Redis 监控工具

Redis 可以替代传统的基于磁盘的数据库。它以速度快、易于上手、灵活的数据结构和总体性能质量而著称。

Redis 与标准数据库之间的区别在于 Redis 将数据存储为包含字符串、列表、哈希集和排序集的键值对的方式。因此，Redis 被定义为键值存储，而不是直接的数据库。除了充当数据库之外，Redis 还可以充当缓存或消息中介程序。

Redis 使用内存中数据集来实现其出色性能，特别是高速度。它可以运行原子操作，例如查找和检索列表中的成员、追加字符串、计算集合交集、并集与差集、增加哈希值等等。

Redis 还支持主副本体系结构，提供快速无阻塞的首次同步、异步复制，并在网络断裂时实现包含部分重新同步的自动重新连接。它采用 ANSI C 编写，但是也支持大部分编程语言。

使 Redis 数据库脱颖而出的关键功能之一是 Redis Cluster。Redis Cluster 可让您运行一个 Redis 安装程序，其中数据将自动在多个 Redis 节点之间共享。即使某些节点当前无法通信或完全故障，它也让您能够继续操作。您的操作不会因为少量的问题节点而停滞不前。

与标准数据库相比，Redis 具有一些优势和不同之处。因此，它需要持续的 Redis 性能监控，尤其是 Redis Cluster 监控，以便保持性能并在对最终用户产生重大影响之前找出问题所在。

Redis 性能监控（包括 Redis 群集监控、Redis 队列监控等）是一个涉及跟踪关键指标和查询以防止瓶颈或其他性能中断的过程。它可以帮助您发现两个关键领域中的问题：Redis 本身的资源问题以及架构中会影响 Redis 性能的其他方面的问题。

任何数据库监控计划的第一步都是明确需要监控的内容。对于 Redis 性能监控，您想要确保自己了解以下方面：

• 基础架构的健康状况
• 数据源及其所有进程的健康状况
• 正在执行的查询的成功和性能

使用 Redis，监控数据库性能涉及收集和分析与内存、持久性、错误和基本活动等各种内容相关的关键指标。由于 Redis 数据库管理系统的数据存储依赖于主内存，因此内存指标特别重要。这些指标包括已用内存、缓存命中率、内存碎片率、阻止的客户端等统计信息以及被逐出的关键统计信息。

对于 Redis 队列监视，网络流量是另一个重要指标。流量发生无法解释的变化可能表明应用程序和数据源之间的连接断开。如果无法快速解决该问题，则可能会导致性能下降。

由于要跟踪的内容如此之多，再加上如果问题变成漏网之鱼会造成的风险如此严重，因此将 Redis 用作数据库的任何人都务必要使用 Redis 监控工具。这个工具可以按秒监控您的关键 Redis 指标，并跟踪您的查询，测量每个执行查询的吞吐量。 

在云上监控 Redis 需要密切关注各种指标，这样才能更轻松地识别潜在瓶颈，找出云上 Redis 和支持基础设施中的问题。

然而，保持快速响应时间等关键指标往往取决于持续监控和了解云上 Redis 性能如何影响整个基础设施。使用专门用于跟踪云上 Redis 性能的工具，并将相关洞察与回归分析和排队理论等高级技术相结合，以统一的视图提供对数据库类型和服务器的高度可见性，可以帮助您更好地了解系统健康状况。

说到要监控哪些关键指标，对于任何数据库（不仅仅是 Redis 云服务）来说，通常的最佳做法是制定数据库监控计划，以便深入了解以下关键领域：

• 数据源及其进程的健康状况
• 针对数据源执行查询的性能和成功率
• 通常在情况恶化时出现问题的条件

由于云上 Redis 使用主内存存储数据，因此需要监控的很多最重要的指标都与内存有关。这些指标包括已用内存、缓存命中率、内存碎片率、阻止的客户端等统计信息以及被逐出的关键统计信息。

不过，内存指标并不是 Redis 唯一值得监控的指标。您还应考虑监控其他五个关键指标和类别，以便最全面地了解 Redis 云上数据库的健康状况：

1. 性能指标，比如延迟。延迟是指客户端请求与服务器响应之间的时间间隔。由于 Redis 的结构，延迟分布中的异常值会造成严重的瓶颈。单个请求的响应时间过长会增加所有后续请求的延迟。
2. 内存指标，比如 used_memory。如果 used_memory 超过系统可用内存总量，操作系统就会开始交换旧的或未使用的内存部分。每个被交换的部分都会被写入磁盘，这比从内存中读写要慢十万倍。
3. 基本活动指标，比如 connected_clients。由于 Redis 通常由应用程序介导，因此连接的客户端数量有上限和下限。如果该数字超出正常范围，则可能表明存在问题，要么是上游连接丢失，要么是服务器处理请求的能力不堪重负。
4. 持久性指标，比如 rdb_last_save_time 和 rdb_changes_since_last_save。这些指标可以帮助您跟踪数据集的波动性，而持久性则可以帮助您避免在主数据集重启时副本复制空数据集。这些指标还可以使您对发生故障时可能丢失的数据量有一个很好的了解。
5. 错误指标，比如 ejected_connections。如果您的客户端连接超出预设的最大数量时，它们将被弹出。该指标可帮助您跟踪连接情况，确保不会超出限制。

作为 Redis 性能监控的一部分，需要跟踪大量不同指标。由于指标太多，因此无法在此一一列举，但 Redis 性能的核心有五大主要指标类别。这些类别分别是：

• 性能指标，比如延迟。延迟反映了客户端请求与服务器响应请求之间的时间。Redis 的构造方式使得即使是延迟分布中的一个离群值也会造成严重瓶颈。实际上，单个请求的响应时间过长将增加所有后续请求的延迟，这表示在 Redis 中发生延迟时立即将其捕获至关重要。监控与性能相关的数据库指标，以尽早捕获延迟。
• 内存指标，比如 used_memory。确保您的已用内存小于系统总内存，这点对于维持 Redis 众所周知的高速度而言至关重要。如果使用的内存超过系统内存，则操作系统将开始交换内存区块，然后再将其写入磁盘。这个过程比从内存中读取或写入要慢约十万倍。由于数据是通过主内存存储在 Redis 中的，因此这些指标在 Redis 数据库中比平时更为重要。Redis 监控工具可以帮助您跟踪所需的所有内存指标，包括缓存命中率、阻止的客户端、内存碎片率和被逐出的关键统计信息。
• 基本活动指标，比如 connected_clients。Redis 的已连接客户端数具有上限和下限。检查此指标可帮助您查看客户端数量是否超出正常范围，这可以作为 Redis 系统内问题的早期指标。客户端太多或太少可能意味着服务器处理请求的能力已不堪重负或上游连接已丢失。
• 持久性指标，比如 rdb_last_save_time 和 rdb_changes_since_last_save。持久性在 Redis 中很重要，因为它让您不必在主数据库每次重启时都让副本复制空的数据集。监控这些指标可帮助您跟踪数据集的波动性。它们还可以使您对发生故障时可能丢失的数据量有一个很好的了解。
• 错误指标，例如 ejected_connections。当您的客户端连接超出预设的最大数量时，它们将被弹出。错误指标（例如弹出的连接）可帮助您确保自己并未超出限制，并帮助您根据需要调整限制。每当需要您关注这些指标时，Redis 监控工具都会向您发出警报。