背景
Redis 或許是我們大部分場景都會用到的一個利器，雖然是利器，用的姿勢不對的話，終究還是會整出幺蛾子的。
比較常見的問題，不外乎內存暴增，慢查詢等情況。
那麼對於內存問題，可以藉助redis自帶的bigkey分析，也可以藉助一些第三方工具來進行離線分析，如 redis-rdb-tools 和 rdr。
爲什麼是離線分析呢？
redis 在運行時，根據配置會生成一個 dump.rdb 的備份文件，這個備份文件是一個二進制文件，也是存在 redis 裏面的數據的一個快照。
離線分析，分析的就是這個 rdb 文件。
受這兩個項目的啓發，老黃也用了好幾個週末的時間寫了個簡單的離線分析工具。
下面簡單介紹一下如何使用這個小工具。
rdb-tools
項目地址： https://github.com/catcherwong/rdb-tools
工具下載方式：
- 從 Github Release 下載最新穩定版本 https://github.com/catcherwong/rdb-tools/releases/
- 通過 nuget 下載安裝 https://www.nuget.org/packages/rdb-cli/
在 Github Release 下載的是無需運行時的單文件，壓縮後是 5MB 左右，解壓後是 11MB 左右，需要根據不同的操作系統下載不同的可運行文件，
nuget 的話，自然就是在安裝了 .net 6 的前提下， 通過 dotnet tool install 的方式來安裝
輸入 ./rdb-cli -h 可以看到幫助信息。
其中最主要的還是 memory 命令。
從幫助信息可以看到，需要指定 rdb 文件，和一些特定的選項。
一個比較簡單常用的示例如下：
./rdb-cli memory /tmp/test/demo.rdb -ot html
這個會分析 demo.rdb ，同時分析結果以 html 的形式展現。
可以看到分析一個 2GB 的文件，大概需要 32秒左右。
html 如下：
第一部分是基礎信息，rdb 的版本信息， redis 的版本信息，總的內存，總的 key 數量。
第二部分是幾個柱狀圖，主要是不同數據類型的內存和數量分佈，以及過期時間的內存和數量分佈。
第三部分是幾個表格，前幾的 Key 前綴列表、前幾的大 Key 列表、前幾的 Stream 列表，Function 列表(Redis 7.0)。
當然，如果想進行一些過濾，可以指定不同的參數選項即可。
只想分析 db 9 和 db 10
./rdb-cli memory /tmp/test/demo.rdb -ot html --db 9 --db 10
只想分析 hash 和 string 類型
./rdb-cli memory /tmp/test/demo.rdb -ot html --type string --type hash
rdb-tools 除了這個直接可用的 cli 工具外，還有一個 parser 的類庫，這個類庫就是解析的核心類庫， cli 也是基於這個做了一個 ReadCallback。
所以完全可以基於這個 parser 的類庫，打造一個自定義的離線分析工具。
一些細節
分析 rdb 文件，其實就是分析一個二進制文件。
不同版本的 redis，其 rdb 文件不一定一樣，畢竟 rdb 文件也有版本的概念。
目前最新的 redis 7 ，rdb 的版本是 10，
redis 5.x ~ 6.x ，rdb 的版本則是 9 。
在 rdb-tools 裏面，是用 BinaryReader 來讀取 rdb 文件的。
目前大部分 rdb 文件的解析應該都是按照下面這個文檔來的。
https://github.com/sripathikrishnan/redis-rdb-tools/wiki/Redis-RDB-Dump-File-Format
不過它目前還沒有包含 listpack 的解析。
最直觀的方式是對照 redis 源碼裏面的 rdb.c 這個文件。
https://github.com/redis/redis/blob/7.0-rc3/src/rdb.c
rdb 對數字這一塊的解碼操作要特別注意，不一定能用 BitConverter.ToIntXX 來獲得正確的值！！
另外有一些地方對大端和小端存儲也有區分，這個是很容易踩坑的地方。
內存數據統計的時候用的是生產者消費者模式(BlockingCollection)，邊解析邊統計，避免一次性把 redis 的數據都加載到內存中，造成內存溢出。
目前解析一次，佔用的內存基本是在幾十M 左右。
總結
可能有人會問，爲什麼已經有這樣的工具了，還要再寫一個？
主要是考慮到下面幾個吧
- 活躍度的問題和對新版 redis 的支持程度
- 自定義序列化這一塊的擴展性
- 不同領域的探索和社區支持
寫這麼一個工具，也加深了 redis 底層存儲和數據結構的一些認知。
感興趣的可以一起參與完善。