Ferramenta de monitoramento do Redis

O Redis serve como uma alternativa aos bancos de dados tradicionais baseados em disco, sendo mais conhecido por sua velocidade, facilidade de uso, estruturas de dados flexíveis e qualidade geral de desempenho.

A diferença entre o Redis e um banco de dados padrão está na maneira como o Redis armazena dados como pares de chave-valor contendo strings, listas, conjuntos de hash e conjuntos ordenados. Por conta disso, o Redis é definido como um armazenamento de chave-valor e não como um banco de dados tradicional. Além de atuar como banco de dados, o Redis também pode funcionar como um cache ou broker de mensagens.

O Redis alcança seu desempenho excepcional (e suas altas velocidades, em particular) utilizando um conjunto de dados em memória. Ele pode executar operações atômicas, como encontrar e recuperar membros de uma lista, adicionar strings, calcular a interseção, união e diferença de conjuntos, incrementar valores de hash, entre outras.

O Redis também suporta uma arquitetura primário-réplica, oferecendo uma sincronização inicial rápida e não bloqueante, replicação assíncrona e reconexão automática com ressincronização parcial em caso de falha de conexão (netsplit). Ele é escrito em ANSI C, embora suporte a maioria das linguagens de programação.

Um dos principais recursos do banco de dados Redis é o Redis Cluster. O Redis Cluster permite que você execute uma instalação Redis de modo que os dados são automaticamente distribuídos entre vários nós Redis. Ele também permite que as operações continuem mesmo que alguns nós não consigam se comunicar no momento ou até mesmo quando esses nós falham. Suas operações não serão interrompidas por conta de alguns nós com problemas.

O Redis apresenta algumas vantagens e diferenças em relação aos bancos de dados tradicionais. Por isso, é necessário um monitoramento constante do seu desempenho, especialmente em relação ao Redis Cluster, para manter o desempenho e identificar problemas antes que tenham um impacto significativo nos usuários finais.

O monitoramento de desempenho do Redis, que inclui o monitoramento de seu cluster e filas, entre outros, é um processo que envolve o rastreamento de métricas e consultas-chave para evitar gargalos ou outras interrupções de desempenho. Ele ajuda a identificar problemas em duas áreas principais: com recursos no próprio Redis e problemas em outros pontos da sua infraestrutura que tenham impacto sobre o desempenho do Redis.

O primeiro passo de qualquer plano de monitoramento de banco de dados é determinar exatamente o que precisa ser monitorado. Para o monitoramento de desempenho do Redis, você deve ter visibilidade sobre:

• A integridade da infraestrutura subjacente
• A integridade da fonte de dados e todos os seus processos
• O sucesso e desempenho das consultas que estão sendo executadas

Com o Redis, monitorar o desempenho do banco de dados envolve coletar e analisar métricas-chave relacionadas a vários aspectos, como memória, persistência, erros e atividades básicas. Como o sistema de gerenciamento de banco de dados Redis depende da memória principal para o armazenamento de seus dados, as métricas de memória são particularmente importantes. Isso inclui estatísticas como memória usada, taxa de acertos do cache, taxa de fragmentação de memória, clientes bloqueados e estatísticas de chaves removidas.

Em relação ao monitoramento de filas do Redis, o tráfego de rede é outra métrica importante. Uma mudança inexplicável no tráfego pode indicar conexões interrompidas entre o aplicativo e a fonte de dados, o que pode resultar em uma queda de desempenho se o problema não for resolvido rapidamente.

Com tanto para acompanhar e tanto em jogo caso um problema passe despercebido, é imprescindível que qualquer pessoa que use o Redis como banco de dados utilize também uma ferramenta para monitorá-lo. Essa ferramenta pode monitorar métricas-chave do Redis em tempo real e acompanhar suas consultas, medindo o rendimento de cada consulta executada. 

Monitorar o Redis na nuvem exige uma atenção cuidadosa a uma variedade de métricas para que você possa identificar mais facilmente potenciais gargalos e problemas, tanto no Redis na nuvem quanto na infraestrutura de apoio.

No entanto, manter métricas-chave como tempos de resposta rápidos geralmente depende tanto do monitoramento consistente quanto da compreensão de como o desempenho do Redis na nuvem pode estar afetando toda a sua infraestrutura. Utilizar uma ferramenta projetada para rastrear o desempenho do Redis na nuvem e combinar os insights obtidos com técnicas avançadas, como análise de regressão e teoria das filas, para obter uma visibilidade incomparável sobre seus tipos de banco de dados e servidores em uma visão unificada pode ajudar você a entender melhor a integridade do seu sistema.

Quando se trata de quais métricas-chave monitorar, uma prática recomendada geral para qualquer banco de dados, não apenas para o serviço de nuvem do Redis, é desenvolver um plano de monitoramento de banco de dados que ofereça insights sobre as seguintes áreas principais:

• A integridade da fonte de dados e todos os seus processos
• O desempenho e sucesso das consultas que estão sendo executadas em relação à fonte de dados
• As condições que normalmente são responsáveis por possíveis problemas

Como o uso do Redis na nuvem é projetado para usar a memória principal para armazenamento de dados, muitas das métricas mais importantes a serem monitoradas são relacionadas à memória. Isso inclui estatísticas como taxa de fragmentação de memória, memória utilizada, taxa de acertos do cache, clientes bloqueados e estatísticas de chaves removidas.

No entanto, as métricas de memória não são as únicas que merecem ser monitoradas quando se trata do Redis. Existem outras cinco métricas e categorias-chave que você também deve considerar monitorar para ter uma visão mais abrangente sobre a integridade do banco de dados Redis na nuvem:

1. Métricas de desempenho como latência. A latência mede o tempo entre uma solicitação do cliente e a resposta do servidor. Devido à estrutura do Redis, exceções na distribuição de latência podem causar grandes gargalos. Um longo tempo de resposta para uma única solicitação aumentará a latência de todas as solicitações subsequentes.
2. Métricas de memória, como used_memory. Se a sua memória utilizada exceder a memória total disponível do sistema, o sistema operacional começará a trocar seções antigas ou não utilizadas da memória. Cada uma dessas seções trocadas é gravada no disco, o que é 100.000 vezes mais lento do que ler ou gravar a partir da memória.
3. Métricas de atividades básicas, como connected_clients. Como o Redis normalmente é mediado por um aplicativo, existe um limite superior e inferior para o número de clientes conectados. Se esse número sair da faixa normal, isso pode indicar um problema, seja com a perda de conexões upstream ou com a sobrecarga da capacidade do servidor de lidar com as solicitações.
4. Métricas de persistência, como rdb_last_save_time e rdb_changes_since_last_save. Essas métricas podem ajudar você a acompanhar a volatilidade do seu conjunto de dados, enquanto a persistência evita que as réplicas copiem conjuntos de dados vazios quando o primário reinicia. Essas métricas também dão uma boa noção de quanto dados você pode perder em caso de falha.
5. Métricas de erro, como ejected_connections. Se as suas conexões de cliente excederem o limite máximo predefinido, elas serão ejetadas. Essa métrica ajuda você a acompanhar suas conexões e garantir que não esteja excedendo seus limites.

Um grande número e variedade de métricas precisam ser rastreadas como parte do monitoramento de desempenho do Redis. Embora haja muitas métricas para listar todas aqui, há cinco categorias principais de métricas que compõem a base do desempenho do Redis. Essas categorias são:

• Métricas de desempenho, como latência. A latência reflete o tempo entre uma solicitação do cliente e o momento em que o servidor responde a essa solicitação. O Redis é estruturado de tal forma que até mesmo uma única exceção na distribuição de latência pode criar grandes gargalos. Na verdade, um longo tempo de resposta para uma única solicitação aumentará a latência de todas as solicitações subsequentes, o que significa que é fundamental detectar a latência assim que ela ocorrer no Redis. Monitore as métricas do banco de dados relacionadas ao desempenho para detectar a latência o mais cedo possível.
• Métricas de memória, como used_memory. Garantir que a memória utilizada seja inferior à memória total do sistema é essencial para manter a velocidade pela qual o Redis é conhecido. Se a memória utilizada exceder a memória do sistema, o sistema operacional começará a trocar seções de memória que, em seguida, são gravadas no disco. Esse processo é cerca de 100.000 vezes mais lento do que ler ou gravar a partir da memória. Como os dados são armazenados na memória principal no Redis, essas métricas são ainda mais importantes do que o normal em um banco de dados Redis. Uma ferramenta de monitoramento do Redis pode ajudar você a rastrear todas as métricas de memória necessárias, incluindo a taxa de acertos do cache, clientes bloqueados, taxa de fragmentação da memória e estatísticas de chaves removidas.
• Métricas de atividades básicas, como connected_clients. O Redis possui um limite superior e inferior para o número de clientes conectados. A verificação dessa métrica ajuda a identificar se o número de clientes sai da faixa normal, o que pode ser um indicativo precoce de um problema no seu sistema Redis. Um número muito alto ou muito reduzido de clientes pode significar uma sobrecarga na capacidade do servidor de lidar com solicitações ou que há perdas nas conexões upstream.
• Métricas de persistência, como rdb_last_save_time e rdb_changes_since_last_save. A persistência é importante no Redis porque impede que as réplicas copiem conjuntos de dados vazios quando o primário reinicia. Monitorar essas métricas ajuda a rastrear a volatilidade do seu conjunto de dados. Elas também dão uma boa noção de quanto dados você pode perder em caso de falha.
• Métricas de erro, como ejected_connections. Quando suas conexões de cliente excederem o limite máximo predefinido, elas serão ejetadas. As métricas de erro, como as conexões ejetadas, ajudam a garantir que você não esteja excedendo seus limites e permitem ajustar esses limites conforme suas necessidades. Uma ferramenta de monitoramento do Redis irá alertá-lo sempre que essas métricas exigirem sua atenção.