这篇文章给大家分享的是有关redis中bigkey扫描脚本的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
我对这个脚本进行了一个压力测试,在redis的内存为15G,key的数量为2KW,ops为40K到80K之间,在这种情况下,阿里云的脚本完全不能跑成功(估计跑出来的时间以天为单位),主要原因是每确认一个key的情况,就需要与redis交互多次。因此,我对它的脚本进行了改造,加入了pipeline和debug object方法,脚本如下:
import sys import redis def find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db_num): client = redis.StrictRedis(host=db_host, port=db_port, password=db_password, db=db_num) i=0 temp = client.scan(cursor=i,count=1000) j =0 while temp[0]>0 : i=temp[0] j=j+len(temp[1]) try: r = client.pipeline(transaction=False) for k in temp[1]: r.debug_object(k) tempA = r.execute() x = 0 for key in tempA: length = key.get("serializedlength") ##type = key.get("encoding") if length > 10240 : type = client.type(temp[1][x]) print temp[1][x], type,length x=x+1 except : print "a execption come" temp = client.scan(cursor=i,count=1000) if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) != 4: print 'Usage: python ', sys.argv[0], ' host port password ' exit(1) db_host = sys.argv[1] db_port = sys.argv[2] db_password = sys.argv[3] r = redis.StrictRedis(host=db_host, port=int(db_port), password=db_password) nodecount = 1 keyspace_info = r.info("keyspace") for db in keyspace_info: print 'check ', db, ' ', keyspace_info[db] find_big_key_normal(db_host, db_port, db_password, db.replace("db", ""))
我对上面的脚本同样进行了一个压力测试,在redis的内存为15G,key的数量为2KW,ops为40K到80K之间,在这种情况下:
脚本10分钟跑完,完全可用。
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