快捷導(dǎo)航

python獲取redis memory使用情況場景分析

更新時間：2022年12月21日 15:39:14 作者：kngines

這篇文章主要介紹了python獲取redis memory使用情況,項目研發(fā)過程中，用到Python操作Redis場景，記錄學(xué)習(xí)過程中的心得體會，需要的朋友可以參考下

一、環(huán)境搭建

Windows + Anaconda3
安裝redis第3方包，pip install -u redis
- pip install -u # 升級安裝
linux下查看redis配置信息

bind 127.0.0.1	# 表示只允許本地訪問,無法遠(yuǎn)程連接
bind 0.0.0.0    # 表示任何ip都可以訪問

protected-mode yes # 保護(hù)模式，只允許本地鏈接
protected-mode no  # 保護(hù)模式關(guān)閉  

daemonize yes # 開啟守護(hù)進(jìn)程模式。單進(jìn)程多線程模式，redis在后臺運(yùn)行。
daemonize no  # redis命令行界面，exit強(qiáng)制退出或關(guān)閉連接都會導(dǎo)致redis進(jìn)程退出

配置示例

查找redis.conf文件路徑位置，find / -name 'redis.conf'
查看redis.conf文件，vim redis.conf

在這里插入圖片描述

二、代碼實現(xiàn)

1、StrictRedis vs Redis

StrictRedis用于實現(xiàn)大部分官方的命令，并使用官方語法和命令；
Redis是StrictRedis的子類，用于向后兼容舊版本的redis-py；
官方推薦使用StrictRedis方法。

2、實驗代碼

import redis

r = redis.Redis(host='10.xx.xx.201', port=7019,decode_responses=True, password='********')
mmj = r.info('Memory')
# result / r.execute_command('info Memory')

used_memory = mmj.get('used_memory')
maxmemory = mmj.get('maxmemory')

used_memory_human = mmj.get('used_memory_human')
maxmemory_human = mmj.get('maxmemory_human')
left_mem_ratio = (maxmemory - used_memory)*1.0/maxmemory

在這里插入圖片描述

三、redis info

Redis commands info 官方指南

1、memory

信息項	解釋
used_memory	由Redis分配器分配的內(nèi)存總量，包含redis進(jìn)程內(nèi)部的開銷和數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存，以字節(jié)為單位
used_memory_human	更直觀展示分配的內(nèi)存總量。
used_memory_rss	向os申請的內(nèi)存大小。與 top 、 ps等命令的輸出一致。
used_memory_rss_human	更直觀展示向os申請的內(nèi)存大小。
used_memory_peak	redis的內(nèi)存消耗峰值(以字節(jié)為單位)
used_memory_peak_human	更直觀返回redis的內(nèi)存消耗峰值
used_memory_peak_perc	使用內(nèi)存達(dá)到峰值內(nèi)存的百分比，即(used_memory/ used_memory_peak) *100%
used_memory_overhead	Redis為了維護(hù)數(shù)據(jù)集的內(nèi)部機(jī)制所需的內(nèi)存開銷，包括所有客戶端輸出緩沖區(qū)、查詢緩沖區(qū)、AOF重寫緩沖區(qū)和主從復(fù)制的backlog。
used_memory_startup	Redis服務(wù)器啟動時消耗的內(nèi)存
used_memory_dataset	數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存大小，即used_memory-sed_memory_overhead
used_memory_dataset_perc	數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存大小的百分比，100%*(used_memory_dataset/(used_memory-used_memory_startup))
total_system_memory	整個系統(tǒng)內(nèi)存
total_system_memory_human	以更直觀的格式顯示整個系統(tǒng)內(nèi)存
used_memory_lua	Lua腳本存儲占用的內(nèi)存
used_memory_lua_human	以更直觀的格式顯示Lua腳本存儲占用的內(nèi)存
maxmemory	Redis實例的最大內(nèi)存配置
maxmemory_human	以更直觀的格式顯示Redis實例的最大內(nèi)存配置
maxmemory_policy	當(dāng)達(dá)到maxmemory時的淘汰策略
mem_fragmentation_ratio	碎片率，used_memory_rss/ used_memory
mem_allocator	內(nèi)存分配器
active_defrag_running	表示沒有活動的defrag任務(wù)正在運(yùn)行，1表示有活動的defrag任務(wù)正在運(yùn)行（defrag:表示內(nèi)存碎片整理）
lazyfree_pending_objects	0表示不存在延遲釋放的掛起對象