Redis提供了客户端相关API对其状态进行监控和管理，本节将深入介绍各个API的使用方法以及在开发运维中可能遇到的问题。
1. client list
client list命令能列出与Redis服务端相连的所有客户端连接信息，例如下面代码是在一个Redis实例上执行client list的结果:
输出结果的每一行代表一个客户端的信息，可以看到每行包含了十几个属性，它们是每个客户端的一些执行状态，理解这些属性对于Redis的开发和运维人员非常有帮助。下面将选择几个重要的属性进行说明，其余通过表格的形式进行展示。
(1) 标识:id 、addr、fd 、name
这四个属性属于客户端的标识：
□ id:客户端连接的唯一标识，这个id是随着Redis的连接自增的，重启Redis后会重置为0。
□ addr: 客户端连接的ip和端口。
□ fd: socket的文件描述符，与lsof命令结果中的fd 是同一个，如果fd=-l 代表当前客户端不是外部客户端，而是Redis内部的伪装客户端。
□ name: 客户端的名字，后面的client setName和 client getName两个命令会对其进行说明。
(2) 输人缓冲区: qbuf、qbuf-free
Redis为每个客户端分配了输人缓冲区，它的作用是将客户端发送的命令临时保存，同时Redis从会输入缓冲区拉取命令并执行，输人缓冲区为客户端发送命令到Redis执行命令提供了缓冲功能，如图4-5所示。
client list中qbuf和 qbuf-free分别代表这个缓冲区的总容量和剩余容量，Redis没有提供相应的配置来规定每个缓冲区的大小，输人缓冲区会根据输人内容大小的不同动态调整，只是要求每个客户端缓冲区的大小不能超过1G，超过后客户端将被关闭。下面是Redis源码中对于输人缓冲区的硬编码:
输入缓冲使用不当会产生两个问题：
□ 一旦某个客户端的输入缓冲区超过1G, 客户端将会被关闭。
□ 输人缓冲区不受maxmemory控制，假设一个Redis实例设置了 maxmemory为 4G,已经存储了2G数据，但是如果此时输入缓冲区使用了 3G , 已经超过maxmemory限制，可能会产生数据丢失、键值淘汰、OOM等情况（如图4-6所示)。
执行效果如下:
上面已经看到，输入缓冲区使用不当造成的危害非常大，那么造成输入缓冲区过大的原因有哪些？输入缓冲区过大主要是因为Redis的处理速度跟不上输入缓冲区的输人速度，并且每次进人输人缓冲区的命令包含了大量bigkey,从而造成了输人缓冲区过大的情况。还有一种情况就是Redis发生了阻塞，短期内不能处理命令，造成客户端输入的命令积压在了输人缓冲区，造成了输人缓冲区过大。
那么如何快速发现和监控呢？监控输人缓冲区异常的方法有两种：
□ 通过定期执行client list命令，收集qbuf和 qbuf-free找到异常的连接记录并分析，最终找到可能出问题的客户端。
□ 通过info命令的info clients模块，找到最大的输人缓冲区，例如下面命令中的其中client_biggest_input_buf代表最大的输人缓冲区，例如可以设置超过10M 就进行报警:
这两种方法各有自己的优劣势，表 4-3对两种方法进行了对比
(3) 输出缓冲区：obl、oll、omem
Redis为每个客户端分配了输出缓冲区，它的作用是保存命令执行的结果返回给客户端，为 Redis和客户端交互返回结果提供缓冲，如图4-7所示。
与输人缓冲区不同的是，输出缓冲区的容量可以通过参数client-output-buffer-lim it来进行设置，并且输出缓冲区做得更加细致，按照客户端的不同分为三种：普通客户端、发布订阅客户端、slave客户端，如图4-8所示。
对应的配置规则是:
□
a) normal: 普通客户端;
b) slave: slave客户端，用于复制;
c) pubsub: 发布订阅客户端.
Redis的默认配置是:
和输入缓冲区相同的是，输出缓冲区也不会受到maxmemory的限制，如果使用不当同样会造成maxmemory用满产生的数据丢失、键值淘汰、OOM等情况。
实际上输出缓冲区由两部分组成：固定缓冲区（16KB) 和动态缓冲区，其中固定缓冲区返回比较小的执行结果，而动态缓冲区返回比较大的结果，例如大的字符串、hgetall、smembers命令的结果等，通过Redis源码中redis.h 的 redisClient结构体（Redis3.2版本变为Client)可以看到两个缓冲区的实现细节:
固定缓冲区使用的是字节数组，动态缓冲区使用的是列表。当固定缓冲区存满后会将Redis新的返回结果存放在动态缓冲区的队列中，队列中的每个对象就是每个返回结果，如图4-9所示。
Client list中的obl代表固定缓冲区的长度，oll代表动态缓冲区列表的长度，omem代表使用的字节数。例如下面代表当前客户端的固定缓冲区的长度为0,动态缓冲区有4869个对象，两个部分共使用了133081288字节=126M内存:
监控输出缓冲区的方法依然有两种：
□ 通过定期执行client list命令，收集obl、oll、omem找到异常的连接记录并分析，最终找到可能出问题的客户端。
□ 通过info命令的info clients模块，找到输出缓冲区列表最大对象数，例如:
其中,client_longest_output_list代表输出缓冲区列表最大对象数，这两种统计方法的优劣势和输人缓冲区是一样的，这里就不再赞述了。相比于输人缓冲区，输出缓冲区出现异常的概率相对会比较大，那么如何预防呢？方法如下：
□ 进行上述监控，设置阀值，超过阀值及时处理。
□ 限制普通客户端输出缓冲区的〈hard limit>〈soft limit〉〈soft seconds〉，把错误扼杀在摇篮中，例如可以进行如下设置:
□ 适当增大slave的输出缓冲区的
□ 限制容易让输出缓冲区增大的命令，例如，高并发下的monitor命令就是一个危险的命令。
□ 及时监控内存，一旦发现内存抖动频繁，可能就是输出缓冲区过大。
(4) 客户端的存活状态
client list中的age和idle分别代表当前客户端已经连接的时间和最近一次的空闲时间:
例如上面这条记录代表当期客户端连接Redis的时间为603382秒，其中空闲了331060 秒:
例如上面这条记录代表当期客户端连接Redis的时间为8888581秒，其中空闲了 8888581秒，实际上这种就属于不太正常的情况，当age等idle时，说明连接一直处于空闲状态。
为了更加直观地描述age和idle，下面用一个例子进行说明:
下面对代码中的每一步进行分析，用 client list命令来观察age和idle参数的相应变化。
为了与redis-cli的客户端区分，本次测试客户端IP地址：10.7.40.98。
1) 在执行代码之前，client list只有一个客户端，也就是当前的redis-cli，下面为了节省篇幅忽略掉这个客户端:
2) 使用Jedis生成了一个新的连接，并执行get操作，可以看到IP地址为10.7.40.98的客户端，最后执行的命令是get,age和idle分别是1秒和0 秒:
3) 休息10秒，此时 Jedis 客户端并没有关闭，所以age和idle—直在递增:
4) 执行新的操作ping, 发现执行后age依然在增加，而 idle 从 0计算，也就是不再闲置:
5) 休息5秒，观察age和idle增加:
6) 关闭Jedis, Jedis 连接已经消失:
(5) 客户端的限制maxclients和timeout
Redis提供了maxclients 参数来限制最大客户端连接数，一旦连接数超过 maxclients，新的连接将被拒绝。 maxclients 默认值是10000，可以通过info clients来查询当前Redis的连接数:
可以通过config set maxclients对最大客户端连接数进行动态设置:
一般来说 maxclients=10000 在大部分场景下已经绝对够用，但是某些情况由于业务方使用不当（例如没有主动关闭连接）可能存在大量 idle 连接，无论是从网络连接成本还是超过 maxclients 的后果来说都不是什么好事，因此 Redis 提供了timeout (单位为秒)参数来限制连接的最大空闲时间，一旦客户端连接的idle时间超过了 timeout, 连接将会被关闭，例如设置 timeout 为30秒:
下面继续使用 Jedis 进行模拟，整个代码和上面是一样的，只不过第2)步骤休息了31秒:
执行上述代码可以发现在执行完第2) 步之后，client list中已经没有了 Jedis的连接，也就是说timeout已经生效，将超过30秒空闲的连接关闭掉:
同时可以看到，在 Jedis代码中的第3 )步拋出了异常，因为此时客户端已经被关闭，所以抛出的异常是 JedisConnectionException，并且提示 Unexpected end of stream:
如果将Redis的 loglevel 设置成debug级别，可以看到如下日志，也就是客户端被Redis关闭的日志:
Redis源码中redis.c文件中clientsCronHandleTimeout 函数就是针对timeout参数进行检验的，只不过在源码中timeout被赋值给了server.maxidletime:
Redis的默认配置给出的timeout=0，在这种情况下客户端基本不会出现上面的异常，这是基于对客户端开发的一种保护。例如很多开发人员在使用 JedisPool 时不会对连接池对象做空闲检测和验证，如果设置了 timeout>0, 可能就会出现上面的异常，对应用业务造成一定影响，但是如果 Redis 的客户端使用不当或者客户端本身的一些问题，造成没有及时释放客户端连接，可能会造成大量的idle连接占据着很多连接资源 ， 一旦超过maxclients;后果也是不堪设想。所在在实际开发和运维中，需要将tim eout设置成大于0,例如可以设置为300秒，同时在客户端使用上添加空闲检测和验证等等措施，例如 JedisPool 使用common-pool 提供的三个属性：minE victableldleT imeMillis、testWhileldle、timeBetweenEvictionRunsMillis.
(6) 客户端类型
client list 中的flag是用于标识当前客户端的类型，例如flag=S代表当前客户端是slave客户端、flag=N代表当前是普通客户端，fiag=0代表当前客户端正在执行 monitor命令，表 4-4列出了 11种客户端类型。
序号
客户端类型
说明
1
N
普通客户端
2
M
当前客户端是master节点
3
S
当前客户端是slave节点
4
O
当前客户端正在执行 monitor 命令
5
x
当前客户端正在执行事务
6
b
当前客户端正在等待阻塞事件
7
i
当前客户端正在等待 VMI/O,但是此状态目前已经废弃不用
8
d
一个受监视的键已被修改，exec命令将失败
9
u
客户端未被阻塞
10
c
回复完整输出后，关闭连接
11
A
尽可能快地关闭连接
(7) 其他
上面已经将client list中重要的属性进行了说明，表4-5列出之前介绍过以及一些比较简单或者不太重要的属性。
id
客户端连接id
addr
客户端连接IP和端口
fd
socket 的文件描述符
name
客户端连接名
age
客户端连接存活时间
idle
客户端连接空闲时间
flags
客户端类型标识
db
当前客户端正在使用的数据库索引下标
sub/psub
当前客户端订阅的频道或者模式数
multi
当前事务中已执行命令个数
qbuf
输人缓冲区总容量
12
qbuf-free
输入缓冲区剩余容量
13
obl
固定缓冲区的长度
14
oll
动态缓冲区列表的长度
15
omem
固定缓冲区和动态缓冲区使用的容量
16
events
文件描述符事作件（r/w):r和w分别代表客户端套接字可读和可写
17
cmd
当前客户端最后一次执行的命令，不包含参数
2. client setName和client getName
client setName 用于给客户端设置名字，这样比较容易标识出客户端的来源，例如将当前客户端命名为 test_client,可以执行如下操作:
此时再执行client list 命令，就可以看到当前客户端的name属性为 test_client:
如果想直接查看当前客户端的name, 可以使用client getName命令，例如下面的操作:
client getName 和 setName 命令可以做为标识客户端来源的一种方式，但是通常来讲，在Redis只有一个应用方使用的情况下，IP和端口作为标识会更加清晰。当多个应用方共同使用一个Redis，那么此时client setName可以作为标识客户端的一个依据。
3. client kill
此命令用于杀掉指定IP地址和端口的客户端，例如当前客户端列表为:
如果想杀掉127.0.0.1:52343的客户端，可以执行:
执行命令后,client list 结果只剩下了127.0.0.1:55593 这个客户端:
由于一些原因（例如设置 timeout=0 时产生的长时间idle的客户端)，需要手动杀掉客户端连接时，可以使用 client kill 命令。
4. client pause
如图4-10所示，client pause 命令用于阻塞客户端 timeout 毫秒数，在此期间客户端连接将被阻塞。
例如在一个客户端执行:
在另一个客户端执行ping命令，发现整个ping命令执行了9.72 秒（手动执行redis-cli,只为了演示，不代表真实执行时间):
该命令可以在如下场景起到作用:
□ client pause只对普通和发布订阅客户端有效，对于主从复制（从节点内部伪装了一个客户端）是无效的，也就是此期间主从复制是正常进行的，所以此命令可以用来让主从复制保持一致。
□ client pause可以用一种可控的方式将客户端连接从一个Redis节点切换到另一个Redis节点。
需要注意的是在生产环境中，暂停客户端成本非常高。
5. monitor
monitor命令用于监控Redis正在执行的命令，如图4-11所示，我们打开了两个redis-cli,一个执行set get ping命令，另一个执行monitor命令。可以看到monitor命令能够监听其他客户端正在执行的命令，并记录了详细的时间戳。
monitor的作用很明显，如果开发和运维人员想监听Redis正在执行的命令，就可以用monitor命令，但事实并非如此美好，每个客户端都有自己的输出缓冲区，既然monitor能监听到所有的命令，一旦Redis的并发量过大，monitor客户端的输出缓冲会暴涨，可能瞬间会占用大量内存。
本节将对剩余配置进行介绍：
□ timeout:检测客户端空闲连接的超时时间，一旦idle时间达到了 timeout,客户端将会关闭，如果设置0就不进行检测。
□ maxclients:客户端最大连接数，这个参数会受到操作系统设置的限制。
□ tcp-keepalive:检测TCP连接活性的周期，默认值为0，也就是不进行检测，如果需要设置，建议为60,那么Redis会每隔60秒对它创建的TCP连接进行活性检测，防止大量死连接占用系统资源。
□ tcp-backlog: TCP三次握手后，会将接受的连接放入队列中，tcp-backlog就是队列的大小，它在Redis中的默认值是511。通常来讲这个参数不需要调整，但是这个参数会受到操作系统的影响，例如在Linux操作系统中，如果/proc/sys/net/core/somaxconn小于tcp-backlog,那么在Redis启动时会看到如下日志，并建议将/proc/sys/net/core/somaxconn设置更大。
修改方法也非常简单，只需要执行如下命令:
例如下面就是一次info clients的执行结果:
说明如下：
l) connected_clients:代表当前Redis节点的客户端连接数，需要重点监控，一旦超过maxclients，新的客户端连接将被拒绝。
2) client_longest_output_list: 当前所有输出缓冲区中队列对象个数的最大值。
3) client_biggest_input_buf: 当前所有输入缓冲区中占用的最大容量。
4) blocked_clients:正在执行阻塞命令（例如 blpop、brpop、brpoplpush)的客户端个数。
除此之外info stats中还包含了两个客户端相关的统计指标，如下:
参数说明：
□ total_connections_received : Redis自启动以来处理的客户端连接数总数。
□ rejected_connections: Redis自启动以来拒绝的客户端连接数，需要重点监控。
在客户端的使用过程中，无论是客户端使用不当还是 Redis 服务端出现问题，客户端会反应出一些异常。本小节将分析一下 Jedis 使用过程中常见的异常情况。
1. 无法从连接池获取到连接
JedisPool中的Jedis对象个数是有限的，默认是8个。这里假设使用的默认配置，如果有8个Jedis对象被占用，并且没有归还，此时调用者还要从 JedisPool中借用Jedis, 就需要进行等待（例如设置了maxWaitMillis>0),如果在 maxWaitMillis时间内仍然无法获取到Jedis对象就会抛出如下异常:
还有一种情况，就是设置了blockWhenExhausted=false,那么调用者发现池子中没有资源时，会立即抛出异常不进行等待，下面的异常就是blockVJhenExhausted=false时的效果:
对于这个问题，需要重点讨论的是为什么连接池没有资源了，造成没有资源的原因非常多，可能如下:
□ 客户端: 高并发下连接池设置过小，出现供不应求，所以会出现上面的错误，但是正常情况下只要比默认的最大连接数（8个）多一些即可，因为正常情况下JedisPool以及 Jedis的处理效率足够高。
□ 客户端: 没有正确使用连接池，比如没有进行释放，例如下面代码所示。
定义JedisPool, 使用默认的连接池配置:
像JedisPool借用8次连接，但是没有执行归还操作:
当调用者再向连接池借用Jedis时（如下操作),就会抛出异常:
□ 客户端:存在慢查询操作，这些慢查询持有的Jedis对象归还速度会比较慢，造成池子满了。
□ 服务端:客户端是正常的，但是Redis服务端由于一些原因造成了客户端命令执行过程的阻塞，也会使得客户端抛出这种异常。可以看到造成这个异常的原因是多个方面的，不要被异常的表象所迷惑，而且并不存在万能钥&解决所有问题，开发和运维只能不断加强对于Redis的理解，顺藤摸瓜逐渐找到问题所在。
2. 客户端读写超时
Jedis在调用Redis时，如果出现了读写超时后，会出现下面的异常:
造成该异常的原因也有以下几种:
□读写超时间设置得过短。
□命令本身就比较慢。
□客户端与服务端网络不正常。
□ Redis自身发生阻塞。
3. 客户端连接超时
Jedis在调用Redis时，如果出现了连接超时后，会出现下面的异常:
造成该异常的原因也有以下几种：
1) 连接超时设置得过短，可以通过下面代码进行设置：
2 ) Redis发生阻塞，造成tcp-backlog已满，造成新的连接失败。
3 ) 客户端与服务端网络不正常。
4. 客户端缓冲区异常
Jedis在调用Redis时，如果出现客户端数据流异常，会出现下面的异常:
造成这个异常的原因可能有如下几种：
1) 输出缓冲区满。例如将普通客户端的输出缓冲区设置为1M 1M 60:
如果使用get命令获取一个bigkey (例如3M),就会出现这个异常。
2) 间闲置连接被服务端主动断开，上节已经详细分析了这个问题。
3) 不正常并发读写：Jedis对象同时被多个线程并发操作，可能会出现上述异常。
5. Lua脚本正在执行
如果Redis当前正在执行Lua脚本，并且超过了 lua-time-limit，此时Jedis调用Redis时，会收到下面的异常。对于如何处理这类问题，Lua的小节已经进行了介绍，这里就不再赘述。
6. Redis正在加载持久化文件
Jedis调用Redis时，如果Redis正在加载持久化文件，那么会收到下面的异常:
7. Redis使用的内存超过maxmemory配置
Jedis执行写操作时，如果Redis的使用内存大于maxmemory的设置，会收到下面的异常，此时应该调整maxmemory并找到造成内存增长的原因:
8. 客户端连接数过大
如果客户端连接数超过了maxclients,新申请的连接就会出现如下异常:
此时新的客户端连接执行任何命令,返回结果都是如下:
这个问题可能会比较棘手，因为此时无法执行Redis命令进行问题修复，一般来说可以从两个方面进行着手解决:
□ 客户端:如果maxclients参数不是很小的话，应用方的客户端连接数基本不会超过maxclients,通常来看是由于应用方对于Redis客户端使用不当造成的。此时如果应用方是分布式结构的话，可以通过下线部分应用节点（例如占用连接较多的节点)，使得Redis的连接数先降下来。从而让绝大部分节点可以正常运行，此时再通过查找程序bug或者调整maxclients进行问题的修复。
□ 服务端:如果此时客户端无法处理，而当前Redis为高可用模式（例如Redis Sentinel和 Redis Cluster),可以考虑将当前Redis做故障转移。
此问题不存在确定的解决方式，但是无论从哪个方面进行处理，故障的快速恢复极为重要，当然更为重要的是找到问题的所在，否则一段时间后客户端连接数依然会超过m axclients。
到目前为止，有关Redis客户端的相关知识基本已经介绍完毕，本节将通过Redis开发运维中遇到的两个案例分析，让读者加深对于Redis客户端相关知识的理解。
1. 现象
服务端现象:Redis主节点内存陡增，几乎用满maxmemory, 而从节点内存并没有变化(这里主从内存使用量基本相同)如图4-13所示。
客户端现象:客户端产生了OOM异常，也就是Redis主节点使用的内存已经超过了maxmemory的设置，无法写人新的数据:
2. 分析原因
从现象看，可能的原因有两个。
1) 确实有大量写入,但是主从复制出现问题:查询了Redis复制的相关信息，复制是正常的，主从数据基本一致:
主节点的键个数:
从节点的键个数:
2) 其他原因造成主节点内存使用过大:排査是否由客户端缓冲区造成主节点内存陡增，使用info clients命令查询相关信息如下:
很明显输出缓冲区不太正常，最大的客户端输出缓冲区队列已经超过了 20万个对象，于是需要通过client list命令找到omem不正常的连接，一般来说大部分客户端的omem为 0(因为处理速度会足够快),于是执行如下代码，找到mem非零的客户端连接:
找到了如下一条记录:
已经很明显是因为有客户端在执行monitor命令造成的。
3. 处理方法和后期处理
对这个问题处理的方法相对简单，只要使用client kill命令杀掉这个连接，让其他客户端恢复正常写数据即可。但是更为重要的是在日后如何及时发现和避免这种问题的发生，基本有三点:
□从运维层面禁止monitor命令，例如使用rename-command命令重置monitor命令为一个随机字符串，除此之外，如果monitor没有做rename-command,也可以对monitor命令进行相应的监控（例如client list)。
口从开发层面进行培训，禁止在生产环境中使用monitor命令，因为有时候monitor命令在测试的时候还是比较有用的，完全禁止也不太现实。
□限制输出缓冲区的大小。
□使用专业的Redis运维工具。例如CacheCloud，上述问题在CacheCloud中会收到相应的报警，快速发现和定位问题。
客户端现象:客户端出现大量超时，经过分析发现超时是周期性出现的，这为问题的查找提供了重要依据。
服务端现象:服务端并没有明显的异常,只是有一些慢查询操作。
2. 分析
□ 网络原因:服务端和客户端之间的网络出现周期性问题,经过观察网络是正常的。
□ Redis本身:经过观察Redis日志统计,并没有发现异常。
□ 客户端:由于是周期性出现问题，就和慢查询日志的历史记录对应了一下时间，发现只要慢查询出现，客户端就会产生大量连接超时，两个时间点基本一致（如表4-6和图4-14所示）。
最终找到问题是慢查询操作造成的，通过执行hlen发现有200万个元素,这种操作必然会造成Redis阻塞，通过与应用方沟通了解到他们有个定时任务，每5分钟执行一次hgetall操作。
以上问题之所以能够快速定位，得益于使用客户端监控工具把一些统计数据收集上来，这样能更加直观地发现问题，如果Redis是黑盒运行，相信很难快速找到这个问题。处理线上问题的速度非常重要。
3. 处理方法和后期处理
这个问题处理方法相对简单，只需要业务方及时处理自己的慢查询即可，但是更为重要的是在日后如何及时发现和避免这种问题的发生，基本有三点:
□从运维层面，监控慢查询，一旦超过阀值，就发出报警。
□从开发层面，加强对于Redis的理解，避免不正确的使用方式。
□使用专业的Redis运维工具,CacheCloud上述问题在CacheCloud中会收到相应的报警，快速发现和定位问题。
1. 客户端输人缓冲区不能配置，强制限制在1G之内,但是不会受到maxmemory限制。 .
2. 客户端输出缓冲区支持普通客户端、发布订阅客户端、复制客户端配置，同样会受到maxmemory限制 0
3. Redis的timeout配置可以自动关闭闲置客户端，tcp-keepalive参数可以周期性检査关闭无效TCP连接
4. monitor命令虽然好用，但是在大并发下存在输出缓冲区暴涨的可能性。
5. info clients帮助开发和运维人员找到客户端可能存在的问题