【Redis实战专题】「性能监控系列」全方位探索Redis的性能监控以及优化指南

Redis基本简介

Redis是一个开源（BSD 许可）、内存存储的数据结构服务器，可用作数据库，高速缓存和消息队列代理。它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等数据类型。内置复制、Lua 脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能，同时通过 Redis Sentinel 提供高可用，通过Redis Cluster提供自动分区。

Redis监控指标

Redis本身提供的INFO命令会返回丰富的实例运行监控信息，这个命令是Redis监控工具的基础。总体INFO命令的返回信息分成以下5大类。

• 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

Redis基本的监控命令—INFO 命令

INFO命令在使用时，可以带一个参数section，这个参数的取值有好几种，相应的，INFO 命令也会返回不同类型的监控信息。如下图所示：

在监控Redis 运行状态时，INFO命令返回的结果非常有用。如果你想了解 INFO 命令的所有参数返回结果的详细含义。可以根据Redis中文官方文档-Info质量以及Redis官方文档进行介绍说明。这里，我给你提几个运维时需要重点关注的参数以及它们的重要返回结果。

性能指标：Performance指令

无论你是运行单实例或是集群，我建议你重点关注一下stat 、commandstat 、cpu 和 memory 这四个参数的返回结果，这里面包含了命令的执行情况（比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的 CPU资源），内存资源的使用情况（比如内存已使用量、内存碎片率），CPU 资源使用情况等，这可以帮助我们判断实例的运行状态和资源消耗情况。

info stats

当执行info stats指令的时候所出现的效果：

分析的大多数结果

total_connections_received：1083173900
total_commands_processed：8313824390
instantaneous_ops_per_sec：271
total_net_input_bytes：1356487222784
total_net_output2bytes：2360788536838
instantaneous_input_kbps：13.49
instantaneous_output_kbps：1.84
rejected_connections: 0

基础的相关的数据信息统计

• total_connections_received：主要用于统计累计的接收的总体连接数。
• total_commands_processed：主要用于统计累计的命令的处理指令数量。
• instantaneous_ops_per_sec：瞬时的每秒的请求数量，主要用于跟踪已处理命令的吞吐量对于诊断Redis实例中高延迟的原因至关重要。
• total_net_input_bytes：主要用于统计网络输入的总体字节数
• total_net_output_bytes：主要用于统计网络输出的总体字节数
• instantaneous_input_kbps：瞬时的较高的输入的kb指。
• instantaneous_output_kbps：瞬时的较高的输出的kb指。
• rejected_connections：被总体的拒接的连接数量。

持久性指标: Persistence

当你启用RDB或AOF功能时，你就需要重点关注下 persistence 参数的返回结果，你可以通过它查看到 RDB 或者 AOF 的执行情况。总体介绍一下持久化相关的监控信息，如下图所示：

RDB相关的信息统计

• rdb_changes_since_last_save:24455275 – 表明上次RDB保存以后改变的key次数
• rdb_bgsave_in_progress:0 – 表示当前是否在进行bgsave操作。是为1
• rdb_last_save_time:1673341911 – 上次保存RDB文件的时间戳
• rdb_last_bgsave_status:ok – 上次保存的状态
• rdb_last_bgsave_time_sec:9 – 上次保存的耗时
• rdb_current_bgsave_time_sec:-1 – 目前保存RDB文件已花费的时间
• rdb_last_cow_size:11120640 –

AOF相关的信息统计

文件状态监控相关的参数

• aof_enabled : 一个标志值，记录了 AOF 是否处于打开状态，1代表打开。
• aof_rewrite_in_progress : 一个标志值，记录了服务器是否正在创建AOF文件。
• aof_rewrite_scheduled : 一个标志值，记录了在 RDB 文件创建完毕之后，是否需要执行预约的 AOF 重写操作。
• aof_last_rewrite_time_sec : 最近一次创建 AOF 文件耗费的时长。
• aof_current_rewrite_time_sec : 如果服务器正在创建 AOF 文件，那么这个域记录的就是当前的创建操作已经耗费的秒数。
• aof_last_bgrewrite_status : 一个标志值，记录了最近一次创建 AOF 文件的结果是成功还是失败。

info clients

主要标识已连接客户端的信息，它包含以下域：

connected_clients:406
client_recent_max_input_buffer:4
client_recent_max_output_buffer:0
blocked_clients:40

针对于客户端的相关的结果信息介绍说明：

• connected_clients : 已连接客户端的数量（不包括通过从属服务器连接的客户端）
• client_longest_output_list : 当前连接的客户端当中，最长的输出列表
• client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中，最大输入缓存
• blocked_clients : 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客户端的数量

info commandstats

主要用于统计相关的命令指令的执行速度以及相关的指令执行频率。

部分记录了各种不同类型的命令的执行统计信息，比如命令执行的次数、命令耗费的 CPU 时间、执行每个命令耗费的平均 CPU 时间等等。对于每种类型的命令，这个部分都会添加一行以下格式的信息：

cmdstat_multi:calls=2792,usec=188,usec_per_call=0.07

• cmdstat_multi：代表着指令名称：cmdstat_指令名称
• calls：代表着指令执行次数
• usec：执行的指令时间（微秒）
• usec_per_call：每秒的调用次数，用于计算频次

info cpu

cpu 部分记录了 CPU 的计算量统计信息，它包含以下域：

• used_cpu_sys : Redis 服务器耗费的系统 CPU时间 。
• used_cpu_user : Redis 服务器耗费的用户 CPU时间 。
• used_cpu_sys_children : 后台进程耗费的系统 CPU时间 。
• used_cpu_user_children : 后台进程耗费的用户 CPU时间 。

user_cpu_sys 和user_cpu_sys_children

user_cpu_sys是Redis主进程消耗，user_cpu_sys_children是后台进程消耗（后台包括RDB文件的消耗，master，slave同步产生的消耗等等）

• user指的是指令在 用户态（User Mode）所消耗的CPU时间
• sys指的是指令在 核心态（Kernel Mode）所消耗的CPU时间。

发现这4个CPU指标是一个统计指标，比如used_cpu_sys是将所有Redis主进程在核心态所占用的CPU时间求和累计起来，所以它会随着Redis启动的时间长度不断累计上升，并在你重启Redis服务后清0。

info memory

memory 部分记录了服务器的内存信息，它包含以下域

• used_memory : 由Redis分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位
• used_memory_human : 以用户可读的格式返回Redis分配的内存总量
• used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。
• used_memory_peak : Redis的内存消耗峰值（以字节为单位）
• used_memory_peak_human : 以用户可读的格式返回 Redis 的内存消耗峰值
• used_memory_lua : Lua引擎所使用的内存大小（以字节为单位）
• mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率
• mem_allocator : 在编译时指定的， Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。

在理想情况下， used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。 当 rss > used ，且两者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。 内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。

当 used > rss 时，表示Redis的部分内存被操作系统换出到交换空间了，在这种情况下，操作可能会产生明显的延迟。

当 Redis 释放内存时，分配器可能会，也可能不会，将内存返还给操作系统。如果 Redis 释放了内存，却没有将内存返还给操作系统，那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占用并不一致。

基本活动指标：Basic activity

如果你在使用主从集群，就要重点关注下 replication 参数的返回结果，这里面包含了主从同步的实时状态。

info replication

主/从复制信息

role : 如果当前服务器没有在复制任何其他服务器，那么这个域的值就是 master ；否则的话，这个域的值就是 slave 。注意，在创建复制链的时候，一个从服务器也可能是另一个服务器的主服务器。

如果当前服务器是一个从服务器的话，那么这个部分还会加上以下域：

• master_host : 主服务器的 IP 地址。
• master_port : 主服务器的 TCP 监听端口号。
• master_link_status : 复制连接当前的状态， up 表示连接正常， down 表示连接断开。
• master_last_io_seconds_ago : 距离最近一次与主服务器进行通信已经过去了多少秒钟。
• master_sync_in_progress : 一个标志值，记录了主服务器是否正在与这个从服务器进行同步。

如果同步操作正在进行，那么这个部分还会加上以下域：

• master_sync_left_bytes : 距离同步完成还缺少多少字节数据。
• master_sync_last_io_seconds_ago : 距离最近一次因为 SYNC 操作而进行 I/O 已经过去了多少秒。

如果主从服务器之间的连接处于断线状态，那么这个部分还会加上以下域：

• master_link_down_since_seconds : 主从服务器连接断开了多少秒。

INFO 命令只是提供了文本形式的监控结果，并没有可视化，所以，在实际应用中，我们还可以使用一些第三方开源工具，将 INFO 命令的返回结果可视化。接下来，我要讲的 Prometheus ，就可以通过插件将 Redis 的统计结果可视化。

• 参考资料

Prometheus的Redis-exporter监控

Prometheus监控体系

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它的核心功能是从被监控系统中拉取监控数据，结合Grafana 工具，进行可视化展示。

监控数据

监控数据可以保存到时序数据库中，以便运维人员进行历史查询。同时，Prometheus 会检测系统的监控指标是否超过了预设的阈值，一旦超过阈值，Prometheus 就会触发报警。

对于系统的日常运维管理来说，这些功能是非常重要的。而Prometheus已经实现了使用这些功能的工具框架。我们只要能从被监控系统中获取到监控数据，就可以用 Prometheus 来实现运维监控。

Redis-exporter插件

Prometheus 正好提供了插件功能来实现对一个系统的监控，我们把插件称为 exporter ，每一个 exporter实际是一个采集监控数据的组件。exporter采集的数据格式符合 Prometheus 的要求，Prometheus 获取这些数据后，就可以进行展示和保存了。

Redis-exporter

Redis-exporter就是用来监控 Redis的，它将 INFO 命令监控到的运行状态和各种统计信息提供给 Prometheus，从而进行可视化展示和报警设置。目前，Redis-exporter 可以支持 Redis 2.0 至 6.0 版本，适用范围比较广。

除了获取 Redis 实例的运行状态，Redis-exporter 还可以监控键值对的大小和集合类型数据的元素个数，这个可以在运行 Redis-exporter 时，使用 check-keys 的命令行选项来实现。

此外，我们可以开发一 Lua 脚本，定制化采集所需监控的数据。然后，我们使用 scripts 命令行选项，让 Redis-exporter 运行这个特定的脚本，从而可以满足业务层的多样化监控需求。

Redis-stat 和Redis Live工具

Redis-exporter 相比，这两个都是轻量级的监控工具。它们分别是用 Ruby 和 Python 开发的，也是将 INFO 命令提供的实例运行状态信息可视化展示。虽然这两个工具目前已经很少更新了，不过，如果你想自行开发 Redis 监控工具，它们都是不错的参考。