引言

在现代微服务架构中，Redis被广泛应用于缓存、消息队列及其他场景。为了确保Redis集群的高可用性和性能，我们需要实时监控其状态与指标。本文将全面讲解如何通过prometheus监控redis运行的各项指标，让数据实时可知。

1、安装配置redis


1）安装redis

1. yum install redis -y

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2）调整redis内使用的最大内存

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

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3）启动redis

1. systemctl start redis

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redis本身就有info命令，可以哦查看redis状态，但是并不兼容prometheus的数据格式

因此，需要借助exporter来暴露指标

2、安装配置redis_exporter


1）访问redis_exporter的github地址

https://github.com/oliver006/redis_exporter
下载redis_exporter

直接下载最新版

2）解压redis_exporter

1. tar xf redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64.tar.gz -C /etc/
   
2. ln -s /etc/redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64/ /etc/redis_exporter

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3）配置redis_exporter启动文件

先看下redis_exporter启动参数

默认监听地址是9121

systemd启动配置文件

1. cat /usr/lib/systemd/system/redis_exporter.service
   
2. [Unit]
   
3. Description=redis_exporter
   
4. Documentation=https://github.com/oliver006/redis_exporter
   
5. After=network.target
   
6. [Service]
   
7. ExecStart=/etc/redis_exporter/redis_exporter \
   
8. -redis.addr="redis://localhost:6379"
   
9. -redis.password=""
   
10. -web.listen-address=":9121" \
    
11. -web.telemetry-path="/metrics" \
    
12. ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
    
13. TimeoutStopSec=20s
    
14. Restart=always
    
15. [Install]
    
16. WantedBy=multi-user.target

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4）启动redis_exporter

1. systemctl enable redis_exporter.service --now

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5）访问redis_exporter的metrics

http://10.10.0.32:9121/metrics

3、配置prometheus


1）修改prometheus配置

1. vim /etc/prometheus/prometheus.yml
   
2.   - job_name: "redis_exporter"
   
3.     static_configs:
   
4.       - targets: ["jingtian03:9121"]

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2）加载prometheus配置文件

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

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3）检查Prometheus的Status->Targets页面

验证 redis_exporter 是否已经成功纳入监控中

查看下指标

4）模拟产生Redis相关数据

执行如下脚本
1、Redis向db0库，插入了50个key，然后尝试随机获取100个key。由于总共的key只有50个，因此会有一半查询命中一半miss。
2、Redis向db1库，插入了100个key，但有60个key设定了过期时间；

1. [root@jingtian03 myredis ]#cat redis_data.sh
   
2. #!/bin/bash
   
3. # 定义Redis主机和端口
   
4. REDIS_HOST=localhost
   
5. REDIS_PORT=6379
   
6. # Redis数据库定义
   
7. DB0=0
   
8. DB1=1
   
9. # 定义key的总数
   
10. TOTAL_KEYS=100
    
11. # 计算应设置过期时间的键的数量
    
12. EXPIRING_KEYS_COUNT=$(( TOTAL_KEYS * 60 / 100 ))
    
13. # 向Redis db0插入一半的key
    
14. for i in {1..50}
    
15. do
    
16. key="test-$i"
    
17. value="test-$i"
    
18. redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB0 SET $key $value
    
19. done
    
20. # 随机获取100个key，一部分将获取成功，一部分将miss
    
21. for i in {1..100}
    
22. do
    
23.   random_key_index=$(( ( RANDOM % TOTAL_KEYS ) + 1 ))
    
24.   key="test-$random_key_index"
    
25.   result=$(redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB0 GET $key)
    
26.   if [ "$result" == "" ]
    
27.   then
    
28.     echo "MISS: $key"
    
29.   else
    
30.     echo "HIT: $key"
    
31.   fi
    
32. done
    
33. # 向Redis db1插入100个key，其中60%设置过期时间为10分钟
    
34. for i in {1..100}
    
35. do
    
36.   key="expire-test-$i"
    
37.   value="value-$i"
    
38.   # 对前60%的键设置过期时间
    
39.   if [ $i -le $EXPIRING_KEYS_COUNT ]
    
40.   then
    
41.     redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB1 SET $key $value EX 600
    
42.   else
    
43.     redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT -n $DB1 SET $key $value
    
44.   fi
    
45. done

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执行脚本

4、Redis常用指标与示例

针对Redis服务，我们可以利用Google的四个黄金信号来监控其健康状况。
这些信号包括：
延迟：监控平均命令响应时间，以评估处理请求的效率。
流量：跟踪每秒处理的命令数量、以及网络的输入/输出速度，以便理解服务负载。
错误：统计命令失败次数和连接被拒绝的情况，以识别潜在的服务问题。
饱和度：监测内存使用率和客户端连接数，以判断服务的负载情况和容量限制。

1）redis健康状态相关指标

启动多少秒是累加的，不断增大的，counter类型的，exporter将其标为gauge是错误的

案例1：检查Redis是否存活

1. sum(redis_up) by (instance,job)

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案例2：检查Redis是否出现过重启，只需要判断启动时间是否小于1分钟即可。

1. sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) < 60
   
2. 
   
3. # redis运行了多长时间
   
4. sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 3600 # 小时
   
5. sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance,job) / 86400 # 天

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2）redis连接数相关指标

默认允许的最大连接数为10000

案例1：查询当前 Redis 连接数与最大配置连接数的比率。
计算公式：（ 当前客户端连接数 / 最大支持的客户端连接数 * 100 ）

1. redis_connected_clients /redis_config_maxclients *100

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案例2：查询过去1小时内是否有连接被拒绝，直接使用increase获取一个小时的增量数据

1. increase(redis_rejected_connections_total[1h])

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3）redis内存相关指标

案例：redis当前使用的内存达到最大内存的比率。计算公式：（ 当前内存 /最大内存 * 100 ）

1. redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100

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4）redis命中率相关指标

案例1：查询最近5分钟，命令率和未命中率QPS

1. irate(redis_keyspace_hits_total[5m])
   
2. irate(redis_keyspace_misses_total[5m])

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案例2：查询Redis最近5分钟，缓存成功命中率低于90% ，计算公式：（rate(5分钟成功的命中率) / ( 5分钟成功的命中率 + 5分钟失败的命中率) *100 ）

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

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5）redis key相关指标

案例1：计算Redis中，每个库即将过期的key，占每个库总key的比率。计算公式：（ 每个库过期的key / 每个库总的key * 100 ）

1. redis_db_keys_expiring / redis_db_keys * 100

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案例2：计算Redis最近5分钟，即将被驱逐的Key，占总key的比率。计算公式：（ rate(最近5分钟被驱逐的Key) / 总的key * 100 ）

1. # 计算不同命令的失败率。
   
2. irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
   
3. # 计算总的失败比率
   
4. sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job)
   
5. /
   
6. sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

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6）redis执行命令操作相关指标

案例1：计算Redis每分钟，成功处理命令的QPS

1. irate(redis_commands_processed_total[1m])

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1. # 模拟Redis的QPS小脚本
   
2. while true;do
   
3. redis-cli keys "*"
   
4. redis-cli set a b
   
5. redis-cli get a
   
6. sleep 0.1
   
7. done

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案例2：计算Redis最近5分钟，命令执行失败占执行命令总数的比率。
计算公式：（ irate(最近5分钟失败的命令数量) / irate(最近5分钟执行命令的总数量) * 100 ）

1. # 计算不同命令的失败率。
   
2. irate(redis_commands_failed_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
   
3. # 计算总的失败比率
   
4. sum (irate(redis_commands_failed_calls_total[5m])) by (instance,job)
   
5. /
   
6. sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

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案例3：计算Redis最近5分钟，被拒绝执行的命令占执行命令总数的比率。
计算公式：（ irate(最近5分钟拒绝的命令数量) / irate(最近5分钟执行命令的总数量) * 100 ）

1. # 计算不同命令的拒绝率。
   
2. irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m]) / irate(redis_commands_total[5m]) * 100
   
3. # 计算总的拒绝率
   
4. sum (irate(redis_commands_rejected_calls_total[5m])) by (instance,job)
   
5. /
   
6. sum (irate(redis_commands_total[5m])) by (instance,job) * 100

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案例4：计算Redis在过去5分钟内每个成功执行的命令，平均响应时间。
计算公式：（ irate(5分钟所花费总的时间) / rate(5分钟执行成功命令的次数)）

1. sum(rate(redis_commands_duration_seconds_total[5m])) by (instance,job)
   
2. /
   
3. sum (rate(redis_commands_processed_total[5m])) by (instance,job)

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7）redis备份相关指标

RDB方式备份

案例1：上一次RDB备份失败。

1. redis_rdb_last_bgsave_status == 0

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案例2：上一次RDB备份成功，但是备份时长超过了3s

1. redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status ==1

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案例3：超过10小时没有生成新的RDB备份文件。
计算公式：（ (当前时间戳- 上一次RBD备份文件时间戳 ) > 36000 ）,10小时等于36000秒（ 60 *60 * 10 ）

1. (time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000

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AOF备份

1. redis_aof_enabled:1                    AOF日志是否启用
   
2. redis_aof_rewrite_in_progress:0                表示当前是否在进行写入AOF日志操作
   
3. redis_aof_rewrite_scheduled:0            是否有AOF操作等待执行。
   
4. redis_aof_last_rewrite_time_sec:-1        表示上次写入AOF日志的时间戳
   
5. redis_aof_current_rewrite_time_sec:-1            当前正在执行的AOF重写操作已经消耗的时间。
   
6. redis_aof_last_bgrewrite_status:ok        表示上次执行AOF日志重写的状态
   
7. redis_aof_last_write_status:ok            表示上次写入AOF日志的状态
   
8. redis_aof_last_cow_size:0                AOF执行中父进程与子进程相比执行了多少修改
   
9. redis_aof_current_size:0                        AOF日志的当前大小
   
10. redis_aof_base_size:0                    最近一次重写后AOF日志的大小。
    
11. redis_aof_pending_rewrite:0                    是否有AOF操作在等待执行。
    
12. redis_aof_buffer_length:0                AOF缓冲区的大小。
    
13. redis_aof_rewrite_buffer_length:0                AOF重写缓冲区的大小。
    
14. redis_aof_pending_bio_fsync:0            在等待执行的fsync操作的数量。
    
15. redis_aof_delayed_fsync:0                fsync操作延迟执行的次数。

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5、redis告警规则文件


1）编写redis告警规则文件

1. cat /etc/prometheus/rules/redis_rules.yml

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1. groups:- name: redis告警规则  rules:  - alert: Redis实例宕机    expr: sum(redis_up) by (instance, job) == 0    for: 1m    labels:      severity: critical    annotations:      summary: "Redis实例宕机, {{ $labels.instance }} "      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 在过去1分钟内无法连接。"  - alert: Redis实例重启    expr: sum(redis_uptime_in_seconds) by (instance, job) < 60    for: 0m    labels:      severity: warning    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 重启"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 出现重启。当前运行时间:{{ $value }} 秒。"  - alert: Redis连接数过高    expr: redis_connected_clients / redis_config_maxclients * 100 > 80    for: 5m    labels:      severity: warning    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 连接数超过80%"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 当前连接数占最大连接数的比率超过80%。当前比率: {{ $value }}%。"  - alert: Redis连接被拒绝    expr: increase(redis_rejected_connections_total[1h]) > 0    for: 5m    labels:      severity: warning    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 有连接被拒绝"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 在过去1小时内有连接被拒绝。当前被拒绝的连接数: {{ $value }}。"  - alert: Redis内存使用率过高    expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes * 100 > 80    for: 5m    labels:      severity: critical    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 内存使用率超过80%"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 当前内存使用率超过配置的最大内存值的80%。当前内存使用率: {{ $value }}%。"  - alert: Redis缓存命中率低    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实例 {{ $labels.instance }} 缓存命中率低于90%"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 最近5分钟内的缓存命中率低于90%。当前命中率: {{ $value }}%。"  - alert: Redis即将过期的Key数量过多    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实例 {{ $labels.instance }} 中的数据库 {{ $labels.db}} 有过多即将过期的Key"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 中的数据库 {{ $labels.db }} 有超过50%的Key即将过期。当前比率: {{ $value }}%。"  - alert: RedisRDB备份失败    expr: redis_rdb_last_bgsave_status == 0    for: 1m    labels:      severity: critical    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份失败"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 最近的RDB备份尝试失败。"  - alert: RedisRDB备份时间过长    expr: redis_rdb_last_bgsave_duration_sec > 3 and redis_rdb_last_bgsave_status == 1    for: 1m    labels:      severity: warning    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份成功但耗时超过3秒"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} RDB备份成功，但备份耗时超过了3秒。持续时间: {{ $value }}秒。"  - alert: RedisRDB备份过期    expr: (time() - redis_rdb_last_save_timestamp_seconds) > 36000    for: 5m    labels:      severity: critical    annotations:      summary: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 超过10小时未进行RDB备份"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 已超过10小时没有生成新的RDB备份文件。"  - alert: Redis命令拒绝率过高    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实例 {{ $labels.instance }} 命令拒绝率超过25%"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 的命令拒绝率超过了25%。当前拒绝率: {{ $value }}%。"  - alert: Redis命令平均响应时间过长    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实例 {{ $labels.instance }} 命令平均响应时间超过250ms"      description: "Redis实例 {{ $labels.instance }} 的执行命令平均响应时间超过了250毫秒。当前平均响应时间: {{ $value }}秒。"

复制代码

2）查看告警规则

6、导入redis图形


1）导入一个redis的grafana的模板，ID为763

2）运行一个redis的模拟数据脚本

1. cat redis_basic_data.sh
   
2. #!/bin/bash
   
3. # 模拟的 Redis 客户端数量
   
4. CLIENTS=199
   
5. # Redis 服务器配置
   
6. REDIS_HOST="localhost"
   
7. REDIS_PORT=6379
   
8. REDIS_PASSWORD="" # Redis 密码
   
9. # 生成随机字符串的函数，用于键和值
   
10. # $1 是生成的字符串长度
    
11. generate_random_string() {
    
12. cat /dev/urandom | tr -dc 'a-zA-Z0-9' | fold -w ${1:-32} | head -n 1
    
13. }
    
14. 
    
15. # 模拟 Redis 客户端的行为
    
16. simulate_redis_client() {
    
17.   # 存储随机生成的键，用于后续的 GET 操作
    
18.   declare -a keys
    
19.   # 打开 redis-cli 的交互式会话
    
20.   (
    
21.     # 如果设置了密码，先认证
    
22.     if [[ -n "$REDIS_PASSWORD" ]]; then
    
23.       echo "AUTH $REDIS_PASSWORD"
    
24.     fi
    
25.     # 持续发送命令
    
26.     while true; do
    
27.     # 生成随机键和值
    
28.       key=$(generate_random_string 10)
    
29.       value=$(generate_random_string 20)
    
30.       # 随机的过期时间，介于10到60秒之间
    
31.       ttl=$((RANDOM % 50 + 10))
    
32.       # SET 操作
    
33.       echo "SET $key $value EX $ttl"
    
34.       # 将键存储在数组中，用于模拟 GET
    
35.       keys+=("$key")
    
36.       # 随机决定是否执行 GET
    
37.       if [ $((RANDOM % 2)) -eq 0 ]; then
    
38.         # 模拟命中和未命中
    
39.         if [ $((RANDOM % 10)) -lt 8 ]; then # 80% 概率尝试获取一个存在的键，模拟命中
    
40.           get_key="${keys[$((RANDOM % ${#keys[@]}))]}"
    
41.         else # 20% 概率尝试获取一个不存在的键，模拟未命中
    
42.           get_key=$(generate_random_string 10)
    
43.         fi
    
44.       # GET 操作
    
45.       echo "GET $get_key"
    
46.       fi
    
47.       # 操作间隔，减少服务器压力
    
48.       sleep 1
    
49.     done
    
50.   ) | redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT --pipe
    
51. }
    
52. # 启动多个客户端
    
53. for ((i=0; i<CLIENTS; i++)); do
    
54.   simulate_redis_client &
    
55.   echo "Started Redis client simulation $i"
    
56. done
    
57. # 等待所有后台进程
    
58. wait

复制代码

客户端数量增加

以上就是通过prometheus监控redis实时运行状态的操作方法的详细内容，更多关于prometheus监控redis运行状态的资料请关注脚本之家其它相关文章！

来源：https://www.jb51.net/database/335655jrp.htm
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