Prometheus实战教程 - Redis 监控

原创于 2025-12-23 17:47:34 发布 · 319 阅读

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#prometheus #redis #数据库

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Prometheus 监控 Redis

一、架构说明

Redis 监控架构核心由 Redis 实例、redis_exporter（Redis 指标采集器）、Consul（服务发现）、Prometheus（指标存储与查询）、Grafana（可视化展示）五部分组成：

redis_exporter 部署在 Redis 节点（或可访问 Redis 的节点），通过 Redis 协议采集指标并暴露 HTTP 接口（默认 9121 端口）；
Redis 服务注册到 Consul，实现服务自动发现；
Prometheus 通过 Consul 服务发现机制，自动抓取所有 Redis 实例的 exporter 指标；
Grafana 对接 Prometheus，通过预制面板可视化 Redis 指标，并配置告警规则。

二、前置条件

已部署 Redis（单机/集群/哨兵模式均可），且 Redis 实例可被 redis_exporter 访问；
已部署 Consul 集群（或单节点），且 Prometheus 可访问 Consul；
已部署 Prometheus 服务，且配置文件可修改、服务可重启；
已部署 Grafana 服务，且可访问 Prometheus 数据源；
服务器具备基础的 Linux 操作权限（如创建用户、配置系统服务、执行 wget/curl 等）；
Redis 若开启密码认证，需提前准备认证密码；若为集群模式，需确保集群节点互通。

三、步骤 1：部署 redis_exporter（Redis 指标采集）

3.1 下载并安装 redis_exporter

推荐下载稳定版（以 v1.50.0 为例，可根据实际需求替换版本号）：

# 创建安装目录
mkdir -p /data/monitor
cd /data/monitor

# 下载二进制包（适配 Linux amd64 架构）
wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.80.0/redis_exporter-v1.80.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压并移动可执行文件
tar -zxvf redis_exporter-v1.80.0.linux-amd64.tar.gz
mv redis_exporter-v1.80.0.linux-amd64  redis_exporter

# 验证安装（输出版本信息则成功）
redis_exporter --version

3.2 配置 Redis 授权（供 exporter 连接）

场景 1：Redis 无密码（仅测试环境）

无需额外授权，确保 redis_exporter 所在节点可访问 Redis 的 6379 端口即可。

场景 2：Redis 有密码认证

若 Redis 开启密码，无需创建专用用户（Redis 无用户体系，仅密码认证），只需确保 exporter 能通过密码连接：

# 登录 Redis 验证密码有效性（示例）
redis-cli -h <Redis_IP> -p 6379 -a <Redis_Password> ping
# 输出 PONG 则密码有效

场景 3：Redis 集群/哨兵模式

需确保 exporter 能访问集群所有节点（或哨兵节点），密码需与集群统一认证密码一致。

3.3 系统服务方式启动 redis exporter

创建 systemd 服务文件，确保 exporter 开机自启：

vim /etc/systemd/system/redis_exporter.service

服务文件内容：

[Unit]
Description=Redis Exporter for Prometheus
After=network.target

[Service]
User=root
Group=root
Type=simple
# 指定配置文件启动
ExecStart=/data/monitor/redis_exporter/redis_exporter --redis.addr redis://127.0.0.1:30017 --redis.password "trRxHw8Ugd" --namespace redis
Restart=on-failure
RestartSec=5s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动并设置开机自启：

# 重新加载 systemd 配置
systemctl daemon-reload

# 启动服务
systemctl start redis_exporter

# 设置开机自启
systemctl enable redis_exporter

# 验证状态（输出 active (running) 则成功）
systemctl status redis_exporter

# 验证指标暴露（访问 9121 端口，输出指标则成功）
curl http://[IP]:9121/metrics

在这里插入图片描述

四、步骤 2：Redis 服务注册到 Consul

方式 1：手动注册（通过 Consul HTTP API）

适用于临时测试或少量实例，通过 curl 调用 Consul API 注册：

# 注册 Redis 服务（替换以下参数）
curl http://192.168.37.40:8500/v1/agent/service/register -X PUT -i -H "Content-Type:application/json" -H "X-Consul-Token: f5cc7d96-ba0f-0501-4252-903e059514bb" -d '{
  "ID": "redis-192.168.37.21:30017",  
  "Name": "redis-exporter",
  "Tags": [
    "redis-exporter",
    "dev"
  ],
  "Address": "192.168.37.21",
  "Port": 9121,
  "EnableTagOverride": false,
  "Check": {
    "DeregisterCriticalServiceAfter": "90m",
    "HTTP": "http://192.168.37.21:9121/metrics",
    "Interval": "10s",
    "timeout": "2s"
  }
}'

验证服务注册结果

访问 Consul Web UI（http://<Consul_IP>:8500），在「Services」页面查看 redis 服务状态为「Passing」；或通过 API 验证：

curl http://<Consul_IP>:8500/v1/catalog/service/redis
# 输出包含 Redis 服务信息则注册成功

在这里插入图片描述

五、步骤 3：Prometheus 配置 Consul 服务发现

5.1 编辑 Prometheus 配置文件（prometheus.yml）

修改 Prometheus 主配置文件，添加 Consul 服务发现配置：

vim /etc/prometheus/prometheus.yml

在 scrape_configs 节点下添加 Redis 采集配置：

scrape_configs:
  # 原有配置（如 Prometheus 自身监控）保留
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]

# 新增 Redis 采集配置（通过 Consul 发现）
  - job_name: "redis-exporter"
    consul_sd_configs:
      - server: "192.168.37.40:8500"  # Consul 地址
        token: f5cc7d96-ba0f-0501-4252-903e059514bb
        services: ["redis-exporter"]         # 匹配 Consul 中注册的服务名称
    relabel_configs:
      # 添加自定义标签，便于区分实例
      - source_labels: ["__meta_consul_service_id"]
        target_label: "redis_instance"

5.2 验证 Prometheus 配置并重启

# 验证配置文件语法（无报错则有效）
promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml

# 重启 Prometheus 服务
systemctl restart prometheus

# 验证服务状态
systemctl status prometheus

5.3 确认服务发现结果

访问 Prometheus Web UI（http://<Prometheus_IP>:9090）：

进入「Status」→「Targets」页面；
找到 redis job，查看目标列表中是否包含 Redis 实例的 exporter 地址，且状态为「UP」。

在这里插入图片描述

六、步骤 4：可视化监控（Grafana）

6.1 导入 Redis 监控面板

登录 Grafana Web UI（默认 http://<Grafana_IP>:3000，账号密码 admin/admin）；
进入「Dashboards」→「Import」；
输入官方推荐的 Redis 面板 ID：11835（Redis Dashboard for Prometheus），或 763（基础 Redis 监控）；
选择已配置的 Prometheus 数据源，点击「Import」完成导入；
导入后即可看到 Redis 各项指标的可视化图表（如内存使用、连接数、命中率、命令执行量等）。

在这里插入图片描述

七、Redis 监控指标

八、告警

告警规则（Prometheus 配置）

在 Prometheus 配置目录创建 Redis 告警规则文件 redis_alerts.yml：

groups:
- name: redis_alerts
  rules:
  # Redis-exporter 实例不可以
  - alert: RedisExporterDown  # 告警名称
    expr: |
      # 核心表达式：检测 Consul 发现的 Redis-exporter 实例状态为 DOWN
      up{job="redis-exporter"} == 0
      # 或备选表达式（不依赖 Consul，直接检测指标）：
      # absent(redis_uptime_in_seconds)
    for: 30s  # 持续30秒DOWN才触发（避免抖动）
    labels:
      severity: critical  # 告警级别
      service: redis
    annotations:
      summary: "Redis-exporter 进程停止运行"
      description: "实例 {{ $labels.instance }} 的 Redis-exporter 已停止（持续30秒），请立即检查！"

  # Redis 实例不可用
  - alert: RedisDown
    expr: redis_up == 0
    for: 20s
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "Redis 实例不可用 ({{ $labels.instance }})"
      description: "Redis 实例已下线超过 10 秒，请检查实例状态。"

  # 当前连接数超过最大连接数的80%
  - alert: RedisConnectionsHigh
    expr: |
      redis_connected_clients > (redis_max_clients * 0.8)
    for: 1m  # 持续1分钟触发，过滤瞬时峰值
    labels:
      severity: warning
      service: redis
      alert_type: connection_limit
    annotations:
      summary: "Redis连接数接近上限 ({{ $labels.instance }})"
      description: |
        "Redis实例 {{ $labels.instance }} 当前连接数 {{ $value | humanize }} 
        已超过最大连接数的80%"

  # 连接数5分钟内增长超过200%
  - alert: RedisConnectionsRapidGrowth
    expr: |
      # 核心逻辑：当前值 / 5分钟前的值 > 3（增长200%）
      redis_connected_clients / (redis_connected_clients offset 5m) > 3
      # 保护条件：排除当前连接数为0或5分钟前连接数为0的情况，避免除零错误
      and redis_connected_clients > 0
      and (redis_connected_clients offset 5m) > 0
    for: 2m  # 持续2分钟触发，过滤短期抖动
    labels:
      severity: critical
      service: redis
      alert_type: connection_growth
    annotations:
      summary: "Redis连接数5分钟内激增 ({{ $labels.instance }})"
      description: |
        "Redis实例 {{ $labels.instance }} 连接数5分钟内增长超过200%。"

  # 内存使用率高
  - alert: RedisMemoryUsageHigh  # 告警规则名称
    expr: |
      100 * (
        redis_memory_used_bytes 
        / 
        (redis_memory_max_bytes > 0)  # 排除max内存为0的情况，避免除零错误
      ) > 85  # 内存使用率阈值，可根据实际情况调整（建议85%-90%）
    for: 3m  # 持续5分钟超过阈值才触发告警，避免瞬时波动
    labels:
      severity: warning  # 告警级别（warning/critical）
      service: redis     # 服务标签，便于分类
      category: memory   # 告警类别
    annotations:
      summary: "Redis 内存使用率过高 [{{ $labels.instance }}]"  # 告警摘要
      description: |
        "Redis 实例 {{ $labels.instance }} 内存使用率超过 85% (当前值: {{ $value | humanize }})"


  # 5. 慢查询数增加
  - alert: RedisSlowQueriesIncreased
    expr: increase(redis_slowlog_length[5m]) > 0
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis 慢查询数增加 ({{ $labels.instance }})"
      description: "过去 5 分钟内新增慢查询 {{ $value }} 条，请检查慢查询日志。"

在 prometheus.yml 中引入告警规则文件：

rule_files:
  - "redis_alerts.yml"
  # 其他告警规则文件...

重启 Prometheus 使告警规则生效。

压测和告警验证

压测工具：使用 redis-benchmark 模拟高并发访问，验证性能指标和告警：

# 模拟 100 并发，执行 10 万次 SET 命令
redis-benchmark -h <Redis_IP> -p 6379 -a <Redis_Password> -c 100 -n 100000 -d 1024

告警验证：

告警通知实现 - 邮件 + 钉钉 + 自定义告警模板

总结

Redis 监控核心是通过 redis_exporter 采集指标，结合 Consul 实现服务自动发现，Prometheus 存储指标，Grafana 可视化；
必监控指标包括可用性（redis_up）、内存使用率、缓存命中率、主从同步状态，需针对这些指标配置告警；
不同部署模式（单机/集群/哨兵）需关注差异化指标，集群需重点监控 redis_cluster_state，哨兵需关注监控的主节点数。