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news 2025/9/18 8:10:17

哪些网站可以做淘宝客,协同办公系统,抖音权重查询,如何优化seo关键词Redis 的慢日志 Redis 的慢日志（Slow Log）是用于记录执行时间超过预设阈值的命令请求的系统。慢日志可以帮助运维人员和开发人员识别潜在的性能瓶颈，定位那些可能导致 Redis 性能下降或响应延迟的慢查询。以下是 Redis 慢日志的相关细节&…

Redis 的慢日志

Redis 的慢日志（Slow Log）是用于记录执行时间超过预设阈值的命令请求的系统。慢日志可以帮助运维人员和开发人员识别潜在的性能瓶颈，定位那些可能导致 Redis 性能下降或响应延迟的慢查询。以下是 Redis 慢日志的相关细节：

概述：

目的：慢日志主要用于监控和诊断 Redis 中执行时间较长的命令，以便优化查询性能、调整数据结构或排查潜在问题。
记录内容：每个慢查询记录通常包含命令执行时间、命令详情（命令、参数）、执行时间戳等信息。
存储：Redis 慢日志存储在内存中，保证了高效的读写速度，不会显著影响 Redis 本身的性能。

过程

客户端从发送命令到获取返回结果经过了以下几个步骤：

客户端发送命令
该命令进入 Redis 队列排队等待执行
Redis 开始执行命令 - Redis 命令执行完成
命令执行结果返回给客户端

Redis 慢查询日志统计的时间，只包含第三步的 Redis 命令从开始执行到执行完成的时间。
在这里插入图片描述

配置参数：

slowlog-log-slower-than：指定执行时间的上限值（单位为微秒），Redis 会记录执行时间超过该值的查询操作。将此参数设置为负数可以禁用慢查询日志，设置为零则强制记录所有命令。

Redis 慢查询日志的时间阈值，单位微妙。

值为正数，执行时间大于该值设置的微秒时才记录到慢日志中。默认 10000 微秒(0.01秒)。
值为负数，禁用慢查询日志。
值为 0，所有命令都记录到慢日志中

slowlog-max-len：指定慢查询日志的最大长度（条目数）。当新命令被记录时，如果日志已达到最大长度，Redis 会从队列头部移除最旧的命令日志，以保持日志长度不超过设定值。

慢查询日志长度，最小值为零。默认 128
当记录新命令并且当前慢日志已达到最大长度时，最旧的一条记录将被删除。

可以通过编辑 redis.conf 或者使用 CONFIG GET/SET 命令来进行配置

127.0.0.1:6379> config get slowlog-log-slower-than
1) "slowlog-log-slower-than"
2) "10000"
127.0.0.1:6379> config get slowlog-max-len
1) "slowlog-max-len"
2) "128"

127.0.0.1:6379> config set slowlog-log-slower-than 0
OK
127.0.0.1:6379> config set slowlog-max-len 10
OK

查看与管理慢日志：

查看慢日志：使用 SLOWLOG GET [count] 命令查看慢日志，其中 count 可选，用于指定要返回的慢查询条目数，默认返回所有条目。
清空慢日志：使用 SLOWLOG RESET 命令清除当前所有的慢查询记录。
统计信息：使用 SLOWLOG LEN 命令获取当前慢查询日志的条目数量。

示例命令：

# 查看最新的2条慢查询记录
SLOWLOG GET 2127.0.0.1:6379> slowlog get 2
1) 1) (integer) 132) (integer) 16295230683) (integer) 64) 1) "get"2) "a"5) "127.0.0.1:43942"6) "lnrcoder"# 清空慢查询日志
SLOWLOG RESET# 获取当前慢查询日志的条目总数
SLOWLOG LEN

1）每条日志唯一标识符
2）命令执行时的时间戳
3）命令执行消耗的时间，单位微秒
4）执行的命令数组
5）客户端地址和端口（仅 4.0 以上版本支持）
6）客户端名称（仅 4.0 以上版本支持，默认名称为空，需要通过 client setname 命令进行设置）

分析与优化：

定位问题：分析慢日志中的命令执行时间、命令类型和参数，找出执行时间过长的原因，如是否使用了不合适的数据结构、是否存在复杂计算、是否进行了大量键的遍历等。
调整配置：根据实际情况调整 slowlog-log-slower-than 和 slowlog-max-len 参数，以捕获更有价值的慢查询信息或控制日志占用的内存大小。
性能优化：针对发现的问题，采取相应措施优化 Redis 使用，如改用更适合的数据结构、优化查询模式、使用批量操作、减少网络往返、避免阻塞操作等。