Redis作為當今最流行的開源內存數據庫之一，以其高性能、豐富的數據結構和廣泛的應用場景而聞名。在Redis的日常運維和性能監控中，INFO指令扮演著至關重要的角色。這個看似簡單的命令實際上提供了Redis服務器運行狀態的全面視圖，是管理員和開發者了解Redis內部運行機制的重要窗口。
INFO命令能夠返回關于Redis服務器的各種信息和統計資料，包括服務器基本信息、內存使用情況、持久化狀態、客戶端連接、復制信息等。這些數據對于監控Redis健康狀況、診斷性能問題、優化資源配置以及制定容量規劃都具有不可替代的價值。
本文將全面深入地探討Redis的INFO命令，從其基本用法到各個信息模塊的詳細解析，再到實際應用場景和最佳實踐，幫助讀者充分利用這一強大工具來管理和優化Redis實例。無論您是Redis新手還是經驗豐富的運維人員，都能從本文中獲得有價值的信息和見解。
Redis的INFO命令使用起來非常簡單，其基本語法如下：
INFO [section]
其中section參數是可選的，用于指定要獲取的信息部分。如果不提供任何參數，INFO命令將返回服務器所有可用的信息。
例如，要獲取Redis服務器的所有信息：
127.0.0.1:6379> INFO
要獲取特定部分的信息，如內存相關：
127.0.0.1:6379> INFO memory
INFO命令返回的信息采用鍵值對格式，每一行表示一個特定的指標，格式為：
key:value
不同部分之間用#開頭的行分隔，表示一個新的信息部分開始。例如：
# Server
redis_version:6.2.6
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:8a3f8f3c2e0d3e9b
redis_mode:standalone
os:Linux 5.4.0-77-generic x86_64
# Clients
connected_clients:5
client_recent_max_input_buffer:2
client_recent_max_output_buffer:0
Redis的INFO命令可以返回多個部分的信息，具體可用的部分取決于Redis版本。以下是常見的部分：
server: Redis服務器基本信息clients: 客戶端連接信息memory: 內存使用信息persistence: RDB和AOF持久化信息stats: 一般統計信息replication: 主從復制信息cpu: CPU使用統計commandstats: 命令統計cluster: Redis集群信息keyspace: 數據庫鍵統計在Redis的不同版本中，INFO命令的輸出可能會有所變化，通常會添加新的指標或修改現有指標的格式。因此，了解您使用的Redis版本對應的INFO輸出非常重要。
要查看Redis實例中所有可用的INFO部分，可以使用以下命令：
127.0.0.1:6379> INFO all
這將返回所有可用的信息部分。如果只想查看可用的部分名稱而不獲取實際數據，可以使用：
127.0.0.1:6379> CONFIG GET *INFO*
雖然INFO命令非常有用，但需要注意它在某些情況下的性能影響：
INFO命令可能會對Redis性能產生輕微影響。INFO all可能會返回大量數據，在網絡帶寬有限的情況下需要考慮這一點。在大多數情況下，INFO命令的性能影響可以忽略不計，但在設計監控系統時仍需要考慮這些因素。
server部分提供了Redis服務器本身的基本信息，這些信息對于了解Redis實例的版本、運行環境以及基本配置非常有用。讓我們詳細解析這一部分的關鍵指標。
redis_version:6.2.6
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:8a3f8f3c2e0d3e9b
redis_mode:standalone
arch_bits:64
process_id:12345
run_id:0a1b2c3d4e5f6g7h8i9j0k1l2m3n4o5p6q7r8s9
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:1234567
uptime_in_days:14
hz:10
configured_hz:10
lru_clock:12345678
executable:/usr/local/bin/redis-server
config_file:/etc/redis/redis.conf
os:Linux 5.4.0-77-generic x86_64
multiplexing_api:epoll
atomicvar_api:atomic-builtin
gcc_version:9.3.0
process_supervised:no
io_threads_active:1
了解這些服務器信息對于日常運維、故障排查和性能優化都非常重要。例如，知道Redis的版本可以幫助您確定是否可以使用某些命令或特性，而運行時間信息可以幫助您判斷是否需要安排重啟以應用更新或清理內存碎片。
clients部分提供了關于客戶端連接的各種統計信息，這些數據對于理解Redis的客戶端負載、識別潛在問題以及進行容量規劃至關重要。
connected_clients:45
client_recent_max_input_buffer:2
client_recent_max_output_buffer:0
blocked_clients:0
tracking_clients:0
clients_in_timeout_table:0
connected_clients：當前已連接的客戶端數量（不包括從庫連接）。這是監控Redis負載的關鍵指標之一。突然增加可能表示客戶端應用程序有問題或受到攻擊。
client_recent_max_input_buffer：最近客戶端輸入緩沖區的最大使用量（以MB為單位）。高值可能表示有大命令或流水線操作。
client_recent_max_output_buffer：最近客戶端輸出緩沖區的最大使用量（以MB為單位）。高值可能表示有大量數據返回給客戶端或客戶端處理速度慢。
blocked_clients：因阻塞命令（如BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH等）而被阻塞的客戶端數量。這些客戶端正在等待某些條件滿足。
tracking_clients：客戶端跟蹤功能（Redis 6.0引入）的客戶端數量。
clients_in_timeout_table：在超時表中的客戶端數量（與客戶端超時設置相關）。
client_biggest_input_buf:0
client_biggest_output_buf:0
client_biggest_input_buf：當前所有客戶端中最大的輸入緩沖區大小。高值可能表示有客戶端正在發送大命令或堆積了大量待處理命令。
client_biggest_output_buf：當前所有客戶端中最大的輸出緩沖區大小。高值可能表示Redis正在向慢客戶端發送大量數據。
rejected_connections:0
io_threads_active:1
io_threads_doing_reads:0
io_threads_active：I/O線程是否激活（1表示激活，0表示未激活）。
io_threads_doing_reads：當前執行讀取操作的I/O線程數量。
容量規劃：通過connected_clients趨勢分析可以預測何時需要擴展資源。
性能問題診斷：高client_biggest_input_buf可能表明有大命令或流水線操作導致內存壓力；高client_biggest_output_buf可能表明有慢客戶端拖慢Redis。
連接泄漏檢測：如果connected_clients持續增長而不下降，可能表示客戶端應用程序沒有正確關閉連接。
阻塞操作監控：blocked_clients增加可能表示系統中有大量等待阻塞隊列的操作，需要關注。
安全監控：突然的connected_clients激增可能表示有異常連接或攻擊行為。
了解clients信息時，還需要知道幾個相關的配置參數：
假設您發現Redis響應變慢，檢查INFO clients發現：
connected_clients:350
client_recent_max_input_buffer:4
client_biggest_output_buf:256
blocked_clients:12
這些數據表明： 1. 連接數較高（350），可能需要檢查是否有連接泄漏。 2. 有較大的輸入緩沖區（4MB），可能有復雜命令或大鍵被頻繁操作。 3. 輸出緩沖區非常大（256MB），可能有慢客戶端無法及時消費Redis的響應。 4. 有12個阻塞客戶端，可能有大量阻塞操作堆積。
基于這些信息，您可以進一步調查具體是哪些客戶端導致了這些問題，并采取相應措施。
memory部分提供了Redis內存使用情況的詳細統計，這對于監控Redis的內存消耗、診斷內存相關問題以及進行容量規劃至關重要。讓我們深入解析這一部分的關鍵指標。
used_memory:1024000
used_memory_human:1000.00K
used_memory_rss:2007040
used_memory_rss_human:1.91M
used_memory_peak:2048000
used_memory_peak_human:2.00M
used_memory_peak_perc:50.00%
used_memory_overhead:819200
used_memory_startup:786432
used_memory_dataset:204800
used_memory_dataset_perc:25.00%
used_memory：Redis分配器分配的內存總量（字節），包括數據、內部開銷和碎片。
used_memory_human：人類可讀格式的used_memory。
used_memory_rss：從操作系統角度看到的Redis進程占用的內存量（Resident Set Size）。這個值包括內存碎片和Redis無法立即釋放的內存。
used_memory_rss_human：人類可讀格式的used_memory_rss。
used_memory_peak：Redis內存使用的峰值（字節）。
used_memory_peak_human：人類可讀格式的used_memory_peak。
used_memory_peak_perc：當前內存使用占峰值的百分比，(used_memory/used_memory_peak)*100。
used_memory_overhead：Redis為維護內部數據結構所需的內存開銷。
used_memory_startup：Redis啟動時消耗的初始內存量。
used_memory_dataset：實際存儲數據使用的內存量，計算為used_memory - used_memory_overhead。
used_memory_dataset_perc：數據集內存占凈內存使用的百分比，(used_memory_dataset/(used_memory-used_memory_startup))*100。
mem_fragmentation_ratio:1.96
mem_allocator:jemalloc-5.1.0
active_defrag_running:0
lazyfree_pending_objects:0
mem_fragmentation_ratio：內存碎片率，計算為used_memory_rss / used_memory。大于1表示有內存碎片，小于1表示Redis使用了swap（操作系統交換空間）。
mem_allocator：Redis使用的內存分配器，通常是jemalloc或libc。
active_defrag_running：表示活動碎片整理是否正在運行（1表示正在運行）。
lazyfree_pending_objects：等待被惰性刪除的對象數量（與UNLINK、FLUSHDB ASYNC等命令相關）。
allocator_frag_ratio:1.10
allocator_frag_bytes:81920
allocator_rss_ratio:1.80
allocator_rss_bytes:983040
rss_overhead_ratio:1.05
rss_overhead_bytes:102400
這些是更詳細的內存分配器和碎片信息（Redis 4.0+）：
allocator_frag_ratio：分配器碎片比率。
allocator_frag_bytes：分配器碎片大?。ㄗ止潱?。
allocator_rss_ratio：分配器RSS比率。
allocator_rss_bytes：分配器RSS大?。ㄗ止潱?。
rss_overhead_ratio：RSS開銷比率。
rss_overhead_bytes：RSS開銷大?。ㄗ止潱?。
內存使用監控：通過used_memory和used_memory_peak監控Redis的內存使用趨勢，預防OOM（內存不足）情況。
碎片問題診斷：高mem_fragmentation_ratio（如>1.5）可能表示嚴重的內存碎片問題，需要考慮重啟或啟用主動碎片整理。
容量規劃：通過分析內存使用模式和增長趨勢，預測何時需要擴展內存資源。
性能優化：used_memory_dataset_perc低可能表示Redis開銷過大，可能需要優化數據結構或配置。
配置驗證：檢查內存使用是否符合預期，驗證maxmemory和其他內存相關配置是否合理。
了解memory信息時，還需要知道幾個相關的配置參數：
假設您發現Redis響應變慢，檢查INFO memory發現：
used_memory:2147483648
used_memory_rss:3221225472
mem_fragmentation_ratio:1.50
used_memory_peak:3221225472
used_memory_peak_perc:66.67%
這些數據表明： 1. 內存使用2GB，但RSS是3GB，碎片率1.5，表示有嚴重的內存碎片。 2. 內存峰值是3GB，當前使用是峰值的66.67%，還有一定余量。
解決方案可能包括：
1. 啟用主動碎片整理（設置activedefrag yes）。
2. 如果問題持續，考慮在低峰期重啟Redis。
3. 檢查是否有大量小鍵或頻繁的鍵創建/刪除操作，這些容易導致碎片。
persistence部分提供了關于Redis持久化機制（RDB和AOF）的詳細狀態信息，這對于確保數據安全性和理解持久化對性能的影響至關重要。
”` rdb_changes_since_last_save:100 rdb_bgsave_in_progress:0 rdb_last_save_time:1634567890 rdb_last_bgsave_status:ok rdb_last_bgsave_time_sec:
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