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，終究還是會整出么蛾子的。
比較常見的問題，不外乎記憶體暴增，慢查詢等情況。
那麼對於記憶體問題，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。
為什麼是離線分析呢？
redis 在執行時，根據配置會生成一個 dump.rdb 的備份檔案，這個備份檔案是一個二進位制檔案，也是存在 redis 裡面的資料的一個快照。
離線分析，分析的就是這個 rdb 檔案。
受這兩個專案的啟發，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
專案地址： 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 下載的是無需執行時的單檔案，壓縮後是 5MB 左右，解壓後是 11MB 左右，需要根據不同的作業系統下載不同的可執行檔案，
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 可以看到幫助資訊。
其中最主要的還是 memory 命令。
從幫助資訊可以看到，需要指定 rdb 檔案，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 的檔案，大概需要 32秒左右。
html 如下：
第一部分是基礎資訊，rdb 的版本資訊， redis 的版本資訊，總的記憶體，總的 key 數量。
第二部分是幾個柱狀圖，主要是不同資料型別的記憶體和數量分佈，以及過期時間的記憶體和數量分佈。
第三部分是幾個表格，前幾的 Key 字首列表、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，可以指定不同的引數選項即可。
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 型別
./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 檔案，其實就是分析一個二進位制檔案。
不同版本的 redis，其 rdb 檔案不一定一樣，畢竟 rdb 檔案也有版本的概念。
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 裡面，是用 BinaryReader 來讀取 rdb 檔案的。
目前大部分 rdb 檔案的解析應該都是按照下面這個文件來的。
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 原始碼裡面的 rdb.c 這個檔案。
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儲存也有區分，這個是很容易踩坑的地方。
記憶體資料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 的資料都載入到記憶體中，造成記憶體溢位。
目前解析一次，佔用的記憶體基本是在幾十M 左右。
總結
可能有人會問，為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 的支援程度
- 自定義序列化這一塊的擴充套件性
- 不同領域的探索和社群支援
寫這麼一個工具，也加深了 redis 底層儲存和資料結構的一些認知。
感興趣的可以一起參與完善。