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Redis 统计信息详解（基于 info 命令）

Redis 的 info 命令是监控和诊断 Redis 实例的核心工具，它返回服务器运行状态、内存使用、持久化、主从复制等多维度的统计信息。本文基于 Redis 6.2.1 版本，解析 info 命令的输出结构及关键指标，帮助你快速定位问题并优化性能。

info 命令基础

• 使用方式：
  在 redis-cli 中执行 info 查看完整信息，或通过 info <section> 查看指定模块（如 info memory 查看内存信息）。
• 输出结构：信息按模块划分（如 Server、Clients、Memory 等），每个模块包含若干键值对指标。

核心模块及关键指标解析

1. Server：服务器基础信息

记录 Redis 版本、运行模式、进程信息等基础参数，核心指标：

指标	说明	关注点
redis_version	Redis 版本号（如 6.2.1）。	确认版本是否兼容新特性（如 6.0+ 支持多线程）。
redis_mode	运行模式（standalone 单机 / cluster 集群 / sentinel 哨兵）。	验证部署模式是否符合预期。
process_id	Redis 进程 PID。	用于定位进程（如 kill -9 <pid> 终止进程）。
uptime_in_seconds	运行时长（秒）。	结合故障时间判断是否刚重启过。
lru_clock	LRU 时钟（分钟级自增），用于过期键淘汰。	无直接监控意义，内部用于 LRU 算法。

2. Clients：客户端连接信息

监控客户端连接状态，核心指标：

指标	说明	关注点
connected_clients	当前连接的客户端数量。	若持续增长，可能是客户端未正常释放连接（检查 timeout 配置）。
maxclients	最大允许的客户端连接数（由 maxclients 配置）。	若 connected_clients 接近此值，需调大配置避免连接被拒绝。
blocked_clients	处于阻塞状态的客户端数量（如执行 BLPOP、BRPOP 等命令）。	若过大，可能是阻塞命令未及时获取数据（如消息队列为空）。
client_recent_max_input_buffer	最近客户端输入缓冲区的最大值（字节）。	过大可能是客户端发送大命令（如批量 MSET），需警惕 OOM。

3. Memory：内存使用信息

最关键的模块之一，反映内存占用和碎片化情况，核心指标：

指标	说明	关注点
used_memory	Redis 分配的内存总量（字节，含数据、缓冲区、Lua 脚本等）。	结合 maxmemory 判断是否接近内存上限。
used_memory_human	人类可读的内存总量（如 1.03M）。	快速判断内存规模（如是否超过预期的 1GB）。
used_memory_rss	操作系统分配给 Redis 进程的物理内存（ Resident Set Size）。	若 used_memory_rss 远大于 used_memory，表示内存碎片化严重（mem_fragmentation_ratio > 1.5 需优化）。
used_memory_peak	内存使用峰值（字节）。	若峰值接近 maxmemory，需警惕内存溢出风险。
mem_fragmentation_ratio	内存碎片率（used_memory_rss / used_memory）。	- 大于 1.5：碎片严重，考虑重启 Redis 释放碎片。 - 小于 1：部分内存被换出到 swap，性能会下降（需禁用 swap）。
maxmemory	最大可用内存（字节，0 表示无限制）。	生产环境必须设置（如物理内存的 70%），避免耗尽系统内存。
maxmemory_policy	内存淘汰策略（如 noeviction、allkeys-lru）。	缓存场景需设置为 allkeys-lru 或 volatile-lru。

4. Persistence：持久化信息

反映 RDB 和 AOF 持久化状态，核心指标：

指标	说明	关注点
loading	是否正在加载持久化文件（0 否 / 1 是）。	若启动后长期为 1，可能是持久化文件过大或损坏。
rdb_bgsave_in_progress	是否正在后台生成 RDB 快照（0 否 / 1 是）。	频繁生成 RDB 会消耗 CPU 和 IO，需调整 save 配置。
rdb_last_save_time	最后一次 RDB 快照生成的时间戳。	结合业务判断快照是否按时生成（如每小时一次）。
rdb_last_bgsave_status	最后一次 RDB 生成结果（ok / err）。	若为 err，检查磁盘空间或权限（stop-writes-on-bgsave-error 可能导致写操作阻塞）。
aof_enabled	是否开启 AOF 持久化（0 否 / 1 是）。	生产环境建议开启（yes），提升数据安全性。
aof_rewrite_in_progress	是否正在后台重写 AOF 文件（0 否 / 1 是）。	重写会消耗资源，避免与 RDB 同时执行（Redis 会自动规避）。

5. Stats：通用统计信息

记录命令执行、连接、过期键等全局统计，核心指标：

指标	说明	关注点
total_commands_processed	累计执行的命令总数。	结合运行时间计算 QPS（total_commands_processed / uptime_in_seconds）。
instantaneous_ops_per_sec	每秒执行的命令数（实时 QPS）。	峰值是否超过 Redis 承载能力（单机通常支持 10 万 + QPS）。
rejected_connections	因 maxclients 限制被拒绝的连接数。	非零表示连接数已达上限，需调大 maxclients。
expired_keys	累计因过期被删除的键数。	突增可能是大量键同时过期（需优化过期时间随机性）。
evicted_keys	因内存不足被淘汰的键数（maxmemory_policy 非 noeviction 时）。	非零表示内存不足，需扩容或优化淘汰策略。
keyspace_hits / keyspace_misses	缓存命中 / 未命中次数。	命中率 = hits / (hits + misses)，应 > 90%，否则缓存设计不合理。

6. Replication：主从复制信息

主从或集群架构的关键指标：

指标	说明	关注点
role	节点角色（master 主节点 / slave 从节点）。	验证主从关系是否正确（如从节点应显示 slave）。
connected_slaves	主节点连接的从节点数量。	若少于预期，检查从节点是否正常连接（网络、密码是否正确）。
master_repl_offset	主节点的复制偏移量（数据同步进度）。	从节点的 slave_repl_offset 应接近此值，否则同步延迟过大。
repl_backlog_size	复制积压缓冲区大小（字节）。	过小可能导致从节点断线后需全量同步（建议设为 100MB+ 用于高写入场景）。

7. CPU：CPU 使用信息

反映 Redis 对 CPU 的消耗：

指标	说明	关注点
used_cpu_sys / used_cpu_user	系统态 / 用户态 CPU 耗时（秒）。	占比过高可能是命令执行效率低（如 KEYS 命令）或网络 IO 繁忙。
used_cpu_sys_children / used_cpu_user_children	后台进程（如 RDB/AOF 子进程）的系统态 / 用户态 CPU 耗时。	若过大，可能是持久化操作频繁（如 RDB 生成过勤）。

8. Keyspace：键空间统计

按数据库划分的键数量统计：

db0:keys=15,expires=0,avg_ttl=0
db2:keys=1,expires=0,avg_ttl=0

• keys：数据库中的键总数。
• expires：设置了过期时间的键数。
• avg_ttl：键的平均剩余生存时间（秒）。

关注点：

• 某数据库键数量突增可能是内存泄漏（如未设置过期时间的临时键）。
• expires 为 0 表示所有键永不过期，需确认是否符合业务预期。

实用场景与分析技巧

1. 性能瓶颈定位：
   • 若 instantaneous_ops_per_sec 低但 used_cpu_user 高：存在慢命令（如 HGETALL 大哈希表），用 slowlog get 排查。
   • 若 mem_fragmentation_ratio > 1.5：内存碎片严重，可重启 Redis 或开启 activedefrag（主动碎片整理）。
2. 可用性监控：
   • connected_slaves 与预期不符：检查主从复制配置（replicaof、masterauth）。
   • aof_last_write_status:err：AOF 写入失败，可能是磁盘满或权限问题，需紧急处理（否则 appendfsync everysec 可能丢失数据）。
3. 缓存有效性分析：
   • 命中率 keyspace_hits/(keyspace_hits + keyspace_misses) 过低：优化缓存策略（如增加热点数据缓存时间）