redis使用场景和监控指标

一、redis的典型使用场景

1、缓存

缓存现在几乎是所有中大型网站都在用的必杀技，合理的利用缓存不仅能够提升网站访问速度，还能大大降低数据库的压力。Redis提供了键过期功能，也提供了灵活的键淘汰策略，所以，现在Redis用在缓存的场合非常多。（推荐：《Redis视频教程》）

2、排行榜

很多网站都有排行榜应用的，如京东的月度销量榜单、商品按时间的上新排行榜等。Redis提供的有序集合数据类构能实现各种复杂的排行榜应用。

3、计数器

什么是计数器，如电商网站商品的浏览量、视频网站视频的播放数等。为了保证数据实时效，每次浏览都得给+1，并发量高时如果每次都请求数据库操作无疑是种挑战和压力。Redis提供的incr命令来实现计数器功能，内存操作，性能非常好，非常适用于这些计数场景。

4、分布式会话

集群模式下，在应用不多的情况下一般使用容器自带的session复制功能就能满足，当应用增多相对复杂的系统中，一般都会搭建以Redis等内存数据库为中心的session服务，session不再由容器管理，而是由session服务及内存数据库管理。

5、分布式锁

在很多互联网公司中都使用了分布式技术，分布式技术带来的技术挑战是对同一个资源的并发访问，如全局ID、减库存、秒杀等场景，并发量不大的场景可以使用数据库的悲观锁、乐观锁来实现，但在并发量高的场合中，利用数据库锁来控制资源的并发访问是不太理想的，大大影响了数据库的性能。可以利用Redis的setnx功能来编写分布式的锁，如果设置返回1说明获取锁成功，否则获取锁失败，实际应用中要考虑的细节要更多。

6、 社交网络

点赞、踩、关注/被关注、共同好友等是社交网站的基本功能，社交网站的访问量通常来说比较大，而且传统的关系数据库类型不适合存储这种类型的数据，Redis提供的哈希、集合等数据结构能很方便的的实现这些功能。

7、最新列表

Redis列表结构，LPUSH可以在列表头部插入一个内容ID作为关键字，LTRIM可用来限制列表的数量，这样列表永远为N个ID，无需查询最新的列表，直接根据ID去到对应的内容页即可。

8、消息系统

消息队列是大型网站必用中间件，如ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka等流行的消息队列中间件，主要用于业务解耦、流量削峰及异步处理实时性低的业务。Redis提供了发布/订阅及阻塞队列功能，能实现一个简单的消息队列系统。另外，这个不能和专业的消息中间件相比。

二、监控指标

•性能指标：Performance

•内存指标: Memory

•基本活动指标：Basic activity

•持久性指标: Persistence

•错误指标：Error

性能指标：Performance

name	Description
latency	Redis响应一个请求的时间
instantaneous_ops_per_sec	平均每秒处理请求总数
hi rate(calculated)	缓存命中率（计算出来的

 

 

 

 

 

内存指标: Memory

name	Description
used_memory	已使用内存
mem_fragmentation_ratio	内存碎片率
evicted_keys	由于最大内存限制被移除的key的数量
blocked_clients	由于BLPOP,BRPOP,or BRPOPLPUSH而被阻塞的客户端

 

 

 

 

 

 

 

 

基本活动指标：Basic activity

Name	Description
connected_clients	客户端连接数
conected_laves	slave数量
master_last_io_seconds_ago	最近一次主从交互之后的秒数
keyspace	数据库中的key值总数

 

 

 

 

 

 

持久性指标: Persistence

Name	Description
rdb_last_save_time	最后一次持久化保存磁盘的时间戳
rdb_changes_sice_last_save	自最后一次持久化以来数据库的更改数

 

 

 

 

 

错误指标：Error

Name	Description
rejected_connections	由于达到maxclient限制而被拒绝的连接数
keyspace_misses	key值查找失败(没有命中)次数
master_link_down_since_seconds	主从断开的持续时间（以秒为单位)

 

 

 

 

 

 

监控方式

•redis-benchmark

•redis-stat

•redis-faina

•redislive

•redis-cli

•monitor

•showlog

1.get：获取慢查询日志

2.len：获取慢查询日志条目数

3.reset：重置慢查询日志

相关配置：

slowlog-log-slower-than 1000 # 设置慢查询的时间下线，单位：微秒

slowlog-max-len 100 # 设置慢查询命令对应的日志显示长度，单位：命令数

info（可以一次性获取所有的信息，也可以按块获取信息）

1.server:服务器运行的环境参数

2.clients:客户端相关信息

3.memory：服务器运行内存统计数据

4.persistence：持久化信息

5.stats：通用统计数据

6.Replication：主从复制相关信息

7.CPU：CPU使用情况

8.cluster：集群信息

9.Keypass：键值对统计数量信息

终端info命令使用

./redis-cli info 按块获取信息 | grep 需要过滤的参数
./redis-cli info stats | grep ops

 交互式info命令使用

 #./redis-cli 
> info server

 性能监控：

redis-cli info | grep ops # 每秒操作数

 内存监控

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used | grep human       
used_memory_human:2.99M  # 内存分配器从操作系统分配的内存总量
used_memory_rss_human:8.04M  #操作系统看到的内存占用，top命令看到的内存
used_memory_peak_human:7.77M # redis内存消耗的峰值
used_memory_lua_human:37.00K   # lua脚本引擎占用的内存大小

 由于BLPOP,BRPOP,or BRPOPLPUSH而被阻塞的客户端

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep blocked_clients
blocked_clients:0  

 由于最大内存限制被移除的key的数量

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep evicted_keys
evicted_keys:0  #

 内存碎片率

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep mem_fragmentation_ratio
mem_fragmentation_ratio:2.74 

 已使用内存

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used_memory:
used_memory:3133624  

 基本活动指标：

redis连接了多少客户端 通过观察其数量可以确认是否存在意料之外的连接。如果发现数量不对劲，就可以使用lcient list指令列出所有的客户端链接地址来确定源头。

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients
connected_clients:1

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected
connected_clients:1   # 客户端连接数量
connected_slaves:1   # slave连接数量

 持久性指标：

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_last_save_time
rdb_last_save_time:1591876204  # 最后一次持久化保存磁盘的时间戳
[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save
rdb_changes_since_last_save:0   # 自最后一次持久化以来数据库的更改数

 错误指标

由于超出最大连接数限制而被拒绝的客户端连接次数，如果这个数字很大，则意味着服务器的最大连接数设置得过低，需要调整maxclients

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients
connected_clients:1

 key值查找失败(没有命中)次数，出现多次可能是被hei ke gongjji

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep keyspace
keyspace_misses:0  

 主从断开的持续时间（以秒为单位)

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save
rdb_changes_since_last_save:0  

复制积压缓冲区如果设置得太小，会导致里面的指令被覆盖掉找不到偏移量，从而触发全量同步

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep backlog_size
repl_backlog_size:1048576

通过查看sync_partial_err变量的次数来决定是否需要扩大积压缓冲区，它表示主从半同步复制失败的次数

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep sync_partial_err
sync_partial_err:1

redis性能测试命令

./redis-benchmark -c 100 -n 5000

 说明：100个连接，5000次请求对应的性能

https://mp.weixin.qq.com/s/miXnInM25bi5Zq-_4RkSdA

zabbix 监控redis python3脚本

https://www.cnblogs.com/sunkedong/p/7580834.html   zabbix采用python脚本监控reids