Redis 有一个实用的slowlog功能,正如你可以猜到的,可以让你检查运行缓慢的查询. Slowlog 将会记录运行时间超过Y微秒的最后X条查询. X 和 Y 可以在 redis.conf 或者在运行时
Redis 有一个实用的slowlog功能,正如你可以猜到的,可以让你检查运行缓慢的查询. Slowlog 将会记录运行时间超过Y微秒的最后X条查询. X 和 Y 可以在 redis.conf 或者在运行时通过 CONFIG 命令:
CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000
CONFIG SET slowlog-max-len 25
进行设置。
slowlog-log-slower-than 是用来设置微秒数的, 因此上面的设置将记录执行时间超过5秒的查询. 要获取记录的日志,你可以使用 SLOWLOG GET X 命令, 这里 X 是你想要获取的记录条数:
SLOWLOG GET 10
它将会展示一个唯一的id,时间戳和发生的查询,查询执行所花掉的时间和实际被执行的命令+参数. 你可以通过SLOWLOG RESET擦出日志.
最后一次查看slowlog,我很不淡定的看到DEL命令的执行竟然花了超过20毫秒的时间. 还记得吗,Redis是单线程的,因此这样会阻塞(并且严重的有碍)我们系统的并发. 还有,因为这是一个写操作,它将会在向所有从属Redis服务复制的时候阻塞这一复制过程. 额,到底这是咋回事呢?
也许除了我之外所有人都知道这个问题了,但是这证明了Redis的DEL命令的时间复杂度对于字符串和哈希值而言是O(1),而对于list、set和sorted set而言则是O(N) (这里的 N 是集合中数据项的数目). 你会删除一个包含数百万条数据的set吗? 那就等着阻塞吧.
我们的解决方案很简单: 不去删除这些数据项,而是将它们重命名,并且在后台作业中用小而可间断的块去执行对它们的删除操作. 首先,是我们的delayed_delete函数:
local key = KEYS[1]
local data_type = redis.call('type', key).ok
if data_type == 'set' or data_type == 'zset' then
local temp = 'GC:tmp:' .. redis.call('incr', 'gc:ids') .. ':' .. key
redis.call('rename', key, temp)
return redis.call('sadd', 'gc:' .. data_type, temp)
end
return redis.call('del', key)
这将会将集合重命名,并且将新的名称添加到gc:set 或者 gc:zset set中 (我们没有使用 list, 但如果你使用了的话,你也应该向其加入这方面的支持).
下一步我们安排了一个Ruby脚本每分钟运行一次:
require 'redis'
r = Redis.new(driver: :hiredis)
r.srandmember('gc:set', 10000).each do |set|
items = r.srandmember(set, 5000)
if items.nil? || items.length == 0
r.srem('gc:set', set)
next
end
r.srem(set, items)
end
r.srandmember('gc:zset', 10000).each do |zset|
if r.zremrangebyrank(zset, 0, 5000) < 5000
r.srem('gc:zset', zset)
end
end
你可以基于自己的需要将修改数字. 你的集合有多大,以及它们被删除有多频繁? 因为我们不去太过频繁的做这些类型的产出操作, 我们可以一次只进行一小块的删除操作.
不过这种方法比直接删除更加的慢, 但它在并发的环境下却可以表现得很好.
--结束END--
本文标题: 简介Redis中的showlog功能
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