#!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import time import redis def get_redis_qps(): r = redis.Redis(host='192.168.1.50', port=6379, db=0, password='test123') prev_ops = 0 while True: info = r.info("stats
5､stats:一般统计信息 total_connections_received:1 服务器已经接受的连接请求数量 total_commands_processed:0 服务器已经执行的命令数量 instantaneous_ops_per_sec:0 服务器每秒中执行的命令数量 rejected_connections:0 因为最大客户端数量限制而被拒绝的连接请求数量 expired_keys:0 因为过期而被自动删除的数据库...
total_commands_processed字段的值是递增的,比如Redis服务分别处理了client_x请求过来的2个命令和client_y请求过来的3个命令,那么命令处理总数(total_commands_processed)就会加上5。 分析命令处理总数,诊断响应延迟 在Redis实例中,跟踪命令处理总数是解决响应延迟问题最关键的部分,因为Redis是个单线程模型,客户端过来的命...
在info信息里的total_commands_processed字段显示了Redis服务处理命令的总数,其命令来自一个或多个Redis客户端 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 info stats # Statstotal_connections_received:843391006total_commands_processed:3946780282instantaneous_ops_per_sec:1447total_net_input_bytes:506067030079...
total_connections_received:2416233 total_commands_processed:11931357345 instantaneous_ops_per_sec:448 total_net_input_bytes:829313954994 total_net_output_bytes:1264349966666 instantaneous_input_kbps:50.30 instantaneous_output_kbps:76.24 rejected_connections:0 ...
#从Rdis上一次启动以来总计处理的命令数 total_commands_processed:2255 # 当前Redis实例的OPS,redis内部较实时的每秒执行的命令数 instantaneous_ops_per_sec:12 # 网络总入量 total_net_input_bytes:34312 # 网络总出量 total_net_output_bytes:78215 # 每秒输入量,单位是kb/s instantaneous_input_kbps:1.20 #...
以get方法为例,由于默认调用的是 lettuce,RedisStringCommands.get ——> LettuceStringCommands.getConnection(getAsyncConnection) —> LettuceConnection.getConnection()—> 而LettuceConnection中的变量 asyncSharedConn 会是null,所以每次都得尝试重新连接 LettuceConnection.getDedicatedConnection()—> ClusterConnectionProvi...
total_commands_processed:主要用于统计累计的命令的处理指令数量。 instantaneous_ops_per_sec:瞬时的每秒的请求数量,主要用于跟踪已处理命令的吞吐量对于诊断Redis实例中高延迟的原因至关重要。 total_net_input_bytes:主要用于统计网络输入的总体字节数 total_net_output_bytes:主要用于统计网络输出的总体字节数 ...
total_commands_processed:Redis服务器已处理的命令数量。 instantaneous_ops_per_second:Redis服务器的每秒操作数。 我们可以通过执行以下命令来获取Redis服务器的状态信息: $ redis-cli 127.0.0.1:6379> INFO 通过解析返回的信息,我们可以获取相关的指标,并根据这些指标来判断服务器是否可用。