Redis作为当今最流行的开源内存数据库之一，以其高性能、丰富的数据结构和广泛的应用场景而闻名。在Redis的日常运维和性能监控中，INFO指令扮演着至关重要的角色。这个看似简单的命令实际上提供了Redis服务器运行状态的全面视图，是管理员和开发者了解Redis内部运行机制的重要窗口。
INFO命令能够返回关于Redis服务器的各种信息和统计资料，包括服务器基本信息、内存使用情况、持久化状态、客户端连接、复制信息等。这些数据对于监控Redis健康状况、诊断性能问题、优化资源配置以及制定容量规划都具有不可替代的价值。
本文将全面深入地探讨Redis的INFO命令，从其基本用法到各个信息模块的详细解析，再到实际应用场景和最佳实践，帮助读者充分利用这一强大工具来管理和优化Redis实例。无论您是Redis新手还是经验丰富的运维人员，都能从本文中获得有价值的信息和见解。
Redis的INFO命令使用起来非常简单，其基本语法如下：
INFO [section] 其中section参数是可选的，用于指定要获取的信息部分。如果不提供任何参数，INFO命令将返回服务器所有可用的信息。
例如，要获取Redis服务器的所有信息：
127.0.0.1:6379> INFO 要获取特定部分的信息，如内存相关：
127.0.0.1:6379> INFO memory INFO命令返回的信息采用键值对格式，每一行表示一个特定的指标，格式为：
key:value 不同部分之间用#开头的行分隔，表示一个新的信息部分开始。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命令可以返回多个部分的信息，具体可用的部分取决于Redis版本。以下是常见的部分：
server: Redis服务器基本信息clients: 客户端连接信息memory: 内存使用信息persistence: RDB和AOF持久化信息stats: 一般统计信息replication: 主从复制信息cpu: CPU使用统计commandstats: 命令统计cluster: Redis集群信息keyspace: 数据库键统计在Redis的不同版本中，INFO命令的输出可能会有所变化，通常会添加新的指标或修改现有指标的格式。因此，了解您使用的Redis版本对应的INFO输出非常重要。
要查看Redis实例中所有可用的INFO部分，可以使用以下命令：
127.0.0.1:6379> INFO all 这将返回所有可用的信息部分。如果只想查看可用的部分名称而不获取实际数据，可以使用：
127.0.0.1:6379> CONFIG GET *INFO* 虽然INFO命令非常有用，但需要注意它在某些情况下的性能影响：
INFO命令可能会对Redis性能产生轻微影响。INFO all可能会返回大量数据，在网络带宽有限的情况下需要考虑这一点。在大多数情况下，INFO命令的性能影响可以忽略不计，但在设计监控系统时仍需要考虑这些因素。
server部分提供了Redis服务器本身的基本信息，这些信息对于了解Redis实例的版本、运行环境以及基本配置非常有用。让我们详细解析这一部分的关键指标。
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 了解这些服务器信息对于日常运维、故障排查和性能优化都非常重要。例如，知道Redis的版本可以帮助您确定是否可以使用某些命令或特性，而运行时间信息可以帮助您判断是否需要安排重启以应用更新或清理内存碎片。
clients部分提供了关于客户端连接的各种统计信息，这些数据对于理解Redis的客户端负载、识别潜在问题以及进行容量规划至关重要。
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：当前已连接的客户端数量（不包括从库连接）。这是监控Redis负载的关键指标之一。突然增加可能表示客户端应用程序有问题或受到攻击。
client_recent_max_input_buffer：最近客户端输入缓冲区的最大使用量（以MB为单位）。高值可能表示有大命令或流水线操作。
client_recent_max_output_buffer：最近客户端输出缓冲区的最大使用量（以MB为单位）。高值可能表示有大量数据返回给客户端或客户端处理速度慢。
blocked_clients：因阻塞命令（如BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH等）而被阻塞的客户端数量。这些客户端正在等待某些条件满足。
tracking_clients：客户端跟踪功能（Redis 6.0引入）的客户端数量。
clients_in_timeout_table：在超时表中的客户端数量（与客户端超时设置相关）。
client_biggest_input_buf:0 client_biggest_output_buf:0 client_biggest_input_buf：当前所有客户端中最大的输入缓冲区大小。高值可能表示有客户端正在发送大命令或堆积了大量待处理命令。
client_biggest_output_buf：当前所有客户端中最大的输出缓冲区大小。高值可能表示Redis正在向慢客户端发送大量数据。
rejected_connections:0 io_threads_active:1 io_threads_doing_reads:0 io_threads_active：I/O线程是否激活（1表示激活，0表示未激活）。
io_threads_doing_reads：当前执行读取操作的I/O线程数量。
容量规划：通过connected_clients趋势分析可以预测何时需要扩展资源。
性能问题诊断：高client_biggest_input_buf可能表明有大命令或流水线操作导致内存压力；高client_biggest_output_buf可能表明有慢客户端拖慢Redis。
连接泄漏检测：如果connected_clients持续增长而不下降，可能表示客户端应用程序没有正确关闭连接。
阻塞操作监控：blocked_clients增加可能表示系统中有大量等待阻塞队列的操作，需要关注。
安全监控：突然的connected_clients激增可能表示有异常连接或攻击行为。
了解clients信息时，还需要知道几个相关的配置参数：
假设您发现Redis响应变慢，检查INFO clients发现：
connected_clients:350 client_recent_max_input_buffer:4 client_biggest_output_buf:256 blocked_clients:12 这些数据表明： 1. 连接数较高（350），可能需要检查是否有连接泄漏。 2. 有较大的输入缓冲区（4MB），可能有复杂命令或大键被频繁操作。 3. 输出缓冲区非常大（256MB），可能有慢客户端无法及时消费Redis的响应。 4. 有12个阻塞客户端，可能有大量阻塞操作堆积。
基于这些信息，您可以进一步调查具体是哪些客户端导致了这些问题，并采取相应措施。
memory部分提供了Redis内存使用情况的详细统计，这对于监控Redis的内存消耗、诊断内存相关问题以及进行容量规划至关重要。让我们深入解析这一部分的关键指标。
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分配器分配的内存总量（字节），包括数据、内部开销和碎片。
used_memory_human：人类可读格式的used_memory。
used_memory_rss：从操作系统角度看到的Redis进程占用的内存量（Resident Set Size）。这个值包括内存碎片和Redis无法立即释放的内存。
used_memory_rss_human：人类可读格式的used_memory_rss。
used_memory_peak：Redis内存使用的峰值（字节）。
used_memory_peak_human：人类可读格式的used_memory_peak。
used_memory_peak_perc：当前内存使用占峰值的百分比，(used_memory/used_memory_peak)*100。
used_memory_overhead：Redis为维护内部数据结构所需的内存开销。
used_memory_startup：Redis启动时消耗的初始内存量。
used_memory_dataset：实际存储数据使用的内存量，计算为used_memory - used_memory_overhead。
used_memory_dataset_perc：数据集内存占净内存使用的百分比，(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：内存碎片率，计算为used_memory_rss / used_memory。大于1表示有内存碎片，小于1表示Redis使用了swap（操作系统交换空间）。
mem_allocator：Redis使用的内存分配器，通常是jemalloc或libc。
active_defrag_running：表示活动碎片整理是否正在运行（1表示正在运行）。
lazyfree_pending_objects：等待被惰性删除的对象数量（与UNLINK、FLUSHDB ASYNC等命令相关）。
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 这些是更详细的内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：分配器碎片大小（字节）。
allocator_rss_ratio：分配器RSS比率。
allocator_rss_bytes：分配器RSS大小（字节）。
rss_overhead_ratio：RSS开销比率。
rss_overhead_bytes：RSS开销大小（字节）。
内存使用监控：通过used_memory和used_memory_peak监控Redis的内存使用趋势，预防OOM（内存不足）情况。
碎片问题诊断：高mem_fragmentation_ratio（如>1.5）可能表示严重的内存碎片问题，需要考虑重启或启用主动碎片整理。
容量规划：通过分析内存使用模式和增长趋势，预测何时需要扩展内存资源。
性能优化：used_memory_dataset_perc低可能表示Redis开销过大，可能需要优化数据结构或配置。
配置验证：检查内存使用是否符合预期，验证maxmemory和其他内存相关配置是否合理。
了解memory信息时，还需要知道几个相关的配置参数：
假设您发现Redis响应变慢，检查INFO memory发现：
used_memory:2147483648 used_memory_rss:3221225472 mem_fragmentation_ratio:1.50 used_memory_peak:3221225472 used_memory_peak_perc:66.67% 这些数据表明： 1. 内存使用2GB，但RSS是3GB，碎片率1.5，表示有严重的内存碎片。 2. 内存峰值是3GB，当前使用是峰值的66.67%，还有一定余量。
解决方案可能包括： 1. 启用主动碎片整理（设置activedefrag yes）。 2. 如果问题持续，考虑在低峰期重启Redis。 3. 检查是否有大量小键或频繁的键创建/删除操作，这些容易导致碎片。
persistence部分提供了关于Redis持久化机制（RDB和AOF）的详细状态信息，这对于确保数据安全性和理解持久化对性能的影响至关重要。
”` 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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