利用统计分析掌控Redis访问量（统计redis访问量）

Redis作为一款开源的非关系型数据库，常被用来构建具有高性能、高可靠性和高可用性的大规模分布式缓存。为了充分利用Redis的性能提高系统的性能，让Redis的服务更加可靠，达到最佳性能，从监控访问量

角度出发，借助统计分析可以掌控Redis的访问量。

通过统计分析，可以了解到Redis中有哪些key是高频访问量，有哪些key是低频访问量，以及每种访问类型的访问量分布情况等，从而及早发现系统性能存在问题，进而收集到Redis的相关状态信息，并通过统计分析去指导开发者优化Redis的性能。

要想正确的进行统计分析，首先要收集数据，然后根据自己的业务场景定义合适的统计量，然后对所收集的数据，进行对应的统计分析。

假设业务场景收集到下表数据，用 Python 实现对其进行统计分析，我们需要使用 pandas 库中的 DataFrame 数据结构：

import pandas as pd
data = {"host":["host1","host2","host3","host4"],
　　　　"command": ["SET","GET","LPUSH","RPUSH"],
　　　　"visits":[20,10,20,30]}
df = pd.DataFrame(data)
#统计每个host访问量
host_visits = df.groupby('host')['visits'].sum()
#统计不同command的平均访问量
command_avg_visits = df.groupby('command')['visits'].mean()

以上的代码能够统计到每个 host 的访问量和每种 command 的平均访问量，统计量并且可以根据实际情况调整，通过此掌握Redis中比较重要或者多被访问的 key，在性能优化时，把堆内存中高频访问的数据放入Redis中，缓解系统服务器的压力，有利于系统性能提升。

通过统计分析可以得到关于Redis的访问量的信息，例如：每个host的访问量、每种command的平均访问量，从而及早发现系统性能存在的问题，提前优化。除此之外，还可以通过统计分析，鉴别热点key，做出对应的调优引导，让Redis各项服务能够发挥最佳性能。