我们天天都在使用 Redis 内置的命令行工具 redis-cli，久而久之以为它就是一个简单的交互式 Redis 数据结构手工操作程序，但是它背后强大的功能绝大多数同学可能闻所未闻。本节我们一起来挖掘这些鲜为人知的有趣用法。
执行单条命令
平时在访问 Redis 服务器，一般都会使用 redis-cli 进入交互模式，然后一问一答来读写服务器，这种情况下我们使用的是它的「交互模式」。还有另外一种「直接模式」，通过将命令参数直接传递给 redis-cli 来执行指令并获取输出结果。
$ redis-cli incrby foo 5 (integer) 5 $ redis-cli incrby foo 5 (integer) 10
如果输出的内容较大，还可以将输出重定向到外部文件
$ redis-cli info > info.txt $ wc -l info.txt 120 info.txt
上面的命令指向的服务器是默认服务器地址，如果想指向特定的服务器可以这样
// -n 2 表示使用第2个库，相当于 select 2 $ redis-cli -h localhost -p 6379 -n 2 ping PONG
批量执行命令
在平时线上的开发过程中，有时候我们免不了要手工造数据，然后导入 Redis。通常我们会编写脚本程序来做这件事。不过还有另外一种比较便捷的方式，那就是直接使用 redis-cli 来批量执行一系列指令。
$ cat cmds.txt set foo1 bar1 set foo2 bar2 set foo3 bar3 ...... $ cat cmds.txt | redis-cli OK OK OK ...
上面的指令使用了 Unix 管道将 cat 指令的标准输出连接到 redis-cli 的标准输入。其实还可以直接使用输入重定向来批量执行指令。
$ redis-cli < cmds.txt OK OK OK ...
set 多行字符串
如果一个字符串有多行，你希望将它传入 set 指令，redis-cli 要如何做？可以使用 -x 选项，该选项会使用标准输入的内容作为最后一个参数。
$ cat str.txt Ernest Hemingway once wrote, "The world is a fine place and worth fighting for." I agree with the second part. $ redis-cli -x set foo < str.txt OK $ redis-cli get foo "Ernest Hemingway once wrote,\n\"The world is a fine place and worth fighting for.\"\nI agree with the second part.\n"
重复执行指令
redis-cli 还支持重复执行指令多次，每条指令执行之间设置一个间隔时间，如此便可以观察某条指令的输出内容随时间变化。
// 间隔1s，执行5次，观察qps的变化 $ redis-cli -r 5 -i 1 info | grep ops instantaneous_ops_per_sec:43469 instantaneous_ops_per_sec:47460 instantaneous_ops_per_sec:47699 instantaneous_ops_per_sec:46434 instantaneous_ops_per_sec:47216
如果将次数设置为 -1 那就是重复无数次永远执行下去。如果不提供 -i 参数，那就没有间隔，连续重复执行。在交互模式下也可以重复执行指令，形式上比较怪异，在指令前面增加次数
127.0.0.1:6379> 5 ping PONG PONG PONG PONG PONG # 下面的指令很可怕，你的屏幕要愤怒了 127.0.0.1:6379> 10000 info .......
导出 csv
redis-cli 不能一次导出整个库的内容为 csv，但是可以导出单条指令的输出为 csv 格式。
$ redis-cli rpush lfoo a b c d e f g (integer) 7 $ redis-cli --csv lrange lfoo 0 -1 "a","b","c","d","e","f","g" $ redis-cli hmset hfoo a 1 b 2 c 3 d 4 OK $ redis-cli --csv hgetall hfoo "a","1","b","2","c","3","d","4"
当然这种导出功能比较弱，仅仅是一堆字符串用逗号分割开来。不过你可以结合命令的批量执行来看看多个指令的导出效果。
$ redis-cli --csv -r 5 hgetall hfoo "a","1","b","2","c","3","d","4" "a","1","b","2","c","3","d","4" "a","1","b","2","c","3","d","4" "a","1","b","2","c","3","d","4" "a","1","b","2","c","3","d","4"
看到这里读者应该明白 –csv 参数的效果就是对输出做了一次转换，用逗号分割，仅此而已。
执行 lua 脚本
在 lua 脚本小节，我们使用 eval 指令来执行脚本字符串，每次都是将脚本内容压缩成单行字符串再调用 eval 指令，这非常繁琐，而且可读性很差。redis-cli 考虑到了这点，它可以直接执行脚本文件。
127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2])" 2 foo1 foo2 bar1 bar2 OK 127.0.0.1:6379> eval "return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2])" 2 foo1 foo2 1) "bar1" 2) "bar2"
下面我们以脚本的形式来执行上面的指令，参数形式有所不同，KEY 和 ARGV 之间需要使用逗号分割，并且不需要提供 KEY 的数量参数
$ cat mset.txt return redis.pcall('mset', KEYS[1], ARGV[1], KEYS[2], ARGV[2]) $ cat mget.txt return redis.pcall('mget', KEYS[1], KEYS[2]) $ redis-cli --eval mset.txt foo1 foo2 , bar1 bar2 OK $ redis-cli --eval mget.txt foo1 foo2 1) "bar1" 2) "bar2"
如果你的 lua 脚本太长，–eval 将大有用处。
监控服务器状态
我们可以使用 –stat 参数来实时监控服务器的状态，间隔 1s 实时输出一次。
$ redis-cli --stat ------- data ------ --------------------- load -------------------- - child - keys mem clients blocked requests connections 2 6.66M 100 0 11591628 (+0) 335 2 6.66M 100 0 11653169 (+61541) 335 2 6.66M 100 0 11706550 (+53381) 335 2 6.54M 100 0 11758831 (+52281) 335 2 6.66M 100 0 11803132 (+44301) 335 2 6.66M 100 0 11854183 (+51051) 335
如果你觉得间隔太长或是太短，可以使用 -i 参数调整输出间隔。
扫描大 KEY
这个功能太实用了，我已经在线上试过无数次了。每次遇到 Redis 偶然卡顿问题，第一个想到的就是实例中是否存在大 KEY，大 KEY的内存扩容以及释放都会导致主线程卡顿。如果知道里面有没有大 KEY，可以自己写程序扫描，不过这太繁琐了。redis-cli 提供了 –bigkeys 参数可以很快扫出内存里的大 KEY，使用 -i 参数控制扫描间隔，避免扫描指令导致服务器的 ops 陡增报警。
$ ./redis-cli --bigkeys -i 0.01 # Scanning the entire keyspace to find biggest keys as well as # average sizes per key type. You can use -i 0.1 to sleep 0.1 sec # per 100 SCAN commands (not usually needed). [00.00%] Biggest zset found so far 'hist:aht:main:async_finish:20180425:17' with 1440 members [00.00%] Biggest zset found so far 'hist:qps:async:authorize:20170311:27' with 2465 members [00.00%] Biggest hash found so far 'job:counters:6ya9ypu6ckcl' with 3 fields [00.01%] Biggest string found so far 'rt:aht:main:device_online:68:{-4}' with 4 bytes [00.01%] Biggest zset found so far 'machine:load:20180709' with 2879 members [00.02%] Biggest string found so far '6y6fze8kj7cy:{-7}' with 90 bytes
redis-cli 对于每一种对象类型都会记录长度最大的 KEY，对于每一种对象类型，刷新一次最高记录就会立即输出一次。它能保证输出长度为 Top1 的 KEY，但是 Top2、Top3等 KEY 是无法保证可以扫描出来的。一般的处理方法是多扫描几次，或者是消灭了 Top1 的 KEY 之后再扫描确认还有没有次大的 KEY。
采样服务器指令
现在线上有一台 Redis 服务器的 OPS 太高，有很多业务模块都在使用这个 Redis，如何才能判断出来是哪个业务导致了 OPS 异常的高。这时可以对线上服务器的指令进行采样，观察采样的指令大致就可以分析出 OPS 占比高的业务点。这时就要使用 monitor 指令，它会将服务器瞬间执行的指令全部显示出来。不过使用的时候要注意即使使用 ctrl+c 中断，否则你的显示器会噼里啪啦太多的指令瞬间让你眼花缭乱。
$ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 monitor 1539853410.458483 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 1539853410.459212 [0 10.100.90.61:56659] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2klxkimass8w" 1539853410.462938 [0 10.100.90.62:20681] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 1539853410.467231 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2kei0to86ps1" 1539853410.470319 [0 10.100.90.62:34365] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 1539853410.473927 [0 10.100.90.61:58128] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}" 1539853410.475712 [0 10.100.90.61:40277] "PFADD" "growth:dau:20181018" "2km8sqhlefpc" 1539853410.477053 [0 10.100.90.62:61292] "GET" "6yax3eb6etq8:{-7}"
诊断服务器时延
平时我们诊断两台机器的时延一般是使用 Unix 的 ping 指令。Redis 也提供了时延诊断指令，不过它的原理不太一样，它是诊断当前机器和 Redis 服务器之间的指令(PING指令)时延，它不仅仅是物理网络的时延，还和当前的 Redis 主线程是否忙碌有关。如果你发现 Unix 的 ping 指令时延很小，而 Redis 的时延很大，那说明 Redis 服务器在执行指令时有微弱卡顿。
$ redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --latency min: 0, max: 5, avg: 0.08 (305 samples)
时延单位是 ms。redis-cli 还能显示时延的分布情况，而且是图形化输出。
$ redis-cli --latency-dist
远程 rdb 备份
执行下面的命令就可以将远程的 Redis 实例备份到本地机器，远程服务器会执行一次bgsave操作，然后将 rdb 文件传输到客户端。远程 rdb 备份让我们有一种“秀才不出门，全知天下事”的感觉。
$ ./redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --rdb ./user.rdb SYNC sent to master, writing 2501265095 bytes to './user.rdb' Transfer finished with success.
模拟从库
如果你想观察主从服务器之间都同步了那些数据，可以使用 redis-cli 模拟从库。
$ ./redis-cli --host 192.168.x.x --port 6379 --slave SYNC with master, discarding 51778306 bytes of bulk transfer... SYNC done. Logging commands from master. ...
从库连上主库的第一件事是全量同步，所以看到上面的指令卡顿这很正常，待首次全量同步完成后，就会输出增量的 aof 日志。