3.2 Redis Shell
Redis提供了redis-cli、redis-server、redis-benchmark等Shell工具。它们虽然比较简单，但是麻雀虽小五脏俱全，有时可以很巧妙地解决一些问题。
3.2.1 redis-cli详解
第1章曾介绍过redis-cli，包括-h、-p参数，但是除了这些参数，还有很多有用的参数，要了解redis-cli的全部参数，可以执行redis-cli -help命令来进行查看，下面将对一些重要参数的含义以及使用场景进行说明。
1.?-r
-r(repeat）选项代表将命令执行多次，例如下面操作将会执行三次ping命令：
redis-cli -r 3 ping
PONG
PONG
PONG
2.?-i
-i(interval)选项代表每隔几秒执行一次命令，但是-i选项必须和-r选项一起使用，下面的操作会每隔1秒执行一次ping命令，一共执行5次：
$ redis-cli -r 5 -i 1 ping
PONG
PONG
PONG
PONG
PONG
注意-i的单位是秒，不支持毫秒为单位，但是如果想以每隔10毫秒执行一次，可以用-i 0.01，例如：
$ redis-cli -r 5 -i 0.01 ping
PONG
PONG
PONG
PONG
PONG
例如下面的操作利用-r和-i选项，每隔1秒输出内存的使用量，一共输出100次：
redis-cli -r 100 -i 1 info | grep used_memory_human
used_memory_human:2.95G
used_memory_human:2.95G
......................
used_memory_human:2.94G
3.?-x
-x选项代表从标准输入（stdin）读取数据作为redis-cli的最后一个参数，例如下面的操作会将字符串world作为set hello的值：
$ echo "world" | redis-cli -x set hello
OK
4.?-c
-c(cluster）选项是连接Redis Cluster节点时需要使用的，-c选项可以防止moved和ask异常，有关Redis Cluster将在第10章介绍。
5.?-a
如果Redis配置了密码，可以用-a(auth）选项，有了这个选项就不需要手动输入auth命令。
6.?--scan和--pattern
--scan选项和--pattern选项用于扫描指定模式的键，相当于使用scan命令。
7.?--slave
--slave选项是把当前客户端模拟成当前Redis节点的从节点，可以用来获取当前Redis节点的更新操作，有关于Redis复制将在第6章进行详细介绍。合理的利用这个选项可以记录当前连接Redis节点的一些更新操作，这些更新操作很可能是实际开发业务时需要的
数据。
下面开启第一个客户端，使用--slave选项，看到同步已完成：
$ redis-cli --slave
SYNC with master, discarding 72 bytes of bulk transfer...
SYNC done. Logging commands from master.
再开启另一个客户端做一些更新操作：
redis-cli
127.0.0.1:6379> set hello world
OK
127.0.0.1:6379> set a b
OK
127.0.0.1:6379> incr count
1
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
第一个客户端会收到Redis节点的更新操作：
redis-cli --slave
SYNC with master, discarding 72 bytes of bulk transfer...
SYNC done. Logging commands from master.
"PING"
"PING"
"PING"
"PING"
"PING"
"SELECT","0"
"set","hello","world"
"set","a","b"
"PING"
"incr","count"
PING命令是由于主从复制产生的，第6章会对主从复制进行介绍。
8.?--rdb
--rdb选项会请求Redis实例生成并发送RDB持久化文件，保存在本地。可使用它做持久化文件的定期备份。有关Redis持久化将在第5章进行详细介绍。
9.?--pipe
--pipe选项用于将命令封装成Redis通信协议定义的数据格式，批量发送给Redis执行，有关Redis通信协议将在第4章进行详细介绍，例如下面操作同时执行了set hello world和incr counter两条命令：
echo -en '*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n*2\r\n$4\r\nincr\r\
n$7\r\ncounter\r\n' | redis-cli --pipe
10.?--bigkeys
--bigkeys选项使用scan命令对Redis的键进行采样，从中找到内存占用比较大的键值，这些键可能是系统的瓶颈。
11.?--eval
--eval选项用于执行指定Lua脚本，有关Lua脚本的使用将在3.4节介绍。
12.?--latency
latency有三个选项，分别是--latency、--latency-history、--latency-dist。它们都可以检测网络延迟，对于Redis的开发和运维非常有帮助。
（1）--latency
该选项可以测试客户端到目标Redis的网络延迟，例如当前拓扑结构如图3-4所示。客户端B和Redis在机房B，客户端A在机房A，机房A和机房B是跨地区的。
客户端B：
redis-cli -h {machineB} --latency
min: 0, max: 1, avg: 0.07 (4211 samples)
客户端A：
redis-cli -h {machineB} --latency
min: 0, max: 2, avg: 1.04 (2096 samples)
可以看到客户端A由于距离Redis比较远，平均网络延迟会稍微高一些。
（2）--latency-history
--latency的执行结果只有一条，如果想以分时段的形式了解延迟信息，可以使用--latency-history选项：
redis-cli -h 10.10.xx.xx --latency-history
min: 0, max: 1, avg: 0.28 (1330 samples) -- 15.01 seconds range
…
min: 0, max: 1, avg: 0.05 (1364 samples) -- 15.01 seconds range
可以看到延时信息每15秒输出一次，可以通过-i参数控制间隔时间。
（3）--latency-dist
该选项会使用统计图表的形式从控制台输出延迟统计信息。
13.?--stat
--stat选项可以实时获取Redis的重要统计信息，虽然info命令中的统计信息更全，但是能实时看到一些增量的数据（例如requests）对于Redis的运维还是有一定帮助的，如下所示：
redis-cli --stat
------- data ------ --------------------- load -------------------- - child -
keys mem clients blocked requests connections
2451959 3.43G 1162 0 7426132839 (+0) 1337356
2451958 3.42G 1162 0 7426133645 (+806) 1337356
…
2452182 3.43G 1161 0 7426150275 (+1303) 1337356
14.?--raw和--no-raw
--no-raw选项是要求命令的返回结果必须是原始的格式，--raw恰恰相反，返回格式化后的结果。
在Redis中设置一个中文的value：
$redis-cli set hello "你好"
OK
如果正常执行get或者使用--no-raw选项，那么返回的结果是二进制格式：
$redis-cli get hello
"\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd"
?
$redis-cli --no-raw get hello
"\xe4\xbd\xa0\xe5\xa5\xbd"
如果使用了--raw选项，将会返回中文：
$redis-cli --raw get hello
你好
3.2.2 redis-server详解
redis-server除了启动Redis外，还有一个--test-memory选项。redis-server --test-memory可以用来检测当前操作系统能否稳定地分配指定容量的内存给Redis，通过这种检测可以有效避免因为内存问题造成Redis崩溃，例如下面操作检测当前操作系统能否提供1G的内存给Redis：
redis-server --test-memory 1024
整个内存检测的时间比较长。当输出passed this test时说明内存检测完毕，最后会提示--test-memory只是简单检测，如果有质疑可以使用更加专业的内存检测工具：
Please keep the test running several minutes per GB of memory.
Also check http:// www.memtest86.com/ and http:// pyropus.ca/software/memtester/
................忽略检测细节................
Your memory passed this test.
Please if you are still in doubt use the following two tools:
1) memtest86: http:// www.memtest86.com/
2) memtester: http:// pyropus.ca/software/memtester/
通常无需每次开启Redis实例时都执行--test-memory选项，该功能更偏向于调试和测试，例如，想快速占满机器内存做一些极端条件的测试，这个功能是一个不错的选择。
3.2.3 redis-benchmark详解
redis-benchmark可以为Redis做基准性能测试，它提供了很多选项帮助开发和运维人员测试Redis的相关性能，下面分别介绍这些选项。
1.?-c
-c(clients）选项代表客户端的并发数量（默认是50）。
2.?-n <requests>
-n(num）选项代表客户端请求总量（默认是100?000）。
例如redis-benchmark -c 100 -n 20000代表100各个客户端同时请求Redis，一共执行20?000次。redis-benchmark会对各类数据结构的命令进行测试，并给出性能指标：
====== GET ======
20000 requests completed in 0.27 seconds
100 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1
99.11% <= 1 milliseconds
100.00% <= 1 milliseconds
73529.41 requests per second
例如上面一共执行了20?000次get操作，在0.27秒完成，每个请求数据量是3个字节，99.11%的命令执行时间小于1毫秒，Redis每秒可以处理73529.41次get请求。
3.?-q
-q选项仅仅显示redis-benchmark的requests per second信息，例如：
$redis-benchmark -c 100 -n 20000 -q
PING_INLINE: 74349.45 requests per second
PING_BULK: 68728.52 requests per second
SET: 71174.38 requests per second
…
LRANGE_500 (first 450 elements): 11299.44 requests per second
LRANGE_600 (first 600 elements): 9319.67 requests per second
MSET (10 keys): 70671.38 requests per second
4.?-r
在一个空的Redis上执行了redis-benchmark会发现只有3个键：
127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 3
127.0.0.1:6379> keys *
1) "counter:__rand_int__"
2) "mylist"
3) "key:__rand_int__"
如果想向Redis插入更多的键，可以执行使用-r(random)选项，可以向Redis插入更多随机的键。
$redis-benchmark -c 100 -n 20000 -r 10000
-r选项会在key、counter键上加一个12位的后缀，-r 10000代表只对后四位做随机处理（-r不是随机数的个数）。例如上面操作后，key的数量和结果结构如下：
127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 18641
127.0.0.1:6379> scan 0
1) "14336"
2) 1) "key:000000004580"
2) "key:000000004519"
…
10) "key:000000002113"
5.?-P
-P选项代表每个请求pipeline的数据量（默认为1）。
6.-k <boolean>
-k选项代表客户端是否使用keepalive，1为使用，0为不使用，默认值为1。
7.?-t
-t选项可以对指定命令进行基准测试。
redis-benchmark -t get,set -q
SET: 98619.32 requests per second
GET: 97560.98 requests per second
8.?--csv
--csv选项会将结果按照csv格式输出，便于后续处理，如导出到Excel等。
redis-benchmark -t get,set --csv
"SET","81300.81"
"GET","79051.38"
3.3 Pipeline
3.3.1 Pipeline概念
Redis客户端执行一条命令分为如下四个过程：
1）发送命令
2）命令排队
3）命令执行
4）返回结果
其中1)+4)称为Round Trip Time（RTT，往返时间）。
Redis提供了批量操作命令（例如mget、mset等），有效地节约RTT。但大部分命令是不支持批量操作的，例如要执行n次hgetall命令，并没有mhgetall命令存在，需要消耗n次RTT。Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在北京，Redis服务端在上海，两地直线距离约为1300公里，那么1次RTT时间=1300 ×2/（300000×2/3）=
13毫秒（光在真空中传输速度为每秒30万公里，这里假设光纤为光速的2/3），那么客户端在1秒内大约只能执行80次左右的命令，这个和Redis的高并发高吞吐特性背道而驰。
Pipeline（流水线）机制能改善上面这类问题，它能将一组Redis命令进行组装，通过一次RTT传输给Redis，再将这组Redis命令的执行结果按顺序返回给客户端，图3-5为没有使用Pipeline执行了n条命令，整个过程需要n次RTT。
图3-6为使用Pipeline执行了n次命令，整个过程需要1次RTT。
Pipeline并不是什么新的技术或机制，很多技术上都使用过。而且RTT在不同网络环境下会有不同，例如同机房和同机器会比较快，跨机房跨地区会比较慢。Redis命令真正执行的时间通常在微秒级别，所以才会有Redis性能瓶颈是网络这样的说法。
redis-cli的--pipe选项实际上就是使用Pipeline机制，例如下面操作将set hello world和incr counter两条命令组装：
echo -en '*3\r\n$3\r\nSET\r\n$5\r\nhello\r\n$5\r\nworld\r\n*2\r\n$4\r\nincr\r\
n$7\r\ncounter\r\n' | redis-cli --pipe
但大部分开发人员更倾向于使用高级语言客户端中的Pipeline，目前大部分Redis客户端都支持Pipeline，第4章我们将介绍如何通过Java的Redis客户端Jedis使用Pipeline功能。
3.3.2 性能测试
表3-1给出了在不同网络环境下非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作的效果，可以得到如下两个结论：
Pipeline执行速度一般比逐条执行要快。
客户端和服务端的网络延时越大，Pipeline的效果越明显。
图3-6 使用Pipeline执行n条命令模型
因测试环境不同可能得到的具体数字不尽相同，本测试Pipeline每次携带100条
命令。
表3-1 在不同网络下，10000条set非Pipeline和Pipeline的执行时间对比
网 络 延 迟 非Pipeline Pipeline
本机 0.17ms 573ms 134ms
内网服务器 0.41ms 1?610ms 240ms
异地机房 7ms 78?499ms 1?104ms
3.3.3 原生批量命令与Pipeline对比
可以使用Pipeline模拟出批量操作的效果，但是在使用时要注意它与原生批量命令的区别，具体包含以下几点：
原生批量命令是原子的，Pipeline是非原子的。
原生批量命令是一个命令对应多个key，Pipeline支持多个命令。
原生批量命令是Redis服务端支持实现的，而Pipeline需要服务端和客户端的共同实现。
3.3.4 最佳实践
Pipeline虽然好用，但是每次Pipeline组装的命令个数不能没有节制，否则一次组装Pipeline数据量过大，一方面会增加客户端的等待时间，另一方面会造成一定的网络阻塞，可以将一次包含大量命令的Pipeline拆分成多次较小的Pipeline来完成。
Pipeline只能操作一个Redis实例，但是即使在分布式Redis场景中，也可以作为批量操作的重要优化手段，具体细节见第11章。
