'hist:qps:async:authorize:20170311:27' with 2465 members 
[00.00%] Biggest hash   found so far 'job:counters:6ya9ypu6ckcl' with 3 fields 
[00.01%] Biggest string found so far 'rt:aht:main:device_online:68:{-4}' with 4 bytes 
[00.01%] Biggest zset   found so far 'machine:load:20180709' with 2879 members 
[00.02%] Biggest string found so far '6y6fze8kj7cy:{-7}' with 90 bytes 

redis-cli 對(duì)于每一種對(duì)象類型都會(huì)記錄長(zhǎng)度最大的 KEY，對(duì)于每一種對(duì)象類型，刷新一次最高記錄就會(huì)立即輸出一次。它能保證輸出長(zhǎng)度為 Top1 的 KEY，但是 Top2、Top3等 KEY 是無(wú)法保證可以掃描出來(lái)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(rèn)還有沒有次大的 KEY。

采樣服務(wù)器指令

現(xiàn)在線上有一臺(tái) Redis 服務(wù)器的 OPS 太高，有很多業(yè)務(wù)模塊都在使用這個(gè) Redis，如何才能判斷出來(lái)是哪個(gè)業(yè)務(wù)導(dǎo)致了 OPS 異常的高。這時(shí)可以對(duì)線上服務(wù)器的指令進(jìn)行采樣，觀察采樣的指令大致就可以分析出 OPS 占比高的業(yè)務(wù)點(diǎn)。這時(shí)就要使用 monitor 指令，它會(huì)將服務(wù)器瞬間執(zhí)行的指令全部顯示出來(lái)。不過(guò)使用的時(shí)候要注意即使使用 ctrl+c 中斷，否則你的顯示器會(huì)噼里啪啦太多的指令瞬間讓你眼花繚亂。 

$ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 monitor 
1539853410.458483 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
1539853410.459212 [0 10.100.90.61:56659] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2klxkimass8w" 
1539853410.462938 [0 10.100.90.62:20681] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
1539853410.467231 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2kei0to86ps1" 
1539853410.470319 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
1539853410.473927 [0 10.100.90.61:58128] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 
1539853410.475712 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2km8sqhlefpc" 
1539853410.477053 [0 10.100.90.62:61292] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}"  

診斷服務(wù)器時(shí)延

平時(shí)我們?cè)\斷兩臺(tái)機(jī)器的時(shí)延一般是使用 Unix 的 ping 指令。Redis 也提供了時(shí)延診斷指令，不過(guò)它的原理不太一樣，它是診斷當(dāng)前機(jī)器和 Redis 服務(wù)器之間的指令(PING指令)時(shí)延，它不僅僅是物理網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延，還和當(dāng)前的 Redis 主線程是否忙碌有關(guān)。如果你發(fā)現(xiàn) Unix 的 ping 指令時(shí)延很小，而 Redis 的時(shí)延很大，那說(shuō)明 Redis 服務(wù)器在執(zhí)行指令時(shí)有微弱卡頓。 

$ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --latency 
min: 0, max: 5, avg: 0.08 (305 samples) 

時(shí)延單位是 ms。redis-cli 還能顯示時(shí)延的分布情況，而且是圖形化輸出。 

$ redis-cli --latency-dist 

圖片 

這個(gè)圖形的含義作者沒有描述，讀者們可以嘗試破解一下。

遠(yuǎn)程 rdb 備份

執(zhí)行下面的命令就可以將遠(yuǎn)程的 Redis 實(shí)例備份到本地機(jī)器，遠(yuǎn)程服務(wù)器會(huì)執(zhí)行一次bgsave操作，然后將 rdb 文件傳輸?shù)娇蛻舳?。遠(yuǎn)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 --host 192.168.x.x --port 6379 --rdb ./user.rdb 
SYNC sent to master, writing 2501265095 bytes to './user.rdb' 
Transfer finished with success. 

模擬從庫(kù)如果你想觀察主從服務(wù)器之間都同步了那些數(shù)據(jù)，可以使用 redis-cli 模擬從庫(kù)。 

$ ./redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --slave 
SYNC with master, discarding 51778306 bytes of bulk transfer... 
SYNC done. Logging commands from master. 
... 

從庫(kù)連上主庫(kù)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(huì)輸出增量的 aof 日志。