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通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

开发者 https://www.devze.com 2025-04-02 10:40 出处:网络 作者: 景天科技苑
目录引言1、安装配置Redis1)安装redis2)调整redis内使用的最大内存3)启动redis2、安装配置redis_exporter1)访问redis_exporter的github地址2)解压redis_exporter3)配置redis_exporter启动文件4)启动redis_exp
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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

直接下载最新版

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

3)配置redis_exporter启动文件

先看下redis_exporter启动参数

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

默认监听地址是9121

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

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4)启动redis_exporter

systemctl enable redis_exporter.service --now

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5)访问redis_expjavascriptorter的metrics

http://10.10.0.32:9121/metrics

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

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查看下指标

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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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

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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

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案例1:检查Redis是否存活

sum(redis_up) by (instance,job)

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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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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默认允许的最大连接数为10000

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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

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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])

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3)redis内存相关指标

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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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

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4)redis命中率相关指标

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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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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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

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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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

6)redis执行命令操作相关指标

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

6、导入redis图形

1)导入一个redis的grafana的模板,ID为763

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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

通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法

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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