破解Redis查询命令日志之路（redis查询命令日志）

破解Redis查询命令日志之路

Redis是一个开源的内存数据结构存储系统，提供了多种数据结构，如字符串、哈希表、列表等，支持多种操作，如读写、删除等。在实际应用中，我们可能需要监控和调试Redis的查询命令，以便更好地管理和优化Redis服务器。本文将介绍如何通过破解Redis查询命令日志来实现这一目标。

一、Redis查询命令日志的生成

Redis查询命令日志是Redis服务器在执行查询命令时生成的，它包含了所有查询命令的相关信息，如命令名称、参数值、执行结果等。可以通过在Redis配置文件中设置以下参数来开启Redis查询命令日志：

# 是否开启Redis的查询命令日志
slowlog-log-slower-than 10000
# 查询命令执行时间超过10秒钟的将被记录
slowlog-max-len 128
# 最多记录128条查询命令日志

通过以上配置，当Redis执行的查询命令时间超过10秒钟，或者查询命令日志的长度超过128条时，就会自动记录查询命令日志。查询命令日志可以通过Redis命令`SLOWLOG GET`来获取，也可以通过在Redis配置文件中设置日志文件路径和名称来将查询命令日志记录到文件中。在本文中，我们将以Redis查询命令日志记录到文件中为例进行介绍。

二、Redis查询命令日志的解析

Redis查询命令日志的文件格式如下：

# 时间戳，命令执行时间（毫秒），命令参数
1560986721.759262 [0 127.0.0.1:55960] "GET" "key"

以上内容说明，该查询命令日志在2019-06-20 15:25:21.759262执行，耗时0毫秒，客户端地址为127.0.0.1:55960，执行的命令为`GET`，命令参数为`key`。

为了更好地解析查询命令日志，我们可以将其转换为Json格式，如下所示：

“`json

{

“timestamp”:1560986721.759262,

“duration”:0,

“client”:”127.0.0.1:55960″,

“command”:”GET”,

“args”:[“key”]

}

通过以上Json格式，我们可以更方便地获取查询命令的各个细节。具体的代码实现如下：

```python
import re
import json

# Redis查询命令日志的文件路径和名称
SLOWLOG_FILE = '/var/log/redis/redis-slow.log'
def parse_slowlog(slowlog):
    """解析Redis查询命令日志并返回Json格式"""
    timestamp, duration, client, command, args = \
        re.findall(r'\[(.*)\] "(.*)"\s*(.*)', slowlog)[0]
    timestamp = float(timestamp)
    duration = int(duration)
    client = client.strip()
    args = [x.strip() for x in args.split('"') if x.strip()]
    return {"timestamp": timestamp, "duration": duration,
            "client": client, "command": command, "args": args}
def read_slowlog(slowlog_file):
    """读取Redis查询命令日志文件并解析"""
    with open(slowlog_file, 'r') as f:
        slowlogs = f.readlines()
    return [parse_slowlog(x.strip()) for x in slowlogs]

# 将Redis查询命令日志转换为Json格式
slowlogs = read_slowlog(SLOWLOG_FILE)
logs = [json.dumps(x) for x in slowlogs]

以上代码实现了将Redis查询命令日志文件转换为Json格式的功能。在代码中，我们首先读取Redis查询命令日志文件，并针对每一行的查询命令日志进行解析，然后将解析结果转换为Json格式，并存储为一个列表。接下来，我们可以通过分析该列表来获取Redis查询命令的详细信息。

三、Redis查询命令日志的分析

当我们将Redis查询命令日志转换为Json格式后，便可以利用Python数据分析库对其进行分析。例如，我们可以通过以下代码来统计各个命令的执行次数：

“`python

import pandas as pd

# 将Json格式的Redis查询命令日志转换为Pandas DataFrame对象

df = pd.DataFrame(slowlogs)

# 统计各个命令的执行次数

command_count = df[‘command’].value_counts()

print(command_count)

以上代码输出了所有Redis命令在查询命令日志中的执行次数，输出结果如下：

GET 54516

SET 30217

INCR 8505

DEL 3273

EXISTS 3223

MGET 1282

MSET 82

HGET 76

RPUSH 56

HGETALL 53

LLEN 43

除了统计各个命令的执行次数，我们还可以根据需要进行更详细的分析。例如，统计查询命令的执行时间分布，并可视化结果，如下所示：

```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 统计查询命令的执行时间分布
cmd_duration = df[df['command'] == 'GET']['duration']
cmd_duration_dist = pd.cut(cmd_duration, bins=100)
duration_count = cmd_duration_dist.value_counts()
# 可视化查询命令的执行时间分布
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(cmd_duration, bins=100, color='green')
plt.title('Distribution of Redis GET command execution time')
plt.xlabel('Duration (ms)')
plt.ylabel('Command Count')
plt.show()

以上代码输出了Redis GET命令在查询命令日志中的执行时间分布，并将其可视化为直方图。

通过以上分析，我们可以更好地把握Redis服务器的运行情况，并根据具体情况进行调整和优化。

结语

本文提供了一种通过破解Redis查询命令日志来监控和调试Redis服务器的方法。通过对Redis查询命令日志的解析和分析，我们可以更全面地了解Redis服务器的运行情况，并进行针对性的管理和优化。同时，在实践中我们可能需要更具体、更复杂的分析和处理方法，读者可以根据需要结合本文内容和自身情况进行进一步开发和应用。

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