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通過prometheus監(jiān)控redis實時運行狀態(tài)的操作方法

 更新時間：2025年02月12日 10:26:35   作者：景天科技苑  
本文詳細介紹了如何通過Prometheus監(jiān)控Redis的運行狀態(tài),包括安裝配置Redis、Redis Exporter以及Prometheus,配置Prometheus監(jiān)控Redis指標,以及常見的Redis指標和告警規(guī)則,需要的朋友可以參考下

引言

在現(xiàn)代微服務架構中，Redis被廣泛應用于緩存、消息隊列及其他場景。為了確保Redis集群的高可用性和性能，我們需要實時監(jiān)控其狀態(tài)與指標。本文將全面講解如何通過prometheus監(jiān)控redis運行的各項指標，讓數(shù)據(jù)實時可知。

1、安裝配置redis

1）安裝redis

yum install redis -y

2）調(diào)整redis內(nèi)使用的最大內(nèi)存

vim /etc/redis/redis.conf
maxmemory 200mb

在這里插入圖片描述

3）啟動redis

systemctl start redis

redis本身就有info命令，可以哦查看redis狀態(tài)，但是并不兼容prometheus的數(shù)據(jù)格式

在這里插入圖片描述

因此，需要借助exporter來暴露指標

2、安裝配置redis_exporter

1）訪問redis_exporter的github地址

https://github.com/oliver006/redis_exporter

下載redis_exporter

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直接下載最新版

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2）解壓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

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3）配置redis_exporter啟動文件

先看下redis_exporter啟動參數(shù)

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默認監(jiān)聽地址是9121

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systemd啟動配置文件

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）啟動redis_exporter

systemctl enable redis_exporter.service --now

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5）訪問redis_exporter的metrics

http://10.10.0.32:9121/metrics

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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）加載prometheus配置文件

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

3）檢查Prometheus的Status->Targets頁面

驗證 redis_exporter 是否已經(jīng)成功納入監(jiān)控中

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查看下指標

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4）模擬產(chǎn)生Redis相關數(shù)據(jù)

執(zhí)行如下腳本

1、Redis向db0庫，插入了50個key，然后嘗試隨機獲取100個key。由于總共的key只有50個，因此會有一半查詢命中一半miss。

2、Redis向db1庫，插入了100個key，但有60個key設定了過期時間；

[root@jingtian03 myredis ]#cat redis_data.sh 
#!/bin/bash
# 定義Redis主機和端口
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
# Redis數(shù)據(jù)庫定義
DB0=0
DB1=1
# 定義key的總數(shù)
TOTAL_KEYS=100
# 計算應設置過期時間的鍵的數(shù)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 $value
done
# 隨機獲取100個key，一部分將獲取成功，一部分將miss
for i in {1..100}
do
  random_key_index=$(( ( 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: $key"
  fi
done
# 向Redis db1插入100個key，其中60%設置過期時間為10分鐘
for i in {1..100}
do
  key="expire-test-$i"
  value="value-$i"
  # 對前60%的鍵設置過期時間
  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

執(zhí)行腳本

在這里插入圖片描述

4、Redis常用指標與示例

針對Redis服務，我們可以利用Google的四個黃金信號來監(jiān)控其健康狀況。

這些信號包括：

延遲：監(jiān)控平均命令響應時間，以評估處理請求的效率。

流量：跟蹤每秒處理的命令數(shù)量、以及網(wǎng)絡的輸入/輸出速度，以便理解服務負載。

錯誤：統(tǒng)計命令失敗次數(shù)和連接被拒絕的情況，以識別潛在的服務問題。

飽和度：監(jiān)測內(nèi)存使用率和客戶端連接數(shù)，以判斷服務的負載情況和容量限制。

1）redis健康狀態(tài)相關指標

在這里插入圖片描述

啟動多少秒是累加的，不斷增大的，counter類型的，exporter將其標為gauge是錯誤的

在這里插入圖片描述

案例1：檢查Redis是否存活

sum(redis_up) by (instance,job)

在這里插入圖片描述

案例2：檢查Redis是否出現(xiàn)過重啟，只需要判斷啟動時間是否小于1分鐘即可。

sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) < 60

# redis運行了多長時間
sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 3600 # 小時
sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 86400 # 天

2）redis連接數(shù)相關指標

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

默認允許的最大連接數(shù)為10000

在這里插入圖片描述

案例1：查詢當前 Redis 連接數(shù)與最大配置連接數(shù)的比率。
計算公式：（ 當前客戶端連接數(shù) / 最大支持的客戶端連接數(shù) * 100 ）

redis_connected_clients /redis_config_maxclients *100

在這里插入圖片描述

案例2：查詢過去1小時內(nèi)是否有連接被拒絕，直接使用increase獲取一個小時的增量數(shù)據(jù)

increase(redis_rejected_connections_total[1h])

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3）redis內(nèi)存相關指標

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

案例：redis當前使用的內(nèi)存達到最大內(nèi)存的比率。計算公式：（ 當前內(nèi)存 /最大內(nèi)存 * 100 ）

redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100

在這里插入圖片描述

4）redis命中率相關指標

在這里插入圖片描述

案例1：查詢最近5分鐘，命令率和未命中率QPS

irate(redis_keyspace_hits_total[5m])
irate(redis_keyspace_misses_total[5m])

案例2：查詢Redis最近5分鐘，緩存成功命中率低于90% ，計算公式：（rate(5分鐘成功的命中率) / ( 5分鐘成功的命中率 + 5分鐘失敗的命中率) *100 ）

irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) / ( irate(redis_keyspace_hits_total[5m]) + irate(redis_keyspace_misses_total[5m]) ) * 100 < 90

5）redis key相關指標

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

案例1：計算Redis中，每個庫即將過期的key，占每個庫總key的比率。計算公式：（ 每個庫過期的key / 每個庫總的key * 100 ）

redis_db_keys_expiring / redis_db_keys * 100

在這里插入圖片描述

案例2：計算Redis最近5分鐘，即將被驅(qū)逐的Key，占總key的比率。計算公式：（ rate(最近5分鐘被驅(qū)逐的Key) / 總的key * 100 ）

# 計算不同命令的失敗率。
irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
# 計算總的失敗比率
sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job)
/
sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

在這里插入圖片描述

6）redis執(zhí)行命令操作相關指標

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

案例1：計算Redis每分鐘，成功處理命令的QPS

irate(redis_commands_processed_total[1m])

# 模擬Redis的QPS小腳本
while true;do
redis-cli keys "*"
redis-cli set a b
redis-cli get a 
sleep 0.1
done

在這里插入圖片描述

案例2：計算Redis最近5分鐘，命令執(zhí)行失敗占執(zhí)行命令總數(shù)的比率。
計算公式：（ irate(最近5分鐘失敗的命令數(shù)量) / irate(最近5分鐘執(zhí)行命令的總數(shù)量) * 100 ）

# 計算不同命令的失敗率。
irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
# 計算總的失敗比率
sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job)
/
sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

案例3：計算Redis最近5分鐘，被拒絕執(zhí)行的命令占執(zhí)行命令總數(shù)的比率。
計算公式：（ irate(最近5分鐘拒絕的命令數(shù)量) / irate(最近5分鐘執(zhí)行命令的總數(shù)量) * 100 ）

# 計算不同命令的拒絕率。
irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
# 計算總的拒絕率
sum (irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m])) by (instance,job)
/
sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

案例4：計算Redis在過去5分鐘內(nèi)每個成功執(zhí)行的命令，平均響應時間。
計算公式：（ irate(5分鐘所花費總的時間) / rate(5分鐘執(zhí)行成功命令的次數(shù))）

sum(rate(redis_commands_duration_seconds_total[5m])) by (instance,job)
/
sum (rate(redis_commands_processed_total[5m])) by (instance,job)

7）redis備份相關指標

RDB方式備份

在這里插入圖片描述

案例1：上一次RDB備份失敗。

redis_rdb_last_bgsave_status == 0

案例2：上一次RDB備份成功，但是備份時長超過了3s

redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status ==1

案例3：超過10小時沒有生成新的RDB備份文件。
計算公式：（ (當前時間戳- 上一次RBD備份文件時間戳 ) > 36000 ）,10小時等于36000秒（ 60 *60 * 10 ）

(time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000

AOF備份

redis_aof_enabled:1                    AOF日志是否啟用
redis_aof_rewrite_in_progress:0                表示當前是否在進行寫入AOF日志操作
redis_aof_rewrite_scheduled:0            是否有AOF操作等待執(zhí)行。
redis_aof_last_rewrite_time_sec:-1        表示上次寫入AOF日志的時間戳
redis_aof_current_rewrite_time_sec:-1            當前正在執(zhí)行的AOF重寫操作已經(jīng)消耗的時間。
redis_aof_last_bgrewrite_status:ok        表示上次執(zhí)行AOF日志重寫的狀態(tài)
redis_aof_last_write_status:ok            表示上次寫入AOF日志的狀態(tài)
redis_aof_last_cow_size:0                AOF執(zhí)行中父進程與子進程相比執(zhí)行了多少修改
redis_aof_current_size:0                        AOF日志的當前大小
redis_aof_base_size:0                    最近一次重寫后AOF日志的大小。
redis_aof_pending_rewrite:0                    是否有AOF操作在等待執(zhí)行。
redis_aof_buffer_length:0                AOF緩沖區(qū)的大小。
redis_aof_rewrite_buffer_length:0                AOF重寫緩沖區(qū)的大小。
redis_aof_pending_bio_fsync:0            在等待執(zhí)行的fsync操作的數(shù)量。
redis_aof_delayed_fsync:0                fsync操作延遲執(zhí)行的次數(shù)。

5、redis告警規(guī)則文件

1）編寫redis告警規(guī)則文件

cat /etc/prometheus/rules/redis_rules.yml

groups:
- name: redis告警規(guī)則
  rules:
  - alert: Redis實例宕機
    expr: sum(redis_up) by (instance, job) == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Redis實例宕機, {{ $labels.instance }} "
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 在過去1分鐘內(nèi)無法連接。"
  - alert: Redis實例重啟
    expr: sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance, job) < 60
    for: 0m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 重啟"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 出現(xiàn)重啟。當前運行時間:{{ $value }} 秒。"
  - alert: Redis連接數(shù)過高
    expr: redis_connected_clients / redis_config_maxclients * 100 > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 連接數(shù)超過80%"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 當前連接數(shù)占最大連接數(shù)的比率超過80%。當前比率: {{ $value }}%。"
  - alert: Redis連接被拒絕
    expr: increase(redis_rejected_connections_total[1h]) > 0
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 有連接被拒絕"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 在過去1小時內(nèi)有連接被拒絕。當前被拒絕的連接數(shù): {{ $value }}。"
  - alert: Redis內(nèi)存使用率過高
    expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100 > 80
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 內(nèi)存使用率超過80%"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 當前內(nèi)存使用率超過配置的最大內(nèi)存值的80%。當前內(nèi)存使用率: {{ $value }}%。"
  - alert: Redis緩存命中率低
    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實例 {{ $labels.instance }} 緩存命中率低于90%"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 最近5分鐘內(nèi)的緩存命中率低于90%。當前命中率: {{ $value }}%。"
  - alert: Redis即將過期的Key數(shù)量過多
    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實例 {{ $labels.instance }} 中的數(shù)據(jù)庫 {{ $labels.db}} 有過多即將過期的Key"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 中的數(shù)據(jù)庫 {{ $labels.db }} 有超過50%的Key即將過期。當前比率: {{ $value }}%。"
  - alert: RedisRDB備份失敗
    expr: redis_rdb_last_bgsave_status == 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} RDB備份失敗"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 最近的RDB備份嘗試失敗。"
  - alert: RedisRDB備份時間過長
    expr: redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status == 1
    for: 1m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} RDB備份成功但耗時超過3秒"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} RDB備份成功，但備份耗時超過了3秒。持續(xù)時間: {{ $value }}秒。"
  - alert: RedisRDB備份過期
    expr: (time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 超過10小時未進行RDB備份"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 已超過10小時沒有生成新的RDB備份文件。"
  - alert: Redis命令拒絕率過高
    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實例 {{ $labels.instance }} 命令拒絕率超過25%"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 的命令拒絕率超過了25%。當前拒絕率: {{ $value }}%。"
  - alert: Redis命令平均響應時間過長
    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實例 {{ $labels.instance }} 命令平均響應時間超過250ms"
      description: "Redis實例 {{ $labels.instance }} 的執(zhí)行命令平均響應時間超過了250毫秒。當前平均響應時間: {{ $value }}秒。"

2）查看告警規(guī)則

在這里插入圖片描述

6、導入redis圖形

1）導入一個redis的grafana的模板，ID為763

在這里插入圖片描述

2）運行一個redis的模擬數(shù)據(jù)腳本

cat redis_basic_data.sh 
#!/bin/bash
# 模擬的 Redis 客戶端數(shù)量
CLIENTS=199
# Redis 服務器配置
REDIS_HOST="localhost"
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD="" # Redis 密碼
# 生成隨機字符串的函數(shù)，用于鍵和值
# $1 是生成的字符串長度
generate_random_string() {
 cat /dev/urandom | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w ${1:-32} | head -n 1
}

# 模擬 Redis 客戶端的行為
simulate_redis_client() {
  # 存儲隨機生成的鍵，用于后續(xù)的 GET 操作
  declare -a keys
  # 打開 redis-cli 的交互式會話
  (
    # 如果設置了密碼，先認證
    if [[ -n "$REDIS_PASSWORD" ]]; then
      echo "AUTH $REDIS_PASSWORD"
    fi
    # 持續(xù)發(fā)送命令
    while true; do
    # 生成隨機鍵和值
      key=$(generate_random_string 10)
      value=$(generate_random_string 20)
      # 隨機的過期時間，介于10到60秒之間
      ttl=$((RANDOM % 50 + 10))
      # SET 操作
      echo "SET $key $value EX $ttl"
      # 將鍵存儲在數(shù)組中，用于模擬 GET
      keys+=("$key")
      # 隨機決定是否執(zhí)行 GET
      if [ $((RANDOM % 2)) -eq 0 ]; then
        # 模擬命中和未命中
        if [ $((RANDOM % 10)) -lt 8 ]; then # 80% 概率嘗試獲取一個存在的鍵，模擬命中
          get_key="${keys[$((RANDOM % ${#keys[@]}))]}"
        else # 20% 概率嘗試獲取一個不存在的鍵，模擬未命中
          get_key=$(generate_random_string 10)
        fi
      # GET 操作
      echo "GET $get_key"
      fi
      # 操作間隔，減少服務器壓力
      sleep 1
    done
  ) | redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT --pipe
}
# 啟動多個客戶端
for ((i=0; i<CLIENTS; i++)); do
  simulate_redis_client &
  echo "Started Redis client simulation $i"
done
# 等待所有后臺進程
wait

客戶端數(shù)量增加

在這里插入圖片描述

以上就是通過prometheus監(jiān)控redis實時運行狀態(tài)的操作方法的詳細內(nèi)容，更多關于prometheus監(jiān)控redis運行狀態(tài)的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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