Redis：获取实时状态信息
Redis是一种高性能的键值数据库，它为用户提供了多种查询和管理数据的方法。而获取实时状态信息是管理和优化Redis 服务器 的关键之一。在本文中，我们将介绍如何使用Redis提供的命令来获取实时状态信息。
Redis提供了很多命令来查询服务器的状态信息。其中一些命令如下：
1. INFO命令：该命令将返回一个包含服务器的状态信息的字符串，该字符串包含连接数、内存使用情况以及服务器配置等信息。这个命令的输出信息可以帮助用户了解服务器的性能状况，并为性能调优提供参考。
2. MONITOR命令：该命令将实时输出服务器接收到的所有命令。这个命令可以用于监控Redis服务器的运行情况，并判断是否有非预期的操作发生。
3. SLOWLOG命令：该命令将返回Redis服务器最近执行的所有慢查询的相关信息，包括执行时间和执行命令等。这个命令可以帮助用户了解慢查询的情况，以便进一步优化服务器性能。
4. CLIENT LIST命令：该命令将返回当前连接到Redis服务器的客户端列表，包括客户端名称、连接时间和当前状态等。这个命令可以帮助用户了解连接数量和客户端状态信息，以便更好地管理和优化服务器。
以下是一些例子，展示如何使用这些命令：
1. 获取服务器状态信息
redis-cli info
输出类似于以下内容：
# Serverredis_version:5.0.5redis_git_sha1:55b6946bredis_git_dirty:0redis_build_id:e709b9f3cdb6158bredis_mode:standaloneos:Linux 4.15.0-118-generic x86_64arch_bits:64multiplexing_api:epollatomicvar_api:atomic-builtingcc_version:7.5.0process_id:6233run_id:8cca87fbc115e639a550710322a30c65911eb60dtcp_port:6379uptime_in_seconds:1633948uptime_in_days:18hz:10configured_hz:10lru_clock:18748657executable:/usr/bin/redis-serverconfig_file:/etc/redis/redis.conf
2. 监控所有命令
redis-cli monitor
输出类似于以下内容：
1588864794.435860 [0 172.17.0.1:62102] "HGETALL" "user:1"1588864794.504988 [0 172.17.0.1:62106] "HGETALL" "user:2"1588864795.155644 [0 172.17.0.1:62110] "HGETALL" "user:3"
3. 获取慢查询信息
redis-cli slowlog get 10
输出类似于以下内容：
1) 12) (integer) 93) (integer) 15884617924) (integer) 12363785) "HGETALL"6) "key"7) (integer) 2148) "client:0:pid:31617"9) "127.0.0.1:42344"
4. 查看连接客户端列表
redis-cli client list
输出类似于以下内容：
id=422 ADDR=127.0.0.1:53590 fd=12 name= age=3320274 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=subscribeid=424 addr=127.0.0.1:53593 fd=13 name= age=3320274 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=publishid=425 addr=127.0.0.1:53594 fd=14 name= age=3320274 idle=0 flags=N db=0 sub=0 psub=0 multi=-1 qbuf=0 qbuf-free=32768 obl=0 oll=0 omem=0 events=r cmd=publish
Redis提供了各种命令来获取服务器的实时状态信息，这些信息可以帮助用户更好地管理和优化Redis服务器。通过使用这些命令，用户可以得到有关连接数、内存使用情况、服务器配置以及慢查询信息等实时状态信息，帮助用户了解服务器的性能状况，发现潜在的性能问题并做出相应的优化。
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最优法求解？
解：把求得总费用最少问题化为最短路问题，用vi表示“第i年初购进一台新机器”，设v5表示第4年年底，从vi到v5各画一条弧，弧（vi，vj）表示在第i年年初购进的一台新机器一直使用到第j年年初。 然后对每条弧赋予权数，弧（vi，vj）的权数即为从第i年年初购进新机器使用到第j-1年年底所花费的购置费及更换、运行维修费的综合。 权数表（单位：万元）这是一个最短路的问题，用 Dijkstra 算法求解可得到这问题的解为 4.8，即在 4 年内购买、更换及运行维修最小的总费用为：4.8 万元。 最优更新策略为：第一年末不更新第二年末更新第三年末不更新第四年末处理机器
什么是白盒测试法?
白盒测试是对软件的过程性细节做细致的检查。 是把测试对象看做一个打开的盒子，它允许测试人员利用程序内部的逻辑结构及有关信息，设计或选择测试用例，对程序所有逻辑路径进行测试。 通过在不同点检查程序状态，确定实际状态是否与预期的状态一致。 因此白盒测试又称为结构测试或逻辑驱动测试。 白盒测试方法包括：语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定/条件覆盖、条件组合覆盖、路径覆盖等
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swAPPability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
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