redis的监控

转载自 http://www.itpub.net/thread-1763741-1-1.html

内存使用

redis-cli info
        如果 Redis 使用的内存超出了可用的物理内存大小,那么 Redis 很可能系统会被 OOM Killer杀掉。针对这一点,你可以通过 info 命令对 used_memory 和 used_memory_peak 进行监控,为使用内存量设定阀值,并设定相应的报警机制。当然,报警只是手段,重要的是你得预先计划好,当内存使用量过大后,你应该做些什么,是清除一些没用的冷数据,还是把 Redis 迁移到更强大的机器上去。

持久化

       如果因为你的机器或 Redis 本身的问题导致 Redis 崩溃了,那么你唯一的救命稻草可能就是 dump 出来的 rdb文件了,所以,对 Redis dump 文件进行监控也是很重要的。你可以通过对rdb_last_save_time 进行监控,了解你最近一次 dump 数据操作的时间,还可以通过对rdb_changes_since_last_save 进行监控来知道如果这时候出现故障,你会丢失多少数据。

主从复制

role:slave master_host:192.168.1.128

master_port:6379

master_link_status:down

master_last_io_seconds_ago:-1

master_sync_in_progress:0

master_link_down_since_seconds:1356900595

        如果你设置了主从复制模式,那么你最好对复制的情况是否正常做一些监控,主要是对 info 输出中的 master_link_status 进行监控,如果这个值是 up,那么说明同步正常,如果是 down,那么你就要注意一下输出的其它一些诊断信息了。比如下面这些:

Fork 性能

       当 Redis 持久化数据到磁盘上时,它会进行一次 fork 操作,通过 fork 对内存的 copy on write 机制最廉价的实现内存镜像。但是虽然内存是 copy on write 的,但是虚拟内存表是在 fork 的瞬间就需要分配,所以 fork 会造成主线程短时间的卡顿(停止所有读写操作),这个卡顿时间和当前 Redis 的内存使用量有关。
通常 GB 量级的 Redis 进行 fork 操作的时间在毫秒级。你可以通过对 info 输出的 latest_fork_usec 进行监控来了解最近一次 fork 操作导致了多少时间的卡顿。

配置一致

        Redis 支持使用 CONFIG SET 操作来实现运行实的配置修改,这很方便,但同时也会导致一个问题。就是通过这个命令动态修改的配置,是不会同步到你的配置文件中去的。所以当你因为某些原因重启 Redis 时,你使用 CONFIG SET 做的配置修改就会丢失掉,所以我们最好保证在每次使用 CONFIG SET 修改配置时,也把配置文件一起相应地改掉。
为了防止人为的失误,所以我们最好对配置进行监控,使用 CONFIG GET 命令来获取当前运行时的配置,并与 redis.conf 中的配置值进行对比,如果发现两边对不上,就启动报警。

慢日志
         Redis 提供了 SLOWLOG 指令来获取最近的慢日志,Redis 的慢日志是直接存在内存中的,所以它的慢日志开销并不大,在实际应用中,我们通过 crontab 任务执行 SLOWLOG 命令来获取慢日志,然后将慢日志存到文件中,并用 Kibana 生成实时的性能图表来实现性能监控。
值得一提的是,Redis 的慢日志记录的时间,仅仅包括 Redis 自身对一条命令的执行时间,不包括 IO 的时间,比如接收客户端数据和发送客户端数据这些时间。另外,Redis 的慢日志和其它数据库的慢日志有一点不同,其它数据库偶尔出现 100ms 的慢日志可能都比较正常,因为一般数据库都是多线程并发执行,某个线程执行某个命令的性能可能并不能代表整体性能,但是对 Redis 来说,它是单线程的,一旦出现慢日志,可能就需要马上得到重视,最好去查一下具体是什么原因了。

监控服务
-Sentinel

Sentinel 是 Redis 自带的工具,它可以对 Redis 主从复制进行监控,并实现主挂掉之后的自动故障转移。在转移的过程中,它还可以被配置去执行一个用户自定义的脚本,在脚本中我们就能够实现报警通知等功能。
-Redis Live
Redis Live 是一个更通用的 Redis 监控方案,它的原理是定时在 Redis 上执行 MONITOR 命令,来获取当前 Redis 当前正在执行的命令,并通过统计分析,生成web页面的可视化分析报表。
-Redis Faina
Redis Faina 是由著名的图片分享应用 instagram 开发的 Redis 监控服务,其原理和 Redis Live 类似,都是对通过 MONITOR 来做的。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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