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D炸天的Redis,该如何监控?

阿飞Javaer
redis
2周前

本文重点讲述Redis的哪些metrics需要重要监控(篇幅有限,不能涵盖所有),以及我们如何获取这些metrics数据。从而确保对我们应用至关重要的Redis是否健康运行,以及当出现问题时能及时通知我们。

吞吐量

吞吐量包括Redis实例历史总吞吐量,以及每秒钟的吞吐量。可以通过命令info stats中的几个得到我们要监控的吞吐量:

# 从Rdis上一次启动以来总计处理的命令数
total_commands_processed:2255
# 当前Redis实例的OPS
instantaneous_ops_per_sec:12
# 网络总入量
total_net_input_bytes:34312
# 网络总出量
total_net_output_bytes:78215
# 每秒输入量,单位是kb/s
instantaneous_input_kbps:1.20
# 每秒输出量,单位是kb/s
instantaneous_output_kbps:2.62

内存利用率

Redis高性能保障的一个重要资源就是足够的内存。Used memory表示Redis已经分配的总内存大小。我们可以通过info memory命令获取所有内存利用了相关数据,其结果如下:

127.0.0.1:6379> info memory
# Memory
used_memory:1007888
used_memory_human:984.27K
used_memory_rss:581632
used_memory_rss_human:568.00K
used_memory_peak:1026064
used_memory_peak_human:1002.02K
total_system_memory:8589934592
total_system_memory_human:8.00G
used_memory_lua:37888
used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
mem_fragmentation_ratio:0.58
mem_allocator:libc

需要注意的是,如果我们没有配置maxmemory(可以通过config get/set maxmemory查询并在不重启Redis实例的前提下设置),那么Redis可能会耗尽服务器所有可用内存,从而可能导致swap甚至被系统kill掉。

所以建议方案是配置maxmemory,并且配置maxmemory-policy(不要是默认的noviction)。即使这样还不够,因为如果并发比较大的话,缓存逐除策略可能会忙不过来,从而依然会有无法操作Redis的错误。所以强烈建议:在配置maxmemory-policy和maxmemory双策略的前提下,对used_memory进行监控, 建议是maxmemory的90%。例如maxmemory为10G,那么当used_memory达到9G的时候,进行相关预警,从而准备扩容。

缓存命中率

缓存命中率表示缓存的使用效率,很明显,它通过公式:HitRate = keyspace_hits / (keyspace_hits + keyspace_misses) 计算得到。在info stats中恰好有这些数据:

keyspace_hits:17
keyspace_misses:1

缓存命中率建议不需要低于90%,越高越好。这个命中率越低,表示越多对缓存中没有的KEY进行了访问。可能是这些KEY已经过期、已经被删除、已经被evict、或者压根儿不存在的KEY非法访问等原因。

缓存命中率越低,或导致越多的请求穿透Redis从MySQL(或者其他速度远比Redis慢的存储服务)获取数据,从而导致越多的请求有更大的延迟,导致API耗时增加,影响用户体验。

如果是内存不足,那么需要扩容。例如info stats中的evicted_keys不为0,或者used_memory达到了内存上限。如果是用法问题,那么需要优化代码。

客户端连接数

这个值可以通过info clients中的字段connected_clients获取,它会受到操作系统ulimit和redis的maxclients配置的限制。如果Rdis客户端中报出获取不到连接数的错误(异常信息:ERR max number of clients reached),需要排查这两个地方是否限制了客户端连接数。当然,也可能还有其他其他原因,比如客户端BUG导致连接没有释放等。

慢日志

Redis和其他关系型数据库一样,也有命令执行的慢日志。慢日志收集的阈值可通过 config set slowlog-log-slower-than配置,单位是微妙。默认是10000微秒,即10ms,笔者认为这个默认值设置的太大,建议将其调整到1ms。因为这个慢日志统计的时间只是命令执行的时间,不包括客户端到服务端的时间,以及命令在服务端队列中的等待时间。以Rdis的性能来说,正常的执行时间一般在10微秒级别(单实例OPS可以达到10W)。所以,设置slowlog-log-slower-than为1000,即1毫秒已经绰绰有余:

redis> slowlog get 
1) 1) (integer) 21          # Unique ID
   2) (integer) 1439419285  # Unix timestamp
   3) (integer) 19125       # Execution time in microseconds
   4) 1) "keys"             # Command
... ...

另外,可以通过命令slowlog reset清理掉所有保存的慢日志。

说明:Redis4.0或者更高的版本多了两个额外的字段:客户端IP端口以及客户端名称。客户端名称可以通过命令:client setname 进行自定义设置。

延迟监控

任何环境都会存在延迟,关键是看延迟是否在我们能接受的范围内。一些影响会比较大的高延迟,可能会有很多的原因,例如:网络原因、计算密集型命令、时间复杂度为O(n)的命令、系统内存不够发生SWAP等。
Redis提供了非常多的工具来定位这些延迟问题。

  • slowlog
    即慢日志,前面已经有详细的说明,这是非常重要的监控项。Redis是单线程处理命令,所以如果有执行时间比较长的命令,就会导致其他命令阻塞
  • latency monitor
    latency monitoring是从Redis2.8.13开始引入的新特性,用来帮组定位延迟问题,它能够记录Redis产生延迟问题的可能原因。需要通过如下命令来开启这个特性,当然,也可以在redis.conf中配置:
config set latency-monitor-threshold ms

接下来可以通过如下命令检查是否开启成功:

redis> latency latest
1) 1) "command"             # Event name
   2) (integer) 1539479413  # Unix timestamp
   3) (integer) 381         # Latency of latest event
   4) (integer) 6802        # All time maximum latency

# 还可以查看引起延迟的历史命令:
redis> latency history command

# 延迟诊断
redis> latency  doctor
  • intrinsic latency
    Redis服务内部延迟。通过执行命令:src/redis-cli --intrinsic-latency sec得到延迟统计数据,它的结果可以用来衡量Redis服务内部延迟时间。这个命令的总运行时间由最后一个参数sec决定。通过这个命令,我们能判定搭建的Redis服务性能是否正常。命令使用参考:
afeideMBP:redis-3.2.11 litian$ src/redis-cli  --intrinsic-latency 5
Max latency so far: 1 microseconds.
Max latency so far: 4 microseconds.
Max latency so far: 11 microseconds.
Max latency so far: 17 microseconds.
Max latency so far: 115 microseconds.
Max latency so far: 648 microseconds.

99087235 total runs (avg latency: 0.0505 microseconds / 50.46 nanoseconds per run).
Worst run took 12842x longer than the average latency.
  • network latency
    前面使用--intrinsic-latency可以检查Redis内部延迟情况,但是因为Redis是远程缓存服务,命令执行时从客户端到服务端的时间延迟并没有得到统计。而且相比起内部延迟,Redis客户端到服务端的网络延迟影响更大,不确定因素也更多,比如网络抖动等。Redis也提供了相关命令来统计网络延迟情况,这个命令的本质就是通过ping你的Redis服务端来衡量响应时间。使用方法如下:
afeideMBP:redis-3.2.11 litian$ src/redis-cli  --latency -h 127.0.1.168 -p 6379
min: 0, max: 1, avg: 0.18 (174 samples)

注意:这个命令会一直运行下去,除非你主动终止它。

cachecloud

通过上文我们可知,大部分的metrics都可以通过info命令得到,毫不夸张的说,info命令是窥探Redis最好的方法。所以,要监控要Redis,我们一定要熟悉info结果中每个字段的含义,然后结合自己的业务有针对性的定制化最适合我们业务的监控方案。但是info命令只是一个单机版的命令,而一般我们的生产环境是redis集群。那么我们需要一个专业的监控服务来将整个redis集群的metric聚合起来方便我们查看,笔者在这里强烈推荐cachecloud。GIthub地址为:https://github.com/sohutv/cachecloud,
用过的都说好,嘿嘿~

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