Redis（149）Redis的监控指标有哪些？

监控Redis的性能和运行状态是非常重要的，特别是在生产环境中。常见的监控指标包括内存使用情况、CPU使用情况、连接数、命中率、慢查询等。我们可以通过Redis自带的INFO命令来获取这些信息，并使用Java代码来收集和展示这些监控指标。以下是详细的介绍和代码示例。

1. 重要的监控指标

以下是一些重要的Redis监控指标：

• 内存使用情况：

  • used_memory：Redis已经使用的内存总量。
  • used_memory_rss：从操作系统角度看到的内存使用量。
  • used_memory_peak：峰值内存使用量。

• CPU使用情况：

  • used_cpu_sys：Redis服务器所使用的系统CPU时间。
  • used_cpu_user：Redis服务器所使用的用户CPU时间。

• 连接数：

  • connected_clients：当前连接到Redis服务器的客户端数量。
  • blocked_clients：因为BLPOP、BRPOP等命令阻塞的客户端数量。

• 命中率：

  • keyspace_hits：查找成功的次数。
  • keyspace_misses：查找失败的次数。

• 慢查询：

  • slowlog：记录执行时间超过设定阈值的命令。

2. 使用Java代码获取和展示监控指标

我们可以使用Jedis库来连接Redis服务器，并通过INFO命令获取监控信息。

依赖

在pom.xml中添加Jedis依赖：

<dependency>
    <groupId>redis.clients</groupId>
    <artifactId>jedis</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
</dependency>

3. 代码示例

以下是一个Java代码示例，用于获取和展示Redis的监控指标。

import redis.clients.jedis.Jedis;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class RedisMonitor {

    private static final String REDIS_HOST = "localhost";
    private static final int REDIS_PORT = 6379;

    public static void main(String[] args) {
        try (Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {
            String info = jedis.info();

            Map<String, String> infoMap = parseInfo(info);
            printInfo(infoMap);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    private static Map<String, String> parseInfo(String info) {
        Map<String, String> infoMap = new HashMap<>();
        String[] lines = info.split("\n");
        for (String line : lines) {
            if (line.contains(":")) {
                String[] keyValue = line.split(":");
                infoMap.put(keyValue[0], keyValue[1].trim());
            }
        }
        return infoMap;
    }

    private static void printInfo(Map<String, String> infoMap) {
        System.out.println("Memory Usage:");
        System.out.println("Used Memory: " + infoMap.get("used_memory"));
        System.out.println("Used Memory RSS: " + infoMap.get("used_memory_rss"));
        System.out.println("Used Memory Peak: " + infoMap.get("used_memory_peak"));

        System.out.println("\nCPU Usage:");
        System.out.println("Used CPU Sys: " + infoMap.get("used_cpu_sys"));
        System.out.println("Used CPU User: " + infoMap.get("used_cpu_user"));

        System.out.println("\nConnections:");
        System.out.println("Connected Clients: " + infoMap.get("connected_clients"));
        System.out.println("Blocked Clients: " + infoMap.get("blocked_clients"));

        System.out.println("\nCache Hits and Misses:");
        System.out.println("Keyspace Hits: " + infoMap.get("keyspace_hits"));
        System.out.println("Keyspace Misses: " + infoMap.get("keyspace_misses"));

        // Here you can add more metrics as needed
    }
}

4. 代码说明

1. 依赖配置 ：首先在pom.xml中添加Jedis依赖。

2. 连接Redis服务器：通过Jedis客户端连接到Redis服务器。

3. 获取监控信息 ：使用jedis.info()命令获取Redis服务器的监控信息。

4. 解析和展示监控信息：

   • 将INFO命令返回的字符串解析成键值对。
   • 根据需要展示的监控指标，提取相应的信息并打印到控制台。

5. 进一步优化

为了更好地监控Redis服务器，可以进行以下优化：

• 定时任务 ：可以使用定时任务（如ScheduledExecutorService）定期获取和展示监控信息。
• 可视化工具：将监控数据发送到可视化工具如Grafana进行展示。
• 报警系统：当某些指标超过预设的阈值时，触发报警机制。

6. 使用定时任务示例

以下是一个使用定时任务定期获取和展示Redis监控信息的示例：

import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RedisMonitor {

    private static final String REDIS_HOST = "localhost";
    private static final int REDIS_PORT = 6379;

    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        scheduler.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try (Jedis jedis = new Jedis(REDIS_HOST, REDIS_PORT)) {
                    String info = jedis.info();

                    Map<String, String> infoMap = parseInfo(info);
                    printInfo(infoMap);
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, 0, 10, TimeUnit.SECONDS);  // 每10秒获取一次监控信息
    }

    private static Map<String, String> parseInfo(String info) {
        Map<String, String> infoMap = new HashMap<>();
        String[] lines = info.split("\n");
        for (String line : lines) {
            if (line.contains(":")) {
                String[] keyValue = line.split(":");
                infoMap.put(keyValue[0], keyValue[1].trim());
            }
        }
        return infoMap;
    }

    private static void printInfo(Map<String, String> infoMap) {
        System.out.println("Memory Usage:");
        System.out.println("Used Memory: " + infoMap.get("used_memory"));
        System.out.println("Used Memory RSS: " + infoMap.get("used_memory_rss"));
        System.out.println("Used Memory Peak: " + infoMap.get("used_memory_peak"));

        System.out.println("\nCPU Usage:");
        System.out.println("Used CPU Sys: " + infoMap.get("used_cpu_sys"));
        System.out.println("Used CPU User: " + infoMap.get("used_cpu_user"));

        System.out.println("\nConnections:");
        System.out.println("Connected Clients: " + infoMap.get("connected_clients"));
        System.out.println("Blocked Clients: " + infoMap.get("blocked_clients"));

        System.out.println("\nCache Hits and Misses:");
        System.out.println("Keyspace Hits: " + infoMap.get("keyspace_hits"));
        System.out.println("Keyspace Misses: " + infoMap.get("keyspace_misses"));

        System.out.println("====================================");
    }
}

通过上述方法，可以持续监控Redis的运行状态，确保其稳定高效地运行。