redis-rdb-tools解析reidsdump文件及内存使用量

redis-rdb-tools 是一个开源的解析redis快照文件dump.rdb的工具，解析出dump.rdb文件后可以用来做数据分析，redis数据恢复或者写入到其他key-value缓存系统中。

官网： https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools （github）

下载安装

git clone https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

cd redis-rdb-tools

sudo python setup.py install

一. 前言

解析redis的dump.rdb文件，分析内存，以JSON格式导出数据，提供的功能有：

1. 生成内存报告

2. 转储文件到JSON

3. 使用标准的diff工具比较两个dump文件

Rdbtools是以python语言开发的。

二. 安装

2.1 前提条件

1. python2.4以上版本和 pip

2. redis-py可选，只运行在测试用例下

2.2 从PyPI安装(推荐)

# /usr/local/python/bin/easy_install pip
# /usr/local/python/bin/pip install rdbtools

2.3 从源码包安装

# wget https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/archive/master.zip
# unzip master
# cd redis-rdb-tools-master/
# python setup.py install
Downloading/unpacking rdbtools
  Downloading rdbtools-0.1.5.tar.gz
  Running setup.py egg_info for package rdbtools
 
    warning: no files found matching 'README.textile'
Installing collected packages: rdbtools
  Running setup.py install for rdbtools
 
    warning: no files found matching 'README.textile'
    Installing redis-memory-for-key script to /usr/local/python/bin
    Installing redis-profiler script to /usr/local/python/bin
    Installing rdb script to /usr/local/python/bin
Successfully installed rdbtools
Cleaning up...

三. 转换dump文件到JSON

# /usr/local/python/bin/rdb --help
Usage: rdb [options] /path/to/dump.rdb
Example : rdb --command json -k "user.*" /var/redis/6379/dump.rdb
 
Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c FILE, --command=FILE
                        要执行的命令json 或 diff
  -f FILE, --file=FILE  输出文件名
  -n DBS, --db=DBS      数据库ID。可以提供多个数据库。如果没有指定，包含所有数据库。
  -k KEYS, --key=KEYS   导出键。可以是正则表达式。
  -t TYPES, --type=TYPES
                        数据类型。可能的值有：string, hash, set, sortedset, list。 可以提供多个类型。如果没有指定，所有数据类型都返回。

3.1 解析dump文件并以JSON格式标准输出

# /usr/local/python/bin/rdb --command json /data/redis_data/6379/dump.rdb

3.2 只解析符合正则的keys

# /usr/local/python/bin/rdb --command json --key "sences_2.*" /data/redis_data/6379/dump.rdb

3.3 只解析以“a”为开头的hash且位于数据库ID为2的

# /usr/local/python/bin/rdb --command json --db 2 --type hash --key "a.*" /data/redis_data/6379/dump.rdb

四. 生成内存报告

生成CSV格式的内存报告。包含的列有：数据库ID，数据类型，key，内存使用量(byte)，编码。内存使用量包含key、value和其他值。

注意：内存使用量是近似的。在一般情况下，略低于实际值。

可以根据key或数据库ID或数据类型对报告的内容进行过滤。

内存报告有助于检测是否是应用程序逻辑导致的内存泄露，也有助于优化reids内存使用情况。

# /usr/local/python/bin/rdb -c memory /data/redis_data/6379/dump.rdb > redis_memory_report.csv
内容如下所示：
database,type,key,size_in_bytes,encoding,num_elements,len_largest_element
0,string,"ot_0_3b0703c01015ce05f76ef4b977dc020e820d0692",351,string,184,184
0,hash,"sences_98558",1703,hashtable,10,132
0,hash,"sences_170989",1698,hashtable,10,138
0,hash,"sences_34233",1673,hashtable,10,115
0,hash,"sence_messages2_favor_32783",358,ziplist,7,51

五. 单个key所使用的内存量

有时候，需要查询某个key所使用的内存。如果全部导出来在查找将是很愚蠢且耗时的。对于这种情景，可以使用redis-memory-for-key命令。

如果出现下面信息，需要安装redis模块。redis-memory-for-key依赖redis-py包。

Traceback (most recent call last):
 File "/usr/local/python/bin/redis-memory-for-key", line 8, in <module>
 load_entry_point('rdbtools==0.1.5', 'console_scripts', 'redis-memory-for-key')()
 from redis import StrictRedis
ImportError: No module named redis

# /usr/local/python/bin/pip install redis
或
# /usr/local/python/bin/easy_install redis

# /usr/local/python/bin/redis-memory-for-key --help
Usage: redis-memory-for-key [options] redis-key
Examples :
redis-memory-for-key user:13423
redis-memory-for-key -h localhost -p 6379 user:13423
Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -s HOST, --server=HOST
                        Redis Server hostname. Defaults to 127.0.0.1
  -p PORT, --port=PORT  Redis Server port. Defaults to 6379
  -a PASSWORD, --password=PASSWORD
                        Password to use when connecting to the server
  -d DB, --db=DB        Database number, defaults to 0

实例如下：

# /usr/local/python/bin/redis-memory-for-key -s 10.1.242.124   sence_167989
Key                             "sence_167989"
Bytes                           2712.0
Type                            hash
Encoding                        hashtable
Number of Elements              15
Length of Largest Element       222

六. 比较RDB文件

使用--command diff选项，并通过管道来进行排序。

# /usr/local/python/bin/rdb --command diff /data/redis_data/6379/dump.rdb | sort > dump1.txt
# /usr/local/python/bin/rdb --command diff /data/redis_data/6379/dump.rdb | sort > dump2.txt
# diff dump1.txt dump2.txt

使用kdiff3工具来进行比较，kdiff3是图形化的工具，比较直观。kdiff3工具比较两个或三个输入文件或目录。

安装 kdiff3

# rpm -ivh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/x86_64/epel-release-5-4.noarch.rpm
# yum install kdiff3
# kdiff3 dump1.txt dump2.txt

七. 使用解析器

import sys
from rdbtools import RdbParser, RdbCallback
 
class MyCallback(RdbCallback) :
    ''' Simple example to show how callback works. 
        See RdbCallback for all available callback methods.
        See JsonCallback for a concrete example
    ''' 
    def set(self, key, value, expiry):
        print('%s = %s' % (str(key), str(value)))
 
    def hset(self, key, field, value):
        print('%s.%s = %s' % (str(key), str(field), str(value)))
 
    def sadd(self, key, member):
        print('%s has {%s}' % (str(key), str(member)))
 
    def rpush(self, key, value) :
        print('%s has [%s]' % (str(key), str(value)))
 
    def zadd(self, key, score, member):
        print('%s has {%s : %s}' % (str(key), str(member), str(score)))
 
callback = MyCallback()
parser = RdbParser(callback)
parser.parse('/var/redis/6379/dump.rdb')

八. 其他资源

1. FAQ：https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/wiki/FAQs

2. redis dump文件规范： https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/wiki/Redis-RDB-Dump-File-Format

3. redis RDB历史版本： https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/blob/master/docs/RDB_Version_History.textile

4. redis-rdb-tools：https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools

九. 其他工具Redis-audit

Redis-audit 是一个用ruby实现的脚本，通过它可以知道每一类 key 对内存的使用量。

它可以提供的数据有：某一类 key 值的访问频率如何，有多少值设置了过期时间，某一类 key 值使用内存的大小，这很方便让我们能排查哪些 key 不常用或者压根不用。

项目地址：https://github.com/snmaynard/redis-audit

十. redis info

Redis Info 命令以一种易于理解和阅读的格式，返回关于 Redis 服务器的各种信息和统计数值。

通过给定可选的参数 section ，可以让命令只返回某一部分的信息

server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域：
- redis_version : Redis 服务器版本
- redis_git_sha1 : Git SHA1
- redis_git_dirty : Git dirty flag
- os : Redis 服务器的宿主操作系统
- arch_bits : 架构（32 或 64 位）
- multiplexing_api : Redis 所使用的事件处理机制
- gcc_version : 编译 Redis 时所使用的 GCC 版本
- process_id : 服务器进程的 PID
- run_id : Redis 服务器的随机标识符（用于 Sentinel 和集群）
- tcp_port : TCP/IP 监听端口
- uptime_in_seconds : 自 Redis 服务器启动以来，经过的秒数
- uptime_in_days : 自 Redis 服务器启动以来，经过的天数
- lru_clock : 以分钟为单位进行自增的时钟，用于 LRU 管理
clients : 已连接客户端信息，包含以下域：
- connected_clients : 已连接客户端的数量（不包括通过从属服务器连接的客户端）
- client_longest_output_list : 当前连接的客户端当中，最长的输出列表
- client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中，最大输入缓存
- blocked_clients : 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客户端的数量
memory : 内存信息，包含以下域：
- used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
- used_memory_human : 以人类可读的格式返回 Redis 分配的内存总量
- used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。
- used_memory_peak : Redis 的内存消耗峰值（以字节为单位）
- used_memory_peak_human : 以人类可读的格式返回 Redis 的内存消耗峰值
- used_memory_lua : Lua 引擎所使用的内存大小（以字节为单位）
- mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率
- mem_allocator : 在编译时指定的， Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。

附 redis info

113.157.178.10:6379> info
# Server
redis_version:2.8.19
redis_git_sha1:00000000
redis_git_dirty:0
redis_build_id:4000f0ce8178a032
redis_mode:standalone
os:Linux 2.6.32-431.23.3.el6.x86_64 x86_64
arch_bits:64
multiplexing_api:epoll
gcc_version:4.4.7
process_id:1245
run_id:816e8fe58c0dbc33b752c7bffe22253048b9068f
tcp_port:6379
uptime_in_seconds:8618158
uptime_in_days:99
hz:10
lru_clock:10055011
config_file:/etc/redis.conf

# Clients
connected_clients:7898
client_longest_output_list:0
client_biggest_input_buf:0
blocked_clients:0

# Memory
used_memory:242120536
used_memory_human:230.90M
used_memory_rss:224858112
used_memory_peak:336010440
used_memory_peak_human:320.44M
used_memory_lua:35840
mem_fragmentation_ratio:0.93
mem_allocator:jemalloc-3.6.0

# Persistence
loading:0
rdb_changes_since_last_save:9889
rdb_bgsave_in_progress:0
rdb_last_save_time:1469672574
rdb_last_bgsave_status:ok
rdb_last_bgsave_time_sec:2
rdb_current_bgsave_time_sec:-1
aof_enabled:0
aof_rewrite_in_progress:0
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:-1
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok
aof_last_write_status:ok

# Stats
total_connections_received:34802059
total_commands_processed:920643760
instantaneous_ops_per_sec:105
total_net_input_bytes:70943445090
total_net_output_bytes:3419509780814
instantaneous_input_kbps:7.43
instantaneous_output_kbps:3.22
rejected_connections:0
sync_full:449
sync_partial_ok:0
sync_partial_err:0
expired_keys:7589570
evicted_keys:0
keyspace_hits:37615633935
keyspace_misses:965374215
pubsub_channels:0
pubsub_patterns:0
latest_fork_usec:8921

# Replication
role:master
connected_slaves:0
master_repl_offset:28552603186
repl_backlog_active:0
repl_backlog_size:1048576
repl_backlog_first_byte_offset:28551554611
repl_backlog_histlen:1048576

# CPU
used_cpu_sys:36844.75
used_cpu_user:1187510.00
used_cpu_sys_children:3047.75
used_cpu_user_children:26595.40

# Keyspace
db0:keys=277446,expires=0,avg_ttl=0
db1:keys=7,expires=6,avg_ttl=29256612

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