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這篇文章主要介紹了Redis中的Info指令有什么用，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
Redis提供了info指令，它會返回關于Redis服務器的各種信息和統計數值。在使用Redis時，時常會遇到一些疑難雜癥需要我們去排查，這個時候我們可以通過info指令來獲取Redis的運行狀態，然后進行問題的排查。
通過給定可選的參數 section ，可以讓命令只返回某一部分的信息：
server: Redis服務器的一般信息
clients: 客戶端的連接部分
memory: 內存消耗相關信息
persistence: RDB和AOF相關信息
stats: 一般統計
replication: 主/從復制信息
cpu: 統計CPU的消耗
commandstats: Redis命令統計
cluster: Redis集群信息
keyspace: 數據庫的相關統計
它也可以采取以下值:
all: 返回所有信息
default: 值返回默認設置的信息
如果沒有使用任何參數時，默認為default，返回所有的信息。
返回Redis服務所有的信息
# Server redis_version:6.2.4 redis_git_sha1:00000000 redis_git_dirty:0 redis_build_id:fa652e749408dcfd redis_mode:standalone os:Linux 3.10.0-327.el7.x86_64 x86_64 arch_bits:64 multiplexing_api:epoll atomicvar_api:c11-builtin gcc_version:9.3.1 process_id:4617 process_supervised:no run_id:9662797d01b55345cd6cabad38d102e27db19e66 tcp_port:6379 server_time_usec:1632494557942546 uptime_in_seconds:4 uptime_in_days:0 hz:10 configured_hz:10 lru_clock:5104605 executable:/usr/local/soft/redis-6.2.4/src/redis-server config_file:/usr/local/soft/redis-6.2.4/redis.conf io_threads_active:0 # Clients connected_clients:1 cluster_connections:0 maxclients:10000 client_recent_max_input_buffer:16 client_recent_max_output_buffer:0 blocked_clients:0 tracking_clients:0 clients_in_timeout_table:0 # Memory used_memory:874728 used_memory_human:854.23K used_memory_rss:10207232 used_memory_rss_human:9.73M used_memory_peak:932800 used_memory_peak_human:910.94K used_memory_peak_perc:93.77% used_memory_overhead:830808 used_memory_startup:810168 used_memory_dataset:43920 used_memory_dataset_perc:68.03% allocator_allocated:1036080 allocator_active:1380352 allocator_resident:3932160 total_system_memory:1913507840 total_system_memory_human:1.78G used_memory_lua:37888 used_memory_lua_human:37.00K used_memory_scripts:0 used_memory_scripts_human:0B number_of_cached_scripts:0 maxmemory:104857600 maxmemory_human:100.00M maxmemory_policy:volatile-lfu allocator_frag_ratio:1.33 allocator_frag_bytes:344272 allocator_rss_ratio:2.85 allocator_rss_bytes:2551808 rss_overhead_ratio:2.60 rss_overhead_bytes:6275072 mem_fragmentation_ratio:12.27 mem_fragmentation_bytes:9375272 mem_not_counted_for_evict:0 mem_replication_backlog:0 mem_clients_slaves:0 mem_clients_normal:20496 mem_aof_buffer:0 mem_allocator:jemalloc-5.1.0 active_defrag_running:0 lazyfree_pending_objects:0 lazyfreed_objects:0 # Persistence loading:0 current_cow_size:0 current_cow_size_age:0 current_fork_perc:0.00 current_save_keys_processed:0 current_save_keys_total:0 rdb_changes_since_last_save:0 rdb_bgsave_in_progress:0 rdb_last_save_time:1632494553 rdb_last_bgsave_status:ok rdb_last_bgsave_time_sec:-1 rdb_current_bgsave_time_sec:-1 rdb_last_cow_size:0 aof_enabled:0 aof_rewrite_in_progress:0 aof_rewrite_scheduled:0 aof_last_rewrite_time_sec:-1 aof_current_rewrite_time_sec:-1 aof_last_bgrewrite_status:ok aof_last_write_status:ok aof_last_cow_size:0 module_fork_in_progress:0 module_fork_last_cow_size:0 # Stats total_connections_received:1 total_commands_processed:1 instantaneous_ops_per_sec:0 total_net_input_bytes:31 total_net_output_bytes:20324 instantaneous_input_kbps:0.00 instantaneous_output_kbps:0.00 rejected_connections:0 sync_full:0 sync_partial_ok:0 sync_partial_err:0 expired_keys:0 expired_stale_perc:0.00 expired_time_cap_reached_count:0 expire_cycle_cpu_milliseconds:0 evicted_keys:0 keyspace_hits:0 keyspace_misses:0 pubsub_channels:0 pubsub_patterns:0 latest_fork_usec:0 total_forks:0 migrate_cached_sockets:0 slave_expires_tracked_keys:0 active_defrag_hits:0 active_defrag_misses:0 active_defrag_key_hits:0 active_defrag_key_misses:0 tracking_total_keys:0 tracking_total_items:0 tracking_total_prefixes:0 unexpected_error_replies:0 total_error_replies:0 dump_payload_sanitizations:0 total_reads_processed:2 total_writes_processed:1 io_threaded_reads_processed:0 io_threaded_writes_processed:0 # Replication role:master connected_slaves:0 master_failover_state:no-failover master_replid:5b43385d46f4a601c025cb2c4ce5706b0b77db86 master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000 master_repl_offset:0 second_repl_offset:-1 repl_backlog_active:0 repl_backlog_size:1048576 repl_backlog_first_byte_offset:0 repl_backlog_histlen:0 # CPU used_cpu_sys:0.030666 used_cpu_user:0.000000 used_cpu_sys_children:0.000000 used_cpu_user_children:0.000000 used_cpu_sys_main_thread:0.030570 used_cpu_user_main_thread:0.000000 # Modules # Errorstats # Cluster cluster_enabled:0 # Keyspace db0:keys=2,expires=0,avg_ttl=0
下面是所有 server 相關的信息
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| redis_version | Redis 服務器版本 |
| redis_git_sha1 | Git SHA1 |
| redis_git_dirty | Git dirty flag |
| redis_build_id | 構建ID |
| redis_mode | 服務器模式（standalone，sentinel或者cluster） |
| os | Redis 服務器的宿主操作系統 |
| arch_bits | 架構（32 或 64 位） |
| multiplexing_api | Redis 所使用的事件處理機制 |
| atomicvar_api | Redis使用的Atomicvar API |
| gcc_version | 編譯 Redis 時所使用的 GCC 版本 |
| process_id | 服務器進程的 PID |
| run_id | Redis 服務器的隨機標識符（用于 Sentinel 和集群） |
| tcp_port | TCP/IP 監聽端口 |
| uptime_in_seconds | 自 Redis 服務器啟動以來，經過的秒數 |
| uptime_in_days | 自 Redis 服務器啟動以來，經過的天數 |
| hz | 服務器的頻率設置 |
| lru_clock | 以分鐘為單位進行自增的時鐘，用于 LRU 管理 |
| executable | 服務器的可執行文件路徑 |
| config_file | 配置文件路徑 |
下面是所有 clients 相關的信息
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| connected_clients | 已連接客戶端的數量（不包括通過從屬服務器連接的客戶端） |
| client_longest_output_list | 當前連接的客戶端當中，最長的輸出列表 |
| client_biggest_input_buf | 當前連接的客戶端當中，最大輸入緩存 |
| blocked_clients | 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客戶端的數量 |
下面是所有 memory 相關的信息
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| used_memory | 由 Redis 分配器分配的內存總量，以字節（byte）為單位 |
| used_memory_human | 以人類可讀的格式返回 Redis 分配的內存總量 |
| used_memory_rss | 從操作系統的角度，返回 Redis 已分配的內存總量（俗稱常駐集大小）。這個值和 top 、 ps 等命令的輸出一致。 |
| used_memory_peak | Redis 的內存消耗峰值（以字節為單位） |
| used_memory_peak_human | 以人類可讀的格式返回 Redis 的內存消耗峰值 |
| used_memory_peak_perc | 使用內存占峰值內存的百分比 |
| used_memory_overhead | 服務器為管理其內部數據結構而分配的所有開銷的總和（以字節為單位） |
| used_memory_startup | Redis在啟動時消耗的初始內存大小（以字節為單位） |
| used_memory_dataset | 以字節為單位的數據集大小（used_memory減去used_memory_overhead） |
| used_memory_dataset_perc | used_memory_dataset占凈內存使用量的百分比（used_memory減去used_memory_startup） |
| total_system_memory | Redis主機具有的內存總量 |
| total_system_memory_human | 以人類可讀的格式返回 Redis主機具有的內存總量 |
| used_memory_lua | Lua 引擎所使用的內存大小（以字節為單位） |
| used_memory_lua_human | 以人類可讀的格式返回 Lua 引擎所使用的內存大小 |
| maxmemory | maxmemory配置指令的值 |
| maxmemory_human | 以人類可讀的格式返回 maxmemory配置指令的值 |
| maxmemory_policy | maxmemory-policy配置指令的值 |
| mem_fragmentation_ratio | used_memory_rss 和 used_memory 之間的比率 |
| mem_allocator | 在編譯時指定的， Redis 所使用的內存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc |
| active_defrag_running | 指示活動碎片整理是否處于活動狀態的標志 |
| lazyfree_pending_objects | 等待釋放的對象數（由于使用ASYNC選項調用UNLINK或FLUSHDB和FLUSHALL） |
在理想情況下， used_memory_rss 的值應該只比 used_memory 稍微高一點兒。當 rss > used ，且兩者的值相差較大時，表示存在（內部或外部的）內存碎片。內存碎片的比率可以通過mem_fragmentation_ratio 的值看出。當 used > rss 時，表示 Redis 的部分內存被操作系統換出到交換空間了，在這種情況下，操作可能會產生明顯的延遲。由于Redis無法控制其分配的內存如何映射到內存頁，因此常住內存（used_memory_rss）很高通常是內存使用量激增的結果。當 Redis 釋放內存時，內存將返回給分配器，分配器可能會，也可能不會，將內存返還給操作系統。如果 Redis 釋放了內存，卻沒有將內存返還給操作系統，那么 used_memory 的值可能和操作系統顯示的 Redis 內存占用并不一致。查看 used_memory_peak 的值可以驗證這種情況是否發生。
下面是所有 persistence 相關的信息:
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| loading | 指示轉儲文件（dump）的加載是否正在進行的標志 |
| rdb_changes_since_last_save | 自上次轉儲以來的更改次數 |
| rdb_bgsave_in_progress | 指示RDB文件是否正在保存的標志 |
| rdb_last_save_time | 上次成功保存RDB的基于紀年的時間戳 |
| rdb_last_bgsave_status | 上次RDB保存操作的狀態 |
| rdb_last_bgsave_time_sec | 上次RDB保存操作的持續時間（以秒為單位） |
| rdb_current_bgsave_time_sec | 正在進行的RDB保存操作的持續時間（如果有） |
| rdb_last_cow_size | 上次RDB保存操作期間copy-on-write分配的字節大小 |
| aof_enabled | 表示AOF記錄已激活的標志 |
| aof_rewrite_in_progress | 表示AOF重寫操作正在進行的標志 |
| aof_rewrite_scheduled | 表示一旦進行中的RDB保存操作完成，就會安排進行AOF重寫操作的標志 |
| aof_last_rewrite_time_sec | 上次AOF重寫操作的持續時間，以秒為單位 |
| aof_current_rewrite_time_sec | 正在進行的AOF重寫操作的持續時間（如果有） |
| aof_last_bgrewrite_status | 上次AOF重寫操作的狀態 |
| aof_last_write_status | 上一次AOF寫入操作的狀態 |
| aof_last_cow_size | 上次AOF重寫操作期間copy-on-write分配的字節大小 |
changes_since_last_save指的是從上次調用SAVE或者BGSAVE以來，在數據集中產生某種變化的操作的數量。
如果啟用了AOF，則會添加以下這些額外的字段：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| aof_current_size | 當前的AOF文件大小 |
| aof_base_size | 上次啟動或重寫時的AOF文件大小 |
| aof_pending_rewrite | 指示AOF重寫操作是否會在當前RDB保存操作完成后立即執行的標志。 |
| aof_buffer_length | AOF緩沖區大小 |
| aof_rewrite_buffer_length | AOF重寫緩沖區大小 |
| aof_pending_bio_fsync | 在后臺IO隊列中等待fsync處理的任務數 |
| aof_delayed_fsync | 延遲fsync計數器 |
如果正在執行加載操作，將會添加這些額外的字段：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| loading_start_time | 加載操作的開始時間（基于紀元的時間戳） |
| loading_total_bytes | 文件總大小 |
| loading_loaded_bytes | 已經加載的字節數 |
| loading_loaded_perc | 已經加載的百分比 |
| loading_eta_seconds | 預計加載完成所需的剩余秒數 |
下面是所有 stats 相關的信息:
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| total_connections_received | 服務器接受的連接總數 |
| total_commands_processed | 服務器處理的命令總數 |
| instantaneous_ops_per_sec | 每秒處理的命令數 |
| rejected_connections | 由于maxclients限制而拒絕的連接數 |
| expired_keys | key到期事件的總數 |
| evicted_keys | 由于maxmemory限制而導致被驅逐的key的數量 |
| keyspace_hits | 在主字典中成功查找到key的次數 |
| keyspace_misses | 在主字典中查找key失敗的次數 |
| pubsub_channels | 擁有客戶端訂閱的全局pub/sub通道數 |
| pubsub_patterns | 擁有客戶端訂閱的全局pub/sub模式數 |
| latest_fork_usec | 最新fork操作的持續時間，以微秒為單位 |
下面是所有 replication 相關的信息:
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| role | 如果實例不是任何節點的從節點，則值是”master”，如果實例從某個節點同步數據，則是”slave”。 請注意，一個從節點可以是另一個從節點的主節點（菊花鏈） |
如果實例是從節點，則會提供以下這些額外字段：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| master_host | 主節點的Host名稱或IP地址 |
| master_port | 主節點監聽的TCP端口 |
| master_link_status | 連接狀態（up或者down） |
| master_last_io_seconds_ago | 自上次與主節點交互以來，經過的秒數 |
| master_sync_in_progress | 指示主節點正在與從節點同步 |
如果SYNC操作正在進行，則會提供以下這些字段：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| master_sync_left_bytes | 同步完成前剩余的字節數 |
| master_sync_last_io_seconds_ago | 在SYNC操作期間自上次傳輸IO以來的秒數 |
如果主從節點之間的連接斷開了，則會提供一個額外的字段：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| master_link_down_since_seconds | 自連接斷開以來，經過的秒數 |
以下字段將始終提供：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| connected_slaves | 已連接的從節點數 |
對每個從節點，將會添加以下行： slaveXXX id，地址，端口號，狀態
下面是所有 cpu 相關的信息:
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| used_cpu_sys | 由Redis服務器消耗的系統CPU |
| used_cpu_user | 由Redis服務器消耗的用戶CPU |
| used_cpu_sys_children | 由后臺進程消耗的系統CPU |
| used_cpu_user_children | 由后臺進程消耗的用戶CPU |
cluster部分當前只包含一個唯一的字段:
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| cluster_enabled | 表示已啟用Redis集群 |
keyspace部分提供有關每個數據庫的主字典的統計，統計信息是key的總數和過期的key的總數，對于每個數據庫，提供以下行：
| 參數名 | 含義 |
|---|---|
| keyspace | dbXXX keys=XXX,expires=XXX |
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Redis中的Info指令有什么用”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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