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Redis的监控指标

时间:2024-05-08 22:22:06浏览次数:22  
标签:used Redis redis 指标 内存 监控 memory CPU

一、内存使用情况    redis-cli info #memory

1、总内存使用量(80%)。used_memory实际使用内存     used_memory_peak峰值,used_memory_rss系统分配给redis的总内存大小,包含内存碎片。

2、内存碎片。mem_fragmentation_ratio = used_memory_rss/used_memory   

  <1 表示Redis内存分配超出了物理内存,操作系统正在进行内存交换,内存交换会引起非常明显的响应延迟;

  > 1.5 说明Redis消耗了实际需要物理内存的150%以上,其中50%是内存碎片率,可能是操作系统或Redis实例中内存管理变差的表现。

  redis4.0以上手动回收内存碎片:memory purge   也可以开启自动内存回收:config set activedefrag yes

  4.0之前,则需要重启实例,释放内存。

3、缓存命中率(70%),确保大部分请求都可以从内存中获取数据,而不是从磁盘。
  maxmemory_policy:volatile-lru

 二、连接数    redis-cli info #clients

1、当前连接数。connected_clients(仅当前实例,不包括slave),
blocked_clients:正在等待阻塞命令(BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH)的客户端的数量。


2、total_connections_received  总连接数据。
rejected_connections:因为最大客户端数量限制而被拒绝的连接请求数量。
连接数/s,拒绝数/s。可以查看当前的连接情况。

三、命令执行   redis-cli info commandstats

  instantaneous_ops_per_sec:每秒执行命令数

  expired_keys:过期的数据库键数量。
  evicted_keys:因最大内存容量限制而被驱逐的键数量。
  key命中率= keyspace_hits(键空间命中数) / keyspace_misses(键空间未命中数)

  total_net_input_bytes:网络流入总流量
  total_net_output_bytes:网络流出总流量

慢SQL:redis.conf 文件先配置:
slowlog-log-slower-then 1000000 (1秒)     执行超过该值就被记录为慢SQL
slowlog-max-len  300           合计保留最近300条。  

获取慢SQL列表:slowlog get N

四、持久化   redis-cli info persistence

  rdb_last_bgsave_status/aof_last_write_status/aof_last_bgrewrite_status:最后一次持久化/AOF重写状态
  rdb_last_save_time:1591876204           最后一次持久化保存磁盘的时间戳
  aof_pending_bio_fsync:后台IO队列中等待fsync的任务数
  aof_current_size:AOF当前文件大小

策略:三个条件中的任意一个,bgsave 命令就会被执行:
  save 900 1                     服务器在 900秒 之内,对数据库进行了至少 1次 修改。
  save 300 10                   服务器在 300秒 之内,对数据库进行了至少 10次 修改。
  save 60 10000               服务器在 60秒 之内,对数据库进行了至少 10000次 修改。

五、CPU    redis-cli info cpu

  used_cpu_sys:Redis服务器耗费的系统CPU
  used_cpu_user:Redis服务器耗费的用户CPU
  used_cpu_sys_children:Redis后台进程耗费的系统CPU
  used_cpu_user_children:Redis后台进程耗费的用户CPU

六、复制

  maxmemory_policy:volatile-lru    
  master_role:主从连接状态
  master_repl_offset:主从间这个变量的差距代表延迟的偏移量
  cluster_enabled:是否使用集群

 

标签:used,Redis,redis,指标,内存,监控,memory,CPU
From: https://www.cnblogs.com/rcsy/p/18181027

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