redis线上环境监控脚本(python脚本)

本文介绍了一个用于监控Redis线上环境的Python脚本,包括需求背景、主要流程及其实现。脚本通过shell获取Redis监控信息并保存,然后使用Python对数据进行统计分析,以了解每秒处理的指令及分布,帮助优化缓存性能。

最近一个月没啥更新,身边发生太多事,毕业几年来霉运太多,虽然不信命,但我信有些人命的确好,有些人命的确差,其它不说也罢。(大家一定要注意身体啊,健康比任何东西都重要)

本文要监控的这个脚本,是在一个月前左右,对于线上redis中项指令操作需要进行统计分析时写的一个工具:

一.需求

由于是其于client的分布式缓存,需要知道每个结点,当前每秒所处理的指令有哪些,主要集中在哪些操作,哪些操作过多,可以进行优化等.基于这些需求,需要知道现在线上每个redis结点下有哪些操作。

二.背景

redis-monitor指令可以导出当前redis结点所有操作的二进制文件(此操作不建议常开,只是分析时用,对redis结点有性能影响)。

其中业界使用比较多的redis-live,此监控还基于图形化的方式部署,中间我也 部署过,安装的东西很多,一堆流程,而且我们不需要这么详细的监控,只是一个分析帮助工具,所以太笨重了,其也是基于redis-monitor的脚本分析来进行监控的。

三.工具

考虑到我们只是需要对redis-monitor所导出的二进制文件进行一些统计,因此这样就相对比较简单了,java,shell脚本都可以实现,当然如果要做shell是首选。

可是考虑到shell对处理文本的局限性,因此考虑使用python来实现(解析性语言,总体感觉是,简单,易用,还不需要像java那样烦锁的打包,发布等!)

四.主要流程

要对redis的执行指令进行统计主要分两步:

一.redis-monitor对应的输出进行重定向,统计某一段时间段的redis指令情况,保存为某个文件。

二.使用python对上面保存的monitor指令集进行处理,并输出统计结果。

shell脚本如下:

##此shell脚本用于获取指定的redis结点的monitor指令的监控信息。保存在db.txt文件中

### 监控 RedisPython 脚本和解决方案 为了实现对 Redis 的监控,可以使用 Python 编写脚本来获取并分析 Redis 提供的监控数据。Redis 本身提供了 `INFO` 命令来输出服务器的状态信息,并且可以通过客户端库(如 `redis-py`)与 Redis 进行交互。 #### 获取 Redis 状态信息 通过 `INFO` 命令可以获取 Redis 的详细状态信息,包括内存使用情况、连接数、持久化状态等。Python 可以使用 `redis-py` 库执行该命令[^1]: ```python import redis # 创建 Redis 客户端连接 client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) # 执行 INFO 命令并获取结果 info = client.info() # 输出部分监控信息 print("Redis 版本:", info.get('redis_version')) print("运行模式:", info.get('redis_mode')) print("内存使用量:", info.get('used_memory_human')) print("当前连接数:", info.get('connected_clients')) ``` #### 监控命令执行统计 Redis 提供了 `SLOWLOG` 命令来记录执行时间较长的命令,可以帮助识别性能瓶颈。结合 Python,可以定期查询慢日志并进行分析[^1]: ```python # 获取慢日志条目 slow_logs = client.slowlog_get(10) # 获取最近的 10 条慢日志 # 输出慢日志信息 for log in slow_logs: print(f"ID: {log['id']}, 时间戳: {log['timestamp']}, 命令: {log['command'].decode('utf-8')}") ``` #### 实时监控命令频率 Redis 提供了内置的命令统计功能,可以通过 `COMMAND STATS` 获取每个命令的调用次数和耗时。利用 Python,可以实时获取这些统计数据并分析高频率或高延迟的命令: ```python # 获取命令统计信息 command_stats = client.execute_command('COMMAND STATS') # 解析并输出命令调用次数和耗时 for cmd, stats in command_stats.items(): calls = stats[b'calls'] microseconds = stats[b'usec'] avg_time = microseconds / calls if calls > 0 else 0 print(f"命令: {cmd.decode('utf-8')}, 调用次数: {calls}, 平均耗时: {avg_time:.2f} 微秒") ``` #### 持续监控与告警机制 可以通过定时任务(如 `cron job` 或 `APScheduler`)持续收集 Redis 的监控数据,并将结果存储到日志文件或数据库中。当检测到异常指标(如内存过高、连接数激增等)时,触发告警通知[^1]: ```python import time def monitor_redis(): while True: # 获取当前连接数 connected_clients = info.get('connected_clients') print(f"当前连接数: {connected_clients}") # 如果连接数超过阈值,触发告警 if connected_clients > 100: print("警告:连接数超过阈值!") # 每隔 5 秒监控一次 time.sleep(5) # 启动监控 monitor_redis() ``` #### 使用第三方工具增强监控能力 除了自定义脚本外,还可以结合第三方工具(如 Prometheus + Grafana)实现更强大的可视化监控。Prometheus 可以通过 Exporter 收集 Redis 的指标,Grafana 则提供丰富的仪表盘展示功能。这种方式适合需要长期监控和复杂分析的场景。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值