第四章Redis的事务、锁及管理命令

第四章· Redis的事务、锁及管理命令

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• 一.事务介绍
• 1.Redis的事务与关系型数据库中的事务区别
• 2.事务测试
• 二.Redis乐观锁介绍
• 1.乐观锁举例
• 2.乐观锁实现
• 三.Redis管理命令
• 1.INFO
• 2.client
• 3.config
• 4.dbsize
• 5.select
• 6.flushdb、flushall
• 7.monitor
• 8.shutdown

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一.事务介绍

1.Redis的事务与关系型数据库中的事务区别

• 1）在MySQL中讲过的事务，具有A、C、I、D四个特性
  Atomic（原子性）
  所有语句作为一个单元全部成功执行或全部取消。
  Consistent（一致性）
  如果数据库在事务开始时处于一致状态，则在执行该。
事务期间将保留一致状态。
  Isolated（隔离性）
  事务之间不相互影响。
  Durable（持久性）
  事务成功完成后，所做的所有更改都会准确地记录在
数据库中。所做的更改不会丢失。

• 2）MySQL具有MVCC（多版本并发控制）的功能，这些都是根据事务的特性来完成的。

• 3）redis中的事务跟关系型数据库中的事务是一个相似的概念，但是有不同之处。关系型数据库事务执行失败后面的sql语句不在执行前面的操作都会回滚，而在redis中开启一个事务时会把所有命令都放在一个队列中，这些命令并没有真正的执行，如果有一个命令报错，则取消这个队列，所有命令都不再执行。

• 4）redis中开启一个事务是使用multi，相当于begin\start transaction，exec提交事务，discard取消队列命令（非回滚操作）。

空格	MySQL	Redis
开启	start transaction begin	multi
语句	普通SQL	普通命令
失败	rollback回滚	discard取消（这里的取消不是回滚，是队列里的命令根本没有执行，并不是执行了之后，再撤回）
成功	commit	exec

和事务相关的命令

1）DISCARD
取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。
2）EXEC
执行所有事务块内的命令。
3）MULTI
标记一个事务块的开始。
4）UNWATCH
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。 5）WATCH key [key ...] 监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

2.事务测试

#登录redis
[root@db01 ~]# redis-cli
#验证密码
127.0.0.1:6379> auth 123 OK #不开启事务直接设置key 127.0.0.1:6379> set zls "Nice" OK #查看结果 127.0.0.1:6379> get zls "Nice" #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #设置一个key 127.0.0.1:6379> set bgx "low" QUEUED 127.0.0.1:6379> set alex "Ugly" QUEUED #开启另一个窗口查看结果 127.0.0.1:6379> get bgx (nil) 127.0.0.1:6379> get alex (nil) #执行exec完成事务 127.0.0.1:6379> EXEC 1) OK 2) OK #再次查看结果 127.0.0.1:6379> get bgx "low" 127.0.0.1:6379> get alex "Ugly"

实验结果如下:

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二.Redis乐观锁介绍

1.乐观锁举例

场景：我正在买票
Ticket -1 , money -100

而票只有1张, 如果在我multi之后,和exec之前, 票被别人买了---即ticket变成0了.
我该如何观察这种情景,并不再提交？

1）悲观的想法:
世界充满危险,肯定有人和我抢, 给 ticket上锁, 只有我能操作. [悲观锁]

2）乐观的想法:
没有那么人和我抢,因此,我只需要注意,
--有没有人更改ticket的值就可以了 [乐观锁]

3）Redis的事务中,启用的是乐观锁,只负责监测key没有被改动.

2.乐观锁实现

模拟买票

开启两个窗口实现（模拟买票）

#首先在第一个窗口设置一个key（ticket 1）
127.0.0.1:6379> set ticket 1
OK
#设置完票的数量之后观察这个票
127.0.0.1:6379> WATCH ticket OK #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #买了票所以ticket设置为0 127.0.0.1:6379> set ticket 0 QUEUED #然后在第二个窗口观察票 127.0.0.1:6379> WATCH ticket OK #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #同样设置ticket为0 127.0.0.1:6379> set ticket 0 QUEUED #此时如果谁先付款，也就是执行了exec另外一个窗口就操作不了这张票了 #在第二个窗口先付款（执行exec） 127.0.0.1:6379> exec 1) OK #然后在第一个窗口再执行exec 127.0.0.1:6379> exec (nil) //无，也就是说我们无法对这张票进行操作

实验结果如下

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三.Redis管理命令

1.INFO

#查看redis相关信息
127.0.0.1:6379> info
#服务端信息
# Server #版本号 redis_version:3.2.12 #redis版本控制安全hash算法 redis_git_sha1:00000000 #redis版本控制脏数据 redis_git_dirty:0 #redis建立id redis_build_id:3b947b91b7c31389 #运行模式：单机（如果是集群：cluster） redis_mode:standalone #redis所在宿主机的操作系统 os:Linux 2.6.32-431.el6.x86_64 x86_64 #架构（64位） arch_bits:64 #redis事件循环机制 multiplexing_api:epoll #GCC的版本 gcc_version:4.4.7 #redis进程的pid process_id:33007 #redis服务器的随机标识符(用于sentinel和集群) run_id:46b07234cf763cab04d1b31433b94e31b68c6e26 #redis的端口 tcp_port:6379 #redis服务器的运行时间（单位秒） uptime_in_seconds:318283 #redis服务器的运行时间（单位天） uptime_in_days:3 #redis内部调度（进行关闭timeout的客户端，删除过期key等等）频率，程序规定serverCron每秒运行10次 hz:10 #自增的时钟，用于LRU管理,该时钟100ms(hz=10,因此每1000ms/10=100ms执行一次定时任务)更新一次 lru_clock:13601047 #服务端运行命令路径 executable:/application/redis-3.2.12/redis-server #配置文件路径 config_file:/etc/redis/6379/redis.conf  #客户端信息 # Clients #已连接客户端的数量(不包括通过slave的数量) connected_clients:2 ##当前连接的客户端当中，最长的输出列表，用client list命令观察omem字段最大值 client_longest_output_list:0 #当前连接的客户端当中，最大输入缓存，用client list命令观察qbuf和qbuf-free两个字段最大值 client_biggest_input_buf:0 #正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量 blocked_clients:0  #内存信息 # Memory #由redis分配器分配的内存总量，以字节为单位 used_memory:845336 #以人类可读的格式返回redis分配的内存总量 used_memory_human:825.52K #从操作系统的角度，返回redis已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和top命令的输出一致 used_memory_rss:1654784 #以人类可读方式，返回redis已分配的内存总量 used_memory_rss_human:1.58M #redis的内存消耗峰值(以字节为单位) used_memory_peak:845336 #以人类可读的格式返回redis的内存消耗峰值 used_memory_peak_human:825.52K #整个系统内存 total_system_memory:1028517888 #以人类可读的格式，显示整个系统内存 total_system_memory_human:980.87M #Lua脚本存储占用的内存 used_memory_lua:37888 #以人类可读的格式，显示Lua脚本存储占用的内存 used_memory_lua_human:37.00K #Redis实例的最大内存配置 maxmemory:0 #以人类可读的格式，显示Redis实例的最大内存配置 maxmemory_human:0B #当达到maxmemory时的淘汰策略 maxmemory_policy:noeviction #内存分裂比例（used_memory_rss/ used_memory） mem_fragmentation_ratio:1.96 #内存分配器 mem_allocator:jemalloc-4.0.3  #持久化信息 # Persistence #服务器是否正在载入持久化文件 loading:0 #离最近一次成功生成rdb文件，写入命令的个数，即有多少个写入命令没有持久化 rdb_changes_since_last_save:131 #服务器是否正在创建rdb文件 rdb_bgsave_in_progress:0 #最近一次rdb持久化保存时间 rdb_last_save_time:1540009420 #最近一次rdb持久化是否成功 rdb_last_bgsave_status:ok #最近一次成功生成rdb文件耗时秒数 rdb_last_bgsave_time_sec:-1 #如果服务器正在创建rdb文件，那么这个域记录的就是当前的创建操作已经耗费的秒数 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 #是否开启了aof aof_enabled:0 #标识aof的rewrite操作是否在进行中 aof_rewrite_in_progress:0 #rewrite任务计划，当客户端发送bgrewriteaof指令，如果当前rewrite子进程正在执行，那么将客户端请求的bgrewriteaof变为计划任务，待aof子进程结束后执行rewrite aof_rewrite_scheduled:0 #最近一次aof rewrite耗费的时长 aof_last_rewrite_time_sec:-1 #如果rewrite操作正在进行，则记录所使用的时间，单位秒 aof_current_rewrite_time_sec:-1 #上次bgrewriteaof操作的状态 aof_last_bgrewrite_status:ok #上次aof写入状态 aof_last_write_status:ok  #统计信息 # Stats #新创建连接个数,如果新创建连接过多，过度地创建和销毁连接对性能有影响，说明短连接严重或连接池使用有问题，需调研代码的连接设置 total_connections_received:19 #redis处理的命令数 total_commands_processed:299 #redis当前的qps，redis内部较实时的每秒执行的命令数 instantaneous_ops_per_sec:0 #redis网络入口流量字节数 total_net_input_bytes:10773 #redis网络出口流量字节数 total_net_output_bytes:97146 #redis网络入口kps instantaneous_input_kbps:0.00 #redis网络出口kps instantaneous_output_kbps:0.00 #拒绝的连接个数，redis连接个数达到maxclients限制，拒绝新连接的个数 rejected_connections:0 #主从完全同步次数 sync_full:0 #主从完全同步成功次数 sync_partial_ok:0 #主从完全同步失败次数 sync_partial_err:0 #运行以来过期的key的数量 expired_keys:5 #过期的比率 evicted_keys:0 #命中次数 keyspace_hits:85 #没命中次数 keyspace_misses:17 #当前使用中的频道数量 pubsub_channels:0 #当前使用的模式的数量 pubsub_patterns:0 #最近一次fork操作阻塞redis进程的耗时数，单位微秒 latest_fork_usec:0 #是否已经缓存了到该地址的连接 migrate_cached_sockets:0  #主从复制信息 # Replication #角色主库 role:master #连接slave的个数 connected_slaves:0 #主从同步偏移量,此值如果和上面的offset相同说明主从一致没延迟，与master_replid可被用来标识主实例复制流中的位置 master_repl_offset:0 #复制积压缓冲区是否开启 repl_backlog_active:0 #复制积压缓冲大小 repl_backlog_size:1048576 #复制缓冲区里偏移量的大小 repl_backlog_first_byte_offset:0 #此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过repl_backlog_size的大小 repl_backlog_histlen:0  #CPU信息 # CPU #将所有redis主进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_sys:203.44 #将所有redis主进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user:114.57 #将后台进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_sys_children:0.00 #将后台进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user_children:0.00  #集群信息 # Cluster #实例是否启用集群模式 cluster_enabled:0  #库相关统计信息 # Keyspace #db0的key的数量,以及带有生存期的key的数,平均存活时间 db0:keys=17,expires=0,avg_ttl=0  #单独查看某一个信息（例：查看CPU信息） 127.0.0.1:6379> info cpu # CPU used_cpu_sys:203.45 used_cpu_user:114.58 used_cpu_sys_children:0.00 used_cpu_user_children:0.00

2.client

#查看客户端连接信息（有几个会话就会看到几条信息）
127.0.0.1:6379> CLIENT LIST
id=19 addr=127.0.0.1:35687 fd=6 name= age=30474 idle=8962 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=info id=21 addr=127.0.0.1:35689 fd=7 name= age=3 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client #杀掉某一个会话 127.0.0.1:6379> CLIENT KILL 127.0.0.1:35687

3.config

#重置统计状态信息
127.0.0.1:6379> CONFIG RESETSTAT #查看所有配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET * #查看某个配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "0" #动态修改配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 60G OK #再次查看修改后的配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "60000000000"

4.dbsize

#查看当前库内有多少个key
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 17
#验证key的数量
127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "lidao_fans" 2) "ticket" 3) "myhash" 4) "teacher1" 5) "name" 6) "zls_fans" 7) "bgx_fans" 8) "mykey" 9) "bgx" 10) "diffkey" 11) "alex" 12) "KEY" 13) "teacher" 14) "key3" 15) "unionkey" 16) "zls" 17) "wechat"

5.select

在Redis中也是有库这个概念的，不过不同于MySQL，Redis的库是默认的，并不是我们手动去创建的，在Redis中一共有16（0-15）个库。在MySQL中进入某一个库，我们需要使用use dbname，在Redis中，只需要select即可。默认情况下，我们是在0库中进行操作，每个库之间都是隔离的。

#在0库中创建一个key
127.0.0.1:6379> set name zls
OK
#查看0库中的所有key
127.0.0.1:6379> KEYS *
1) "name" #进1库中 127.0.0.1:6379> SELECT 1 OK #查看所有key 127.0.0.1:6379[1]> KEYS * (empty list or set) //由此可见，每个库之间都是隔离的

6.flushdb、flushall

#删库跑路专用命令（删除所有库）
127.0.0.1:6379> FLUSHALL OK #验证一下是否真的删库了 127.0.0.1:6379> DBSIZE (integer) 0 127.0.0.1:6379> KEYS * (empty list or set) #删除单个库中数据 127.0.0.1:6379> FLUSHDB OK

7.monitor

开启两个窗口进行命令实时监控

#在第一个窗口开启监控
127.0.0.1:6379> MONITOR OK #在第二个窗口输入命令 127.0.0.1:6379> SELECT 2 OK 127.0.0.1:6379[2]> set name bgx OK 127.0.0.1:6379[2]> info #在第一个窗口会实时显示执行的命令 127.0.0.1:6379> MONITOR OK 1540392396.690268 [0 127.0.0.1:35689] "SELECT" "2" 1540392409.883011 [2 127.0.0.1:35689] "set" "name" "bgx" 1540392543.892889 [2 127.0.0.1:35689] "info"

实验结果如下


8.shutdown

#关闭Redis服务
127.0.0.1:6379> SHUTDOWN
not connected>

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• 一.事务介绍
• 1.Redis的事务与关系型数据库中的事务区别
• 2.事务测试
• 二.Redis乐观锁介绍
• 1.乐观锁举例
• 2.乐观锁实现
• 三.Redis管理命令
• 1.INFO
• 2.client
• 3.config
• 4.dbsize
• 5.select
• 6.flushdb、flushall
• 7.monitor
• 8.shutdown

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一.事务介绍

1.Redis的事务与关系型数据库中的事务区别

• 1）在MySQL中讲过的事务，具有A、C、I、D四个特性
  Atomic（原子性）
  所有语句作为一个单元全部成功执行或全部取消。
  Consistent（一致性）
  如果数据库在事务开始时处于一致状态，则在执行该。
事务期间将保留一致状态。
  Isolated（隔离性）
  事务之间不相互影响。
  Durable（持久性）
  事务成功完成后，所做的所有更改都会准确地记录在
数据库中。所做的更改不会丢失。

• 2）MySQL具有MVCC（多版本并发控制）的功能，这些都是根据事务的特性来完成的。

• 3）redis中的事务跟关系型数据库中的事务是一个相似的概念，但是有不同之处。关系型数据库事务执行失败后面的sql语句不在执行前面的操作都会回滚，而在redis中开启一个事务时会把所有命令都放在一个队列中，这些命令并没有真正的执行，如果有一个命令报错，则取消这个队列，所有命令都不再执行。

• 4）redis中开启一个事务是使用multi，相当于begin\start transaction，exec提交事务，discard取消队列命令（非回滚操作）。

空格	MySQL	Redis
开启	start transaction begin	multi
语句	普通SQL	普通命令
失败	rollback回滚	discard取消（这里的取消不是回滚，是队列里的命令根本没有执行，并不是执行了之后，再撤回）
成功	commit	exec

和事务相关的命令

1）DISCARD
取消事务，放弃执行事务块内的所有命令。
2）EXEC
执行所有事务块内的命令。
3）MULTI
标记一个事务块的开始。
4）UNWATCH
取消 WATCH 命令对所有 key 的监视。 5）WATCH key [key ...] 监视一个(或多个) key ，如果在事务执行之前这个(或这些) key 被其他命令所改动，那么事务将被打断。

2.事务测试

#登录redis
[root@db01 ~]# redis-cli
#验证密码
127.0.0.1:6379> auth 123 OK #不开启事务直接设置key 127.0.0.1:6379> set zls "Nice" OK #查看结果 127.0.0.1:6379> get zls "Nice" #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #设置一个key 127.0.0.1:6379> set bgx "low" QUEUED 127.0.0.1:6379> set alex "Ugly" QUEUED #开启另一个窗口查看结果 127.0.0.1:6379> get bgx (nil) 127.0.0.1:6379> get alex (nil) #执行exec完成事务 127.0.0.1:6379> EXEC 1) OK 2) OK #再次查看结果 127.0.0.1:6379> get bgx "low" 127.0.0.1:6379> get alex "Ugly"

实验结果如下:

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二.Redis乐观锁介绍

1.乐观锁举例

场景：我正在买票
Ticket -1 , money -100

而票只有1张, 如果在我multi之后,和exec之前, 票被别人买了---即ticket变成0了.
我该如何观察这种情景,并不再提交？

1）悲观的想法:
世界充满危险,肯定有人和我抢, 给 ticket上锁, 只有我能操作. [悲观锁]

2）乐观的想法:
没有那么人和我抢,因此,我只需要注意,
--有没有人更改ticket的值就可以了 [乐观锁]

3）Redis的事务中,启用的是乐观锁,只负责监测key没有被改动.

2.乐观锁实现

模拟买票

开启两个窗口实现（模拟买票）

#首先在第一个窗口设置一个key（ticket 1）
127.0.0.1:6379> set ticket 1
OK
#设置完票的数量之后观察这个票
127.0.0.1:6379> WATCH ticket OK #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #买了票所以ticket设置为0 127.0.0.1:6379> set ticket 0 QUEUED #然后在第二个窗口观察票 127.0.0.1:6379> WATCH ticket OK #开启事务 127.0.0.1:6379> MULTI OK #同样设置ticket为0 127.0.0.1:6379> set ticket 0 QUEUED #此时如果谁先付款，也就是执行了exec另外一个窗口就操作不了这张票了 #在第二个窗口先付款（执行exec） 127.0.0.1:6379> exec 1) OK #然后在第一个窗口再执行exec 127.0.0.1:6379> exec (nil) //无，也就是说我们无法对这张票进行操作

实验结果如下

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三.Redis管理命令

1.INFO

#查看redis相关信息
127.0.0.1:6379> info
#服务端信息
# Server #版本号 redis_version:3.2.12 #redis版本控制安全hash算法 redis_git_sha1:00000000 #redis版本控制脏数据 redis_git_dirty:0 #redis建立id redis_build_id:3b947b91b7c31389 #运行模式：单机（如果是集群：cluster） redis_mode:standalone #redis所在宿主机的操作系统 os:Linux 2.6.32-431.el6.x86_64 x86_64 #架构（64位） arch_bits:64 #redis事件循环机制 multiplexing_api:epoll #GCC的版本 gcc_version:4.4.7 #redis进程的pid process_id:33007 #redis服务器的随机标识符(用于sentinel和集群) run_id:46b07234cf763cab04d1b31433b94e31b68c6e26 #redis的端口 tcp_port:6379 #redis服务器的运行时间（单位秒） uptime_in_seconds:318283 #redis服务器的运行时间（单位天） uptime_in_days:3 #redis内部调度（进行关闭timeout的客户端，删除过期key等等）频率，程序规定serverCron每秒运行10次 hz:10 #自增的时钟，用于LRU管理,该时钟100ms(hz=10,因此每1000ms/10=100ms执行一次定时任务)更新一次 lru_clock:13601047 #服务端运行命令路径 executable:/application/redis-3.2.12/redis-server #配置文件路径 config_file:/etc/redis/6379/redis.conf  #客户端信息 # Clients #已连接客户端的数量(不包括通过slave的数量) connected_clients:2 ##当前连接的客户端当中，最长的输出列表，用client list命令观察omem字段最大值 client_longest_output_list:0 #当前连接的客户端当中，最大输入缓存，用client list命令观察qbuf和qbuf-free两个字段最大值 client_biggest_input_buf:0 #正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量 blocked_clients:0  #内存信息 # Memory #由redis分配器分配的内存总量，以字节为单位 used_memory:845336 #以人类可读的格式返回redis分配的内存总量 used_memory_human:825.52K #从操作系统的角度，返回redis已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和top命令的输出一致 used_memory_rss:1654784 #以人类可读方式，返回redis已分配的内存总量 used_memory_rss_human:1.58M #redis的内存消耗峰值(以字节为单位) used_memory_peak:845336 #以人类可读的格式返回redis的内存消耗峰值 used_memory_peak_human:825.52K #整个系统内存 total_system_memory:1028517888 #以人类可读的格式，显示整个系统内存 total_system_memory_human:980.87M #Lua脚本存储占用的内存 used_memory_lua:37888 #以人类可读的格式，显示Lua脚本存储占用的内存 used_memory_lua_human:37.00K #Redis实例的最大内存配置 maxmemory:0 #以人类可读的格式，显示Redis实例的最大内存配置 maxmemory_human:0B #当达到maxmemory时的淘汰策略 maxmemory_policy:noeviction #内存分裂比例（used_memory_rss/ used_memory） mem_fragmentation_ratio:1.96 #内存分配器 mem_allocator:jemalloc-4.0.3  #持久化信息 # Persistence #服务器是否正在载入持久化文件 loading:0 #离最近一次成功生成rdb文件，写入命令的个数，即有多少个写入命令没有持久化 rdb_changes_since_last_save:131 #服务器是否正在创建rdb文件 rdb_bgsave_in_progress:0 #最近一次rdb持久化保存时间 rdb_last_save_time:1540009420 #最近一次rdb持久化是否成功 rdb_last_bgsave_status:ok #最近一次成功生成rdb文件耗时秒数 rdb_last_bgsave_time_sec:-1 #如果服务器正在创建rdb文件，那么这个域记录的就是当前的创建操作已经耗费的秒数 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 #是否开启了aof aof_enabled:0 #标识aof的rewrite操作是否在进行中 aof_rewrite_in_progress:0 #rewrite任务计划，当客户端发送bgrewriteaof指令，如果当前rewrite子进程正在执行，那么将客户端请求的bgrewriteaof变为计划任务，待aof子进程结束后执行rewrite aof_rewrite_scheduled:0 #最近一次aof rewrite耗费的时长 aof_last_rewrite_time_sec:-1 #如果rewrite操作正在进行，则记录所使用的时间，单位秒 aof_current_rewrite_time_sec:-1 #上次bgrewriteaof操作的状态 aof_last_bgrewrite_status:ok #上次aof写入状态 aof_last_write_status:ok  #统计信息 # Stats #新创建连接个数,如果新创建连接过多，过度地创建和销毁连接对性能有影响，说明短连接严重或连接池使用有问题，需调研代码的连接设置 total_connections_received:19 #redis处理的命令数 total_commands_processed:299 #redis当前的qps，redis内部较实时的每秒执行的命令数 instantaneous_ops_per_sec:0 #redis网络入口流量字节数 total_net_input_bytes:10773 #redis网络出口流量字节数 total_net_output_bytes:97146 #redis网络入口kps instantaneous_input_kbps:0.00 #redis网络出口kps instantaneous_output_kbps:0.00 #拒绝的连接个数，redis连接个数达到maxclients限制，拒绝新连接的个数 rejected_connections:0 #主从完全同步次数 sync_full:0 #主从完全同步成功次数 sync_partial_ok:0 #主从完全同步失败次数 sync_partial_err:0 #运行以来过期的key的数量 expired_keys:5 #过期的比率 evicted_keys:0 #命中次数 keyspace_hits:85 #没命中次数 keyspace_misses:17 #当前使用中的频道数量 pubsub_channels:0 #当前使用的模式的数量 pubsub_patterns:0 #最近一次fork操作阻塞redis进程的耗时数，单位微秒 latest_fork_usec:0 #是否已经缓存了到该地址的连接 migrate_cached_sockets:0  #主从复制信息 # Replication #角色主库 role:master #连接slave的个数 connected_slaves:0 #主从同步偏移量,此值如果和上面的offset相同说明主从一致没延迟，与master_replid可被用来标识主实例复制流中的位置 master_repl_offset:0 #复制积压缓冲区是否开启 repl_backlog_active:0 #复制积压缓冲大小 repl_backlog_size:1048576 #复制缓冲区里偏移量的大小 repl_backlog_first_byte_offset:0 #此值等于 master_repl_offset - repl_backlog_first_byte_offset,该值不会超过repl_backlog_size的大小 repl_backlog_histlen:0  #CPU信息 # CPU #将所有redis主进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_sys:203.44 #将所有redis主进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user:114.57 #将后台进程在内核态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_sys_children:0.00 #将后台进程在用户态所占用的CPU时求和累计起来 used_cpu_user_children:0.00  #集群信息 # Cluster #实例是否启用集群模式 cluster_enabled:0  #库相关统计信息 # Keyspace #db0的key的数量,以及带有生存期的key的数,平均存活时间 db0:keys=17,expires=0,avg_ttl=0  #单独查看某一个信息（例：查看CPU信息） 127.0.0.1:6379> info cpu # CPU used_cpu_sys:203.45 used_cpu_user:114.58 used_cpu_sys_children:0.00 used_cpu_user_children:0.00

2.client

#查看客户端连接信息（有几个会话就会看到几条信息）
127.0.0.1:6379> CLIENT LIST
id=19 addr=127.0.0.1:35687 fd=6 name= age=30474 idle=8962 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=0 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=info id=21 addr=127.0.0.1:35689 fd=7 name= age=3 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=client #杀掉某一个会话 127.0.0.1:6379> CLIENT KILL 127.0.0.1:35687

3.config

#重置统计状态信息
127.0.0.1:6379> CONFIG RESETSTAT #查看所有配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET * #查看某个配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "0" #动态修改配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG SET maxmemory 60G OK #再次查看修改后的配置信息 127.0.0.1:6379> CONFIG GET maxmemory 1) "maxmemory" 2) "60000000000"

4.dbsize

#查看当前库内有多少个key
127.0.0.1:6379> DBSIZE
(integer) 17
#验证key的数量
127.0.0.1:6379> KEYS * 1) "lidao_fans" 2) "ticket" 3) "myhash" 4) "teacher1" 5) "name" 6) "zls_fans" 7) "bgx_fans" 8) "mykey" 9) "bgx" 10) "diffkey" 11) "alex" 12) "KEY" 13) "teacher" 14) "key3" 15) "unionkey" 16) "zls" 17) "wechat"

5.select

在Redis中也是有库这个概念的，不过不同于MySQL，Redis的库是默认的，并不是我们手动去创建的，在Redis中一共有16（0-15）个库。在MySQL中进入某一个库，我们需要使用use dbname，在Redis中，只需要select即可。默认情况下，我们是在0库中进行操作，每个库之间都是隔离的。

#在0库中创建一个key
127.0.0.1:6379> set name zls
OK
#查看0库中的所有key
127.0.0.1:6379> KEYS *
1) "name" #进1库中 127.0.0.1:6379> SELECT 1 OK #查看所有key 127.0.0.1:6379[1]> KEYS * (empty list or set) //由此可见，每个库之间都是隔离的

6.flushdb、flushall

#删库跑路专用命令（删除所有库）
127.0.0.1:6379> FLUSHALL OK #验证一下是否真的删库了 127.0.0.1:6379> DBSIZE (integer) 0 127.0.0.1:6379> KEYS * (empty list or set) #删除单个库中数据 127.0.0.1:6379> FLUSHDB OK

7.monitor

开启两个窗口进行命令实时监控

#在第一个窗口开启监控
127.0.0.1:6379> MONITOR OK #在第二个窗口输入命令 127.0.0.1:6379> SELECT 2 OK 127.0.0.1:6379[2]> set name bgx OK 127.0.0.1:6379[2]> info #在第一个窗口会实时显示执行的命令 127.0.0.1:6379> MONITOR OK 1540392396.690268 [0 127.0.0.1:35689] "SELECT" "2" 1540392409.883011 [2 127.0.0.1:35689] "set" "name" "bgx" 1540392543.892889 [2 127.0.0.1:35689] "info"

实验结果如下


8.shutdown

#关闭Redis服务
127.0.0.1:6379> SHUTDOWN
not connected>