Redis集群数据监控：无直接命令，如何全面查看节点数据

redis集群有没有命令可以直接看所有节点的所有数据

在分布式系统中，需要进程之间的协调来保证数据的一致性和处理的准确性。
对于Redis集群，了解如何查看集群中所有节点的数据对于监控和维护系统健康状况至关重要。
但是Redis中不存在直接显示所有节点数据的命令。
然而，通过动作和命令的组合，可以实现类似的效果。
以下是获取Redis集群中所有节点数据的步骤和方法：首先，了解Redis集群的分片机制。
Redis集群通过哈希轨道将数据分布到不同的节点上，这种分布方式有利于数据的快速访问和负载均衡。
要从所有节点获取数据，请确保覆盖所有数据。
您可以使用“CLUSTERnodes”命令查看集群中所有节点的状态和哈希端口分配，这将使您了解哪些节点正在存储特定数据集。
然后，对于集群中的每个节点，使用“INFO”命令获取该节点上的所有配置信息，包括存储的数据和节点状态。
虽然此步骤不会直接显示所有数据，但它提供了重要信息，可以帮助查找和分析特定节点上的数据状态。
通过‘CLUSTERnodes’发出的信息，可以识别出存储数据的节点。
使用“CLUSTERnode”命令查看有关特定节点的详细信息，包括其存储的数据以及与集群中其他节点的连接状态。
要获取特定数据集的完整信息，可以使用“SCAN”命令遍历集群中的数据集。
将“SCAN”命令与“MATCH”命令一起使用可以在所有节点上搜索特定数据集。
通过合并“SCAN”结果，您可以获得集群中所有节点的数据集的概览。
然而，这种方法可能需要深入了解集群的数据分布，并且对于大型数据集可能效率较低。
最后，使用“CLUSTERCOUNT”命令了解集群中数据的大致分布情况，这对于一般系统监控和规划很有用。
通过结合以上步骤，可以间接达到查看所有节点数据的目的，从而更好地管理和维护系统。
虽然不存在直接命令，但是利用Redis集群提供的功能，可以对集群中的数据进行有效的监控和管理。
定期监控和优化对于确保数据一致性和系统高效运行非常重要。
在实际应用中，根据系统需求和规模，可能需要结合其他监控工具和策略，以实现更全面、更准确的数据处理。

详解Redis内部数据结构——Dict

通常情况下，在使用Redis时，你只了解一些外部结构如字符串、列表、集合、哈希、zsets等，但是Redis的内部存储结构在本文中小编有讲解。
很少。
显示了Redis的内部结构-dict。

1.什么是dict？

在使用Redis时，大多数Redis命令时都会提示输入key，然后再提示输入key。
具体键。
本文介绍的Redis中的dict的主要作用是提供Redis数据库中的所有键值映射，即当您键入set或zadd这样的命令时，您键入的键与后续值之间的映射。
映射数据结构。
。
321，去代码。
代码源（dict.h）。
如下面代码所示，dict结构体中有一个dicttht数组，dicttht的dictEntry具体存储了键值映射关系。

typedefstructdictEntry{void*key;union{void*val;uint64_tu64;int64_ts64;doubled;}v;structdictEntry*next;}dictEntry;typedefstructdicttht{dictEntry**table;unsignedlongsize;//哈希表容量unsignedlongsizemask;//size-1unsignedlongused;//使用的哈希表元素数量/size=1}dicttht;typedefstructdict{dictType*type;void*privdata;dicttht[2];//ht[0],ht[1]=nulllongrehachidx;/*rehashingnotinprogressifrehachidx==-1*/unsignedlongiterators;/*当前运行的迭代器数量*/}dict;

小贴纸：dictEntry中使用联合结构。
换句话说，具有多个变量的结构体同时使用内存空间，并且该空间中的值的大小是结构体中最长变量的值。
这减少了内存碎片，并且Java的压缩指针技术使用了联合。

2.字典数据结构1.重新排序结构

让我们仔细看看上面代码的结构。
小编直接表明，它其实是一个相当于HashMap的哈希表结构。
对于Java来说，Redis要保证快速响应，因此选择哈希表作为存储结构是一个不错的决定。
这里我们只了解存储特定数据的结构部分。

dictEntry：它实际上是一个保存键和值的链表结构。

dicttht：维护一个dictEntry指针数组。
可以清楚的看到，定义的是一个指向dictEntry**table的指针。
然而，该指针的指针实际上指向的是dictEntry数组指针的首地址。
Table[index]主要用在Redis源代码中。
指针部分有点复杂，暂时可以把它看成是一个指针数组。

dict:dicttht[2]数组保存在dict中。
这对应于两个dicttht结构。
为什么我们需要存储两个dicthtml结构？作为一个哈希表，Redis是单线程的，无法一次将所有数据传输到新的哈希表。
这可能会导致服务长时间不可用。
下一个最佳选择是选择“渐进式扩展”。

小贴纸：Redis的渐进式扩展允许您在内存中创建两个哈希值。
使用表结构。
如果不需要扩展，则扩展标记设置为true。
当有新数据进来，发现容量扩大了，就直接将新数据放入哈希表1中。
只要有请求命令并且请求的数据在表0中，表0中的数据就会将请求命令中包含的数据直接链接到表1。
如果在扩容期间执行搜索命令，则会搜索表0+表1的数据。

当然，前提是Redis不执行该命令。
还有后台定时任务主动重新整理字典，未完成的不忽略。

//服务器定时任务voiddatabaseCron(){...if(server.activerehashing){for(j=0;j*/break;}else{/*如果此数据库不需要重新哈希，请尝试一个。
*/rehash_db++;rehash_db%=server.dbnum;/p>2.扩展条件

如果哈希表中的元素数量等于数组的长度，则扩展后的新数组比原数组大2倍。
它将是两倍大小。

Redis中还会出现元素数量不等于数组长度的其他情况。
如果要同时增长一个数组，Redis有一个强制增长条件，当元素数量达到数组长度的5倍时就会强制增长。

/*Expandthehashtableifneeded*/staticint_dictExpandIfNeeded(dict*d){/*Incrementalrehashingalreadyinprogress.Return.*/if(dictIsRehashing(d)))returnDICT_OK;/*如果哈希表为空，则扩展至初始大小。
*/if(d->ht[0].size==0)returndictExpand(d,DICT_HT_INITIAL_SIZE);/*元素个数大于等于数组长度Order&&(可以扩展(防止期间扩展bgsave)，或者如果元素大于5倍则强制扩展)*staticunsignedintdict_force_resize_ratio=5;*/if(d->ht[0].used>=d->ht[0].size&&(dict_can_resize||d->ht[0].used/d->ht[0].size>dict_force_resize_ratio)){returndictExpand(d,d->ht[0].used*2);}returnDICT_OK;}3.缩减条件

如果元素小于数组长度的10%，则收缩元素。

inthtNeedsResize(dict*dict){longlongsize,used;size=dictSlots(dict);used=dictSize(dict);return(size>DICT_HT_INITIAL_SIZE&&(used*100/sizedict结构比较容易实现，因此我们在本文中对其进行介绍。

大家请关注我的公众号：云霞枫兰

原文：https://juejin.cn/post/7099287570235785223