这篇文章主要介绍了redis中的Info指令有什么用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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Redis提供了info指令，它会返回关于Redis服务器的各种信息和统计数值。在使用Redis时，时常会遇到一些疑难杂症需要我们去排查，这个时候我们可以通过info指令来获取Redis的运行状态，然后进行问题的排查。
通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息：
server: Redis服务器的一般信息
clients: 客户端的连接部分
memory: 内存消耗相关信息
persistence: RDB和AOF相关信息
stats: 一般统计
replication: 主/从复制信息
cpu: 统计CPU的消耗
commandstats: Redis命令统计
cluster: Redis集群信息
keyspace: 数据库的相关统计
它也可以采取以下值:
all: 返回所有信息
default: 值返回默认设置的信息
如果没有使用任何参数时，默认为default，返回所有的信息。
返回Redis服务所有的信息
# 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 相关的信息
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| redis_version | Redis 服务器版本 |
| redis_git_sha1 | Git SHA1 |
| redis_git_dirty | Git dirty flag |
| redis_build_id | 构建ID |
| redis_mode | 服务器模式（standalone，sentinel或者cluster） |
| os | Redis 服务器的宿主操作系统 |
| arch_bits | 架构（32 或 64 位） |
| multiplexing_api | Redis 所使用的事件处理机制 |
| atomicvar_api | Redis使用的Atomicvar API |
| gcc_version | 编译 Redis 时所使用的 GCC 版本 |
| process_id | 服务器进程的 PID |
| run_id | Redis 服务器的随机标识符（用于 Sentinel 和集群） |
| tcp_port | TCP/IP 监听端口 |
| uptime_in_seconds | 自 Redis 服务器启动以来，经过的秒数 |
| uptime_in_days | 自 Redis 服务器启动以来，经过的天数 |
| hz | 服务器的频率设置 |
| lru_clock | 以分钟为单位进行自增的时钟，用于 LRU 管理 |
| executable | 服务器的可执行文件路径 |
| config_file | 配置文件路径 |
下面是所有 clients 相关的信息
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| connected_clients | 已连接客户端的数量（不包括通过从属服务器连接的客户端） |
| client_longest_output_list | 当前连接的客户端当中，最长的输出列表 |
| client_biggest_input_buf | 当前连接的客户端当中，最大输入缓存 |
| blocked_clients | 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客户端的数量 |
下面是所有 memory 相关的信息
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| used_memory | 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位 |
| used_memory_human | 以人类可读的格式返回 Redis 分配的内存总量 |
| used_memory_rss | 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 、 ps 等命令的输出一致。 |
| used_memory_peak | Redis 的内存消耗峰值（以字节为单位） |
| used_memory_peak_human | 以人类可读的格式返回 Redis 的内存消耗峰值 |
| used_memory_peak_perc | 使用内存占峰值内存的百分比 |
| used_memory_overhead | 服务器为管理其内部数据结构而分配的所有开销的总和（以字节为单位） |
| used_memory_startup | Redis在启动时消耗的初始内存大小（以字节为单位） |
| used_memory_dataset | 以字节为单位的数据集大小（used_memory减去used_memory_overhead） |
| used_memory_dataset_perc | used_memory_dataset占净内存使用量的百分比（used_memory减去used_memory_startup） |
| total_system_memory | Redis主机具有的内存总量 |
| total_system_memory_human | 以人类可读的格式返回 Redis主机具有的内存总量 |
| used_memory_lua | Lua 引擎所使用的内存大小（以字节为单位） |
| used_memory_lua_human | 以人类可读的格式返回 Lua 引擎所使用的内存大小 |
| maxmemory | maxmemory配置指令的值 |
| maxmemory_human | 以人类可读的格式返回 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 之间的比率 |
| mem_allocator | 在编译时指定的， Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc |
| active_defrag_running | 指示活动碎片整理是否处于活动状态的标志 |
| lazyfree_pending_objects | 等待释放的对象数（由于使用ASYNC选项调用UNLINK或FLUSHDB和FLUSHALL） |
在理想情况下， used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。当 rss > used ，且两者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。内存碎片的比率可以通过mem_fragmentation_ratio 的值看出。当 used > rss 时，表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了，在这种情况下，操作可能会产生明显的延迟。由于Redis无法控制其分配的内存如何映射到内存页，因此常住内存（used_memory_rss）很高通常是内存使用量激增的结果。当 Redis 释放内存时，内存将返回给分配器，分配器可能会，也可能不会，将内存返还给操作系统。如果 Redis 释放了内存，却没有将内存返还给操作系统，那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占用并不一致。查看 used_memory_peak 的值可以验证这种情况是否发生。
下面是所有 persistence 相关的信息:
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| loading | 指示转储文件（dump）的加载是否正在进行的标志 |
| rdb_changes_since_last_save | 自上次转储以来的更改次数 |
| rdb_bgsave_in_progress | 指示RDB文件是否正在保存的标志 |
| rdb_last_save_time | 上次成功保存RDB的基于纪年的时间戳 |
| rdb_last_bgsave_status | 上次RDB保存操作的状态 |
| rdb_last_bgsave_time_sec | 上次RDB保存操作的持续时间（以秒为单位） |
| rdb_current_bgsave_time_sec | 正在进行的RDB保存操作的持续时间（如果有） |
| rdb_last_cow_size | 上次RDB保存操作期间copy-on-write分配的字节大小 |
| aof_enabled | 表示AOF记录已激活的标志 |
| aof_rewrite_in_progress | 表示AOF重写操作正在进行的标志 |
| aof_rewrite_scheduled | 表示一旦进行中的RDB保存操作完成，就会安排进行AOF重写操作的标志 |
| aof_last_rewrite_time_sec | 上次AOF重写操作的持续时间，以秒为单位 |
| aof_current_rewrite_time_sec | 正在进行的AOF重写操作的持续时间（如果有） |
| aof_last_bgrewrite_status | 上次AOF重写操作的状态 |
| aof_last_write_status | 上一次AOF写入操作的状态 |
| aof_last_cow_size | 上次AOF重写操作期间copy-on-write分配的字节大小 |
changes_since_last_save指的是从上次调用SAVE或者BGSAVE以来，在数据集中产生某种变化的操作的数量。
如果启用了AOF，则会添加以下这些额外的字段：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| aof_current_size | 当前的AOF文件大小 |
| aof_base_size | 上次启动或重写时的AOF文件大小 |
| aof_pending_rewrite | 指示AOF重写操作是否会在当前RDB保存操作完成后立即执行的标志。 |
| aof_buffer_length | AOF缓冲区大小 |
| aof_rewrite_buffer_length | AOF重写缓冲区大小 |
| aof_pending_bio_fsync | 在后台IO队列中等待fsync处理的任务数 |
| aof_delayed_fsync | 延迟fsync计数器 |
如果正在执行加载操作，将会添加这些额外的字段：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| loading_start_time | 加载操作的开始时间（基于纪元的时间戳） |
| loading_total_bytes | 文件总大小 |
| loading_loaded_bytes | 已经加载的字节数 |
| loading_loaded_perc | 已经加载的百分比 |
| loading_eta_seconds | 预计加载完成所需的剩余秒数 |
下面是所有 stats 相关的信息:
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| total_connections_received | 服务器接受的连接总数 |
| total_commands_processed | 服务器处理的命令总数 |
| instantaneous_ops_per_sec | 每秒处理的命令数 |
| rejected_connections | 由于maxclients限制而拒绝的连接数 |
| expired_keys | key到期事件的总数 |
| evicted_keys | 由于maxmemory限制而导致被驱逐的key的数量 |
| keyspace_hits | 在主字典中成功查找到key的次数 |
| keyspace_misses | 在主字典中查找key失败的次数 |
| pubsub_channels | 拥有客户端订阅的全局pub/sub通道数 |
| pubsub_patterns | 拥有客户端订阅的全局pub/sub模式数 |
| latest_fork_usec | 最新fork操作的持续时间，以微秒为单位 |
下面是所有 replication 相关的信息:
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| role | 如果实例不是任何节点的从节点，则值是”master”，如果实例从某个节点同步数据，则是”slave”。 请注意，一个从节点可以是另一个从节点的主节点（菊花链） |
如果实例是从节点，则会提供以下这些额外字段：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| master_host | 主节点的Host名称或IP地址 |
| master_port | 主节点监听的TCP端口 |
| master_link_status | 连接状态（up或者down） |
| master_last_io_seconds_ago | 自上次与主节点交互以来，经过的秒数 |
| master_sync_in_progress | 指示主节点正在与从节点同步 |
如果SYNC操作正在进行，则会提供以下这些字段：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| master_sync_left_bytes | 同步完成前剩余的字节数 |
| master_sync_last_io_seconds_ago | 在SYNC操作期间自上次传输IO以来的秒数 |
如果主从节点之间的连接断开了，则会提供一个额外的字段：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| master_link_down_since_seconds | 自连接断开以来，经过的秒数 |
以下字段将始终提供：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| connected_slaves | 已连接的从节点数 |
对每个从节点，将会添加以下行： slaveXXX id，地址，端口号，状态
下面是所有 cpu 相关的信息:
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| used_cpu_sys | 由Redis服务器消耗的系统CPU |
| used_cpu_user | 由Redis服务器消耗的用户CPU |
| used_cpu_sys_children | 由后台进程消耗的系统CPU |
| used_cpu_user_children | 由后台进程消耗的用户CPU |
cluster部分当前只包含一个唯一的字段:
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| cluster_enabled | 表示已启用Redis集群 |
keyspace部分提供有关每个数据库的主字典的统计，统计信息是key的总数和过期的key的总数，对于每个数据库，提供以下行：
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
| keyspace | dbXXX keys=XXX,expires=XXX |
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Redis中的Info指令有什么用”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!