目录
- 引言
- 1、安装配置Redis
- 1)安装redis
- 2)调整redis内使用的最大内存
- 3)启动redis
- 2、安装配置redis_exporter
- 1)访问redis_exporter的github地址
- 2)解压redis_exporter
- 3)配置redis_exporter启动文件
- 4)启动redis_exporter
- 5)访问redis_exporter的metrics
- 3、配置prometheus
- 1)修改prometheus配置
- 2)加载prometheus配置文件
- 3)检查Prometheus的Status->Targets页面
- 4)模拟产生Redis相关数据
- 4、Redis常用指标与示例
- 1)redis健康状态相关指标
- 2)redis连接数相关指标
- 3)redis内存相关指标
- 4)redis命中率相关指标
- 5)redis key相关指标
- 6)redis执行命令操作相关指标
- 7)redis备份相关指标
- 5、redis告警规则文件
- 1)编写redis告警规则文件
- 2)查看告警规则
- 6、导入redis图形
- 1)导入一个redis的grafana的模板,ID为763
- 2)运行一个redis的模拟数据脚本
引言
在现代微服务架构中,Redis被广泛应用于缓存、消息队列及其他场景。为了确保Redis集群js的高可用性和性能,我们需要实时监控其状态与指标。本文将全面讲解如何通过prometheus监控redis运行的各项指标,让数据实时可知。
1、安装配置redis
1)安装redis
yum install redis -y
2)调整redis内使用的最大内存
vim /etc/redis/redis.conf maxmemory 200mb
3)启动redis
systemctl start redis
redis本身就有info命令,可以哦查看redis状态,但是并不兼容prometheus的数据格式
因此,需要借助exporter来暴露指标
2、安装配置redis_exporter
1)访问redis_exporter的github地址
https://github.com/oliver006/redis_exporter
下载redis_exporter
直接下载最新版
2)解压redis_exporter
tar xf redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64.tar.gz -C /etc/ ln -s /etc/redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64/ /etc/redis_exporter
3)配置redis_exporter启动文件
先看下redis_exporter启动参数
默认监听地址是9121
systemd启动配置文件
cat /usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service [Unit] Description=redis_exporter Documentation=https://github.com/oliver006/redis_exporter After=network.target [Service] ExecStart=/etc/redis_exporter/redis_exporter \ -redis.addr="redis://localhost:6379" -redis.password="" -web.listen-address=":9121" \ -web.telemetry-path="/metrics" \ ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID TimeoutStopSec=20s Restart=always [Install] WantedBy=multi-user.target
4)启动redis_exporter
systemctl enable redis_exporter.service --now
5)访问redis_expjavascriptorter的metrics
http://10.10.0.32:9121/metrics
3、配置prometheus
1)修改prometheus配置
vim /etc/prometheus/prometheus.yml - job_name: "redis_exporter" static_configs: - targets: ["jingtian03:9121"]
2)加载prometheus配置文件
curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
3)检查Prometheus的Status->Targets页面
验证 redis_exporter 是否已经成功纳入监控中
查看下指标
4)模拟产生Redis相关数据
执行如下脚本
1、Redis向db0库,插入了50个key,然后尝试随机获取100个key。由于总共的key只有50个,因此会有一半查询命中一半miss。
2、Redis向db1库,插入了100个key,但有60个key设定了过期时间;
[root@jingtian03 myredis ]#cat redis_data.sh #!/bin/bash # 定义Redis主机和端口 REDIS_HOST=localhost REDIS_PORT=6379 # Redis数据库定义 DB0=0 DB1=1 # 定义key的总数 TOTAL_KEYS=100 # 计算应设置过期时间的键的数量 EXPIRING_KEYS_COUNT=$(( TOTAL_KEYS * 60 / 100 )) # 向Redis db0插入一半的key for i in {1..50} do key="test-$i" value="test-$i" redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB0 SET $key $value done # 随机获取100个key,一部分将获取成功,一部分将miss for i in {1..100} do random_key_index=$(( ( RANDOM % TOTAL_KEYS ) + 1 )) key="test-$random_key_index" result=$(redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB0 GET $key) if [ "$result" == "" ] then echo "MISS: $key" else echo "HIT: $key" fi done # 向Redis db1插入100个key,其中60%设置过期时间为10分钟 for i in {1..100} do key="expire-test-$i" value="value-$i" # 对前60%的键设置过期时间 if [ $i -le $EXPIRING_KEYS_COUNT ] then redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB1 SET $key $value EX 600 else redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB1 SET $key $value fi done
执行脚本
4、Redis常用指标与示例
针对Redis服务,我们可以利用Google的四个黄金信号来监控其健康状况。
这些信号包括:
延迟:监控平均命令响应时间,以评估处理请求的效率。
流量:跟踪每秒处理的命令数量、以及网络的输入/输出速度,以便理解服务负载。
错误:统计命令失败次数和连接被拒绝的情况,以识别潜在的服务问题。
饱和度:监测内存使用率和客户端连接数,以判断服务的负载情况和容量限制。
1)redis健康状态相关指标
启动多少秒是累加的,不断增大的,counter类型的,exporter将其标为gauge是错误的
案例1:检查Redis是否存活
sum(redis_up) by (instance,job)
案例2:检查Redis是否出现过重启,只需要判断启动时间是否小于1分钟即可。
sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) < 60 # redis运行了多长时间 sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 3600 # 小时 sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 86400 # 天
2)redis连接数相关指标
默认允许的最大连接数为10000
案例1:查询当前 Redis 连接数与最大配置连接数的比率。
计算公式:( 当前客户端连接数 / 最大支持的客户端连接数 * 100 )redis_connected_clients /redis_config_maxclients *100
案例2:查询过去1小时内是否有连接被拒绝,直接使用increase获取一个小时的增量数据
increase(redis_rejected_connections_total[1h])
3)redis内存相关指标
案例:redis当前使用的内存达到最大内存的比率。计算公式:( 当前内存 /最大内存 * 100 )
redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100
4)redis命中率相关指标
案例1:查询最近5分钟,命令率和未命中率QPS
irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) irate(redis_keyspace_misses_total[5m])
案例2:查询Redis最近5分钟,缓存成功命中率低于90% ,计算公式:(rate(5分钟成功的命中率) / ( 5分钟成功的命中率 + 5分钟失败的命中率) *100 )
irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) / ( irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) + irate(redis_keyspace_misses_total[5m]) ) * 100 < 90
5)redis key相关指标
案例1:计算Redis中,每个库即将过期的key,占每个库总key的比率。计算公式:( 每个库过期的key / 每个库总的key * 100 )
redis_db_keys_expiring / redis_db_keys * 100
案例2:计算Redis最近5分钟,即将被驱逐的Key,占总key的比率。计算公式:( rate(最近5分钟被驱逐的Key) / 总的key * 100 )
# 计算不同命令的失败率。 irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100 # 计算总的失败比率 sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job) / sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100
6)redis执行命令操作相关指标
案例1:计算Redis每分钟,成功处理命令的QPS
irate(redis_commands_processed_total[1m])
# 模拟Redis的QPS小脚本 while true;do redis-cli keys "*" redis-cli set a b redis-cli get a sleep 0.1 done
案例2:计算Redis最近5分钟,命令执行失败占执行命令总数的比率。
计算公式:( irate(最近5分钟失败的命令数量) / irate(最近5分钟执行命令的总数量) * 100 )# 计算不同命令的失败率。 irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100 # 计算总的失败比率 sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job) / sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100
案例3:计算Redis最近5分钟,被拒绝执行的命令占执行命令总数的比率。
计算公式:( irate(最近5分钟拒绝的命令数量) / irate(最近5分钟执行命令的总数量) * 100 )# 计算不同命令的拒绝率。 irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100 # 计算总的拒绝率 sum (irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m])) by (instance,job) / sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100
案例4:计算Redis在过去5分钟内每个成功执行的命令,平均响应时间。
计算公式:( irate(5分钟所花费总的时间) / rate(5分钟执行成功命令的次数))sum(rate(redis_commands_duration_seconds_total[5m])) by (instance,job) / sum (rate(redis_commands_processed_total[5m])) by (instance,job)
7)redis备份相关指标
RDB方式备份
案例1:上一次RDB备份失败。
redis_rdb_last_bgsave_status == 0
案例2:上一次RDB备份成功,但是备份时长超过了3s
redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status ==1
案例3:超过10小时没有生成新的RDB备份文件。
计算公式:( (当前时间戳- 上一次RBD备份文件时间戳 ) > 36000 ),10小时等于36000秒( 60 *60 * 10 )(time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000
AOF备份
redis_aof_enabled:1 AOF日志是否启用 redis_aof_rewrite_in_progress:0 表示当前是否在进行写入AOF日志操作 redis_aof_rewrite_scheduled:0 是否有AOF操作等待执行。 redis_aof_last_rewrite_time_sec:-1 表示上次写入AOF日志的时间戳 redis_aof_current_rewrite_time_sec:-1 当前正在执行的AOF重写操作已经消耗的时间。 redis_aof_last_bgrewrite_status:ok 表示上次执行AOF日志重写的状态 redis_aof_last_write_status:ok 表示上次写入AOF日志的状ARtIl态 redis_aof_last_cow_size:0 AOF执行中父进程与子进程相比执行了多少修改 redis_aof_current_size:0 AOF日志的当前大小 redis_aof_base_size:0 最近一次重写后AOF日志的大小。 redis_aof_pending_rewrite:0 是否有AOF操作在等待执行。 redis_aof_buffer_length:0 AOF缓冲区的大小。 redis_aof_rewrite_buffer_length:0 AOF重写缓冲区的大小。 redis_aof_pending_bio_fsync:0 在等待执行的fsync操作的数量。 redis_aof_delayed_fsync:0 fsync操作延迟执行的次数。
5、redis告警规则文件
1)编写redis告警规则文件
cat /etc/prometheus/rules/redis_rules.yml
groups: - name: redis告警规则 rules: - alert: Redis实例宕机 expr: sum(redis_up) by (instance, job) == 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "Redis实例宕机, {{ $labels.instance }} " description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 在过去1分钟内无法连接。" - alert: Redis实例重启 expr: sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance, job) < 60 for: 0m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 重启" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 出现重启。当前运行时间:{{ $value }} 秒。" - alert: Redis连接数过高 expr: redis_connected_clients / redis_config_maxclients * 100 > 80 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 连接数超过80%" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 当前连接数占最大连接数的比率超过80%。当前比率: {{ $value }}%。" - alert: Redis连接被拒绝 expr: increase(redis_rejected_connections_total[1h]) > 0 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 有连接被拒绝" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 在过去1小时内有连接被拒绝。当前被拒绝的连接数: {{ $value }}。" - alert: Redis内存使用率过高 expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100 > 80 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 内存使用率超过80%" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 当前内存使用率超过配置的最大内存值的80%。当前内存使用率: {{ $value }}%。" - alert: Redis缓存命中率低 expr: | irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) / (irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) + irate(redis_keyspace_misses_total[5m])) * 100 < 90 for: 10m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 缓存命中率低于90%" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 最近5分钟内的缓存命中率低于90%。当前命中率: {{ $value }}%。" - alert: Redis即将过期的Key数量过多 expr: | sum(redis_db_keys_expiring) by (instance, job, db) / sum(redis_db_keys) by (instance, job, db) * 100 > 50 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 中的数据库 {{ $labels.db}} 有过多即将过期的Key" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 中的数据库 {{ $labels.db }} 有超过50%的Key即将过期。当前比率: {{ $value }}%。" - alert: RedisRDB备份失败 expr: redis_rdb_last_bgsave_status == 0 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份失败" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 最近的RDB备份尝试失败。" - alert: Redhttp://www.devze.comisRDB备份时间过长 expr: redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status == 1 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份成功但耗时超过3秒" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份成功,但备份耗时超过了3秒。持续时间: {{ $value }}秒。" - alert: RedisRDB备份过期 expr: (time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 超过10小时未进行RDB备份" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 已超过10小时没有生成新的RDB备份文件。" - alert: Redis命令拒绝率过高 expr: | sum(irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m])) by (instance, job) / sum(irate(redis_commands_total[5m])) by (instance, job) * 100 > 25 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 命令拒绝率超过25%" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 的命令拒绝率超过了25%。当前拒绝率: {{ $value }}%。" - alert: Redis命令平均响应时间过长 expr: | sum(rate(redis_commands_duration_seconds_total[5m])) by (instance,job) / sum(rate(redis_commands_processed_total[5m])) by (instance, job) >0.250 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 命令平均响应时间超过250ms" description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 的执行命令平均响应时间超过了250毫秒。当前平均响应时间: {{ $value }}秒。"
2)查看告警规则
6、导入redis图形
1)导入一个redis的grafana的模板,ID为763
2)运行一个redis的模拟数据脚本
cat redis_basic_data.sh #!/bin/bash # 模拟的 Redis 客户端数量 CLIENTS=199 # Redis 服务器配置 REDIS_HOST="localhost" REDIS_PORT=6379 REDIS_PASSWORD="" # Redis 密码 # 生成随机字符串的函数,用于键和值 # $1 是生成的字符串长度 generate_random_string() { cat /dev/urandom | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | f编程客栈old -w ${1:-32} | head -n 1 } # 模拟 Redis 客户端的行为 simulate_redis_client() { # 存储随机生成的键,用于后续的 GET 操作 declare -a keys # 打开 redis-cli 的交互式会话 ( # 如果设置了密码,先认证 if [[ -n "$REDIS_PASSWORD" ]]; then echo "AUTH $REDIS_PASSWORD" fi # 持续发送命令 while true; do # 生成随机键和值 key=$(generate_random_string 10) value=$(generate_random_string 20) # 随机的过期时间,介于10到60秒之间 ttl=$((RANDOM % 50 + 10)) # SET 操作 echo "SET $key $value EX $ttl" # 将键存储在数组中,用于模拟 GET keys+=("$key") # 随机决定是否执行 GET if [ $((RANDOM % 2)) -eq 0 ]; then # 模拟命中和未命中 if [ $((RANDOM % 10)) -lt 8 ]; then # 80% 概率尝试获取一个存在的键,模拟命中 get_key="${keys[$((RANDOM % ${#keys[@]}))]}" else # 20% 概率尝试获取一个不存在的键,模拟未命中 get_key=$(generate_random_string 10) fi # GET 操作 echo "GET $get_key" fi # 操作间隔,减少服务器压力 sleep 1 done ) | redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT --pipe } # 启动多个客户端 for ((i=0; i<CLIENTS; i++)); do simulate_redis_client & echo "Started Redis client simulation $i" done # 等待所有后台进程 wait
客户端数量增加
以上就是通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法的详细内容,更多关于prometheus监控redis运行状态的资料请关注编程客栈(www.devze.com)其它相关文章!
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