python获取redis memory使用情况场景分析

目录一、环境搭建二、代码实现1、StrictRedisvsRedis2、实验代码三、redisinfo项目研发过程中，用到Python操作Redis场景，记录学习过程中的心得体会。一、环境搭建...

目录

一、环境搭建
二、代码实现
1、StrictRedis vs Redis
2、 实验代码
三、redis info

项目研发过程中，用到python操作Redis场景，记录学习过程中的心得体会。

一、环境搭建

Windows + Anaconda3
安装redis第3方包，pip install -u redispip install -u # 升级安装

linux下查看redis配置信息

bind 127.0.0.1# 表示只允许本地访问,无法远程连接
bind 0.0.0.0    # 表示任何ip都可以访问

protected-mode yes # 保护模式，只允许本地链接
protected-mode no  # 保护模式关闭  

daemonize yes # 开启守护进程模式。单进程多线程模式，redis在后台运行。
daemonize no  # redis命令行界面，exit强制退出或关闭连接都会导致redis进程退出

配置示例

查找redis.conf文件路径位置，find / -name 'redis.conf'
查看redis.conf文件，vim redis.conf

二、代码实现

1、StrictRedis vs Redis

StrictRedis用于实现大部分官方的命令，并使用官方语法和命令；
Redis是StrictRedis的子类，用于向后兼容旧版本的redis-py；
官方推荐使用StrictRedis方法。

2、 实验代码

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

三、redis info

Redis commands info 官方指南

1、memory

信息项解释used_memory由Redis分配器分配的内存总量，包含redis进程内部的开销和数据占用的内存，以字节为单位used_memory_human更直观展示分配的内存总量。used_memory_RSS向os申请的内存大小。与 top 、 ps等命令的输出一php致。used_memory_rss_human更直观展示向os申请的内存大小。used_memory_peakredis的内存消耗峰值(以字节为单位)used_memory_peak_human更直观返回redis的内存消耗峰值used_memory_peak_perc使用内存达到峰值内存的百分比，即(used_memory/ used_memory_peak) *100%used_memory_overheadRedis为了维护数据集的内部机制所需的内存开销，包括所有客户端输出缓冲区、查询缓冲区、AOF重写缓冲区和主从复制的backlog。used_memory_startupRedis服务器启动时消耗的内存used_memory_dataset数据占用的内存大小，即used_memory-sed_memory_overheadused_memory_dataset_perc数据占用的内存大小的百分比，100%*(used_memory_dataset/(used_memory-used_memory_startup))total_system_memory整个系统内存total_system_memory_human以更直观的格式显示整个系统内存used_memory_LuaLua脚本存储占用的内存used_memory_lua_human以更直观的格式显示Lua脚本存储占用的内存maxmemoryRedis实例的最大内存配置maxmemory_human以更直观的格式显示Redis实例的最大内存配置maxmemory_policy当达到maxmemory时的淘汰策略mem_fragmentation_ratio碎片率，used_memory_rss/ used_memorymem_allocator内存分配器active_defrag_running表示没有活动的defrag任务正在运行，1表示有活动的defrag任务正在运行（defrag:表示内存碎片整理）lazyfree_pending_objects0表示不存在延迟释放的挂起对象

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