這篇文章主要講解了“如何理解redis性能指標(biāo)監(jiān)控”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“如何理解Redis性能指標(biāo)監(jiān)控”吧！

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 監(jiān)控指標(biāo)

• 性能指標(biāo)：Performance

• 內(nèi)存指標(biāo): Memory

• 基本活動指標(biāo)：Basic activity

• 持久性指標(biāo): Persistence

• 錯誤指標(biāo)：Error

監(jiān)控方式

• redis-benchmark

• redis-stat

• redis-faina

• redislive

• redis-cli

• monitor

• showlog

1. get：獲取慢查詢?nèi)罩?/p>

2. len：獲取慢查詢?nèi)罩緱l目數(shù)

3. reset：重置慢查詢?nèi)罩?相關(guān)配置：

slowlog-log-slower-than 1000 # 設(shè)置慢查詢的時間下線，單位：微秒 slowlog-max-len 100 # 設(shè)置慢查詢命令對應(yīng)的日志顯示長度，單位：命令數(shù) 復(fù)制代碼

info（可以一次性獲取所有的信息，也可以按塊獲取信息）

1. server:服務(wù)器運(yùn)行的環(huán)境參數(shù)

2. clients:客戶端相關(guān)信息

3. memory：服務(wù)器運(yùn)行內(nèi)存統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

4. persistence：持久化信息

5. stats：通用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

6. Replication：主從復(fù)制相關(guān)信息

7. CPU：CPU使用情況

8. cluster：集群信息

9. Keypass：鍵值對統(tǒng)計(jì)數(shù)量信息

終端info命令使用

./redis-cli info 按塊獲取信息 | grep 需要過濾的參數(shù) ./redis-cli info stats | grep ops 復(fù)制代碼

交互式info命令使用

./redis-cli   > info server 復(fù)制代碼

性能監(jiān)控

redis-cli info | grep ops # 每秒操作數(shù) 復(fù)制代碼

內(nèi)存監(jiān)控

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used | grep human       used_memory_human:2.99M  # 內(nèi)存分配器從操作系統(tǒng)分配的內(nèi)存總量 used_memory_rss_human:8.04M  #操作系統(tǒng)看到的內(nèi)存占用，top命令看到的內(nèi)存 used_memory_peak_human:7.77M # redis內(nèi)存消耗的峰值 used_memory_lua_human:37.00K   # lua腳本引擎占用的內(nèi)存大小 復(fù)制代碼

由于BLPOP,BRPOP,or BRPOPLPUSH而備阻塞的客戶端

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep blocked_clients blocked_clients:0   復(fù)制代碼

由于最大內(nèi)存限制被移除的key的數(shù)量

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep evicted_keys evicted_keys:0  # 復(fù)制代碼

內(nèi)存碎片率

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep mem_fragmentation_ratio mem_fragmentation_ratio:2.74  復(fù)制代碼

已使用內(nèi)存

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep used_memory: used_memory:3133624    復(fù)制代碼

基本活動指標(biāo)
redis連接了多少客戶端 通過觀察其數(shù)量可以確認(rèn)是否存在意料之外的連接。如果發(fā)現(xiàn)數(shù)量不對勁，就可以使用lcient list指令列出所有的客戶端鏈接地址來確定源頭。

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients connected_clients:1  [root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected connected_clients:1   # 客戶端連接數(shù)量 connected_slaves:1   # slave連接數(shù)量 復(fù)制代碼

持久性指標(biāo)

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_last_save_time rdb_last_save_time:1591876204  # 最后一次持久化保存磁盤的時間戳  [root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save rdb_changes_since_last_save:0   # 自最后一次持久化以來數(shù)據(jù)庫的更改數(shù) 復(fù)制代碼

錯誤指標(biāo)
由于超出最大連接數(shù)限制而被拒絕的客戶端連接次數(shù)，如果這個數(shù)字很大，則意味著服務(wù)器的最大連接數(shù)設(shè)置得過低，需要調(diào)整maxclients

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep connected_clients connected_clients:1 復(fù)制代碼

key值查找失敗(沒有命中)次數(shù)，出現(xiàn)多次可能是被hei ke gong ji

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep keyspace keyspace_misses:0    復(fù)制代碼

主從斷開的持續(xù)時間（以秒為單位)

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep rdb_changes_since_last_save rdb_changes_since_last_save:0   復(fù)制代碼

復(fù)制積壓緩沖區(qū)如果設(shè)置得太小，會導(dǎo)致里面的指令被覆蓋掉找不到偏移量，從而觸發(fā)全量同步

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep backlog_size repl_backlog_size:1048576 復(fù)制代碼

通過查看sync_partial_err變量的次數(shù)來決定是否需要擴(kuò)大積壓緩沖區(qū)，它表示主從半同步復(fù)制失敗的次數(shù)

[root@CombCloud-2020110836 src]# ./redis-cli info | grep sync_partial_err sync_partial_err:1 復(fù)制代碼

代碼redis性能測試命令

/redis-benchmark -c 100 -n 5000 復(fù)制代碼

說明：100個連接，5000次請求對應(yīng)的性能。

感謝各位的閱讀，以上就是“如何理解Redis性能指標(biāo)監(jiān)控”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對如何理解Redis性能指標(biāo)監(jiān)控這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！