Debian Redis如何监控性能
导读:Debian 上监控 Redis 性能的可落地方案 一 关键指标与采集方式 建议优先关注以下核心指标,并用对应的 Redis 命令或系统工具采集: 内存使用与淘汰:使用 INFO memory 查看 used_memory / used...
Debian 上监控 Redis 性能的可落地方案
一 关键指标与采集方式
- 建议优先关注以下核心指标,并用对应的 Redis 命令或系统工具采集:
- 内存使用与淘汰:使用 INFO memory 查看 used_memory / used_memory_rss / mem_fragmentation_ratio,结合 maxmemory 与淘汰策略(如 volatile-lru / allkeys-lru)判断是否发生频繁淘汰或碎片过高。
- 命中率与吞吐:使用 INFO stats 获取 keyspace_hits / keyspace_misses / instantaneous_ops_per_sec,计算缓存命中率 = hits / (hits + misses)。
- 延迟与稳定性:用 redis-cli --latency 或 –latency-history 观察 P95/P99 延迟波动;配合系统层面 ping/ss/tcpdump 排查网络与内核问题。
- 连接与阻塞:用 INFO clients 看 connected_clients / blocked_clients;必要时用 CLIENT LIST 定位异常来源。
- 慢查询:通过 SLOWLOG 发现耗时命令,配置 slowlog-log-slower-than(微秒)与 slowlog-max-len,用 SLOWLOG GET 分析。
- 命令级性能:用 INFO commandstats 查看各命令的调用次数与总耗时,定位热点与低效命令。
- 基线压测:用 redis-benchmark 在变更前后做基准对比,验证优化成效。
二 命令行快速检查与诊断
- 连通性与基础健康:
- 检查服务存活:redis-cli ping(返回 PONG 为正常)。
- 查看关键概览:redis-cli info;按模块细化如 INFO memory、INFO stats、INFO replication。
- 实时与历史延迟:
- 实时延迟:redis-cli --latency
- 延迟历史:redis-cli --latency-history
- 慢查询分析:
- 配置阈值(示例:记录超过 10000 微秒 的命令):
- 临时:CONFIG SET slowlog-log-slower-than 10000
- 永久:在 /etc/redis/redis.conf 中设置并重启
- 查看与分析:redis-cli slowlog get(必要时 SLOWLOG RESET 清空)
- 配置阈值(示例:记录超过 10000 微秒 的命令):
- 热点与阻塞排查:
- 命令热点:redis-cli info commandstats
- 客户端与阻塞:redis-cli info clients、CLIENT LIST
- 实时命令流(仅用于短时排障):redis-cli monitor(生产慎用,开销较大)
三 可视化与长期监控
- Prometheus + Grafana + redis_exporter(推荐)
- 部署 redis_exporter 对接 Redis(支持密码/ACL/哨兵/集群),由 Prometheus 定期抓取,在 Grafana 使用 Redis 官方或社区仪表盘展示指标并配置告警。
- Zabbix 方案
- 通过 Zabbix Agent 或外部脚本采集 INFO 指标,创建监控项、图表与触发器,实现阈值告警与容量趋势分析。
- 桌面可视化工具
- RedisInsight 提供内存、命中率、慢查询、命令分析等可视化,适合开发与临时诊断。
四 日志与告警配置
- 日志位置与确认
- Debian 常见日志路径:/var/log/redis/redis-server.log;可用 redis-cli config get logfile 确认实际路径。
- 慢查询日志
- 设置阈值与长度(单位:微秒),并定期 SLOWLOG GET 分析,结合业务特点优化命令与索引/结构。
- 系统层面
- 打开 slowlog 与合理的 maxmemory 策略,避免因内存压力导致性能劣化或淘汰抖动。
五 性能压测与优化验证
- 基准测试
- 示例:redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 50 -n 10000 -q(并发 50、请求 10000、仅显示 QPS),或针对特定命令:-t GET,SET。
- 结果解读
- 关注 requests per second、分位延迟分布与错误率;与历史基线对比评估优化效果。
- 注意事项
- MONITOR 与大规模 KEYS 在生产慎用;优先用 SCAN 替代 **KEYS ***,减少阻塞与开销。
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