Redis 监控系统：Prometheus, Grafana 与自定义监控指标

各位观众，欢迎来到今天的“Redis监控大冒险”讲座！我是你们的导游，今天咱们不讲高深的理论，就聊聊怎么给你的Redis王国装上监控摄像头，让它的一举一动都在你的掌握之中。

第一站：为什么要监控Redis？

想象一下，你的Redis集群就像一个繁忙的仓库，里面堆满了各种数据宝贝。如果仓库突然冒烟了，或者某个角落堵塞了，你却毫不知情，那可就麻烦大了。

监控Redis的目的，就是让你随时了解它的健康状况，及时发现并解决问题。比如：

性能瓶颈： 哪个命令执行得慢？CPU占用率是不是过高？内存是不是快爆了？
连接问题： 有没有客户端连接失败？是不是有人恶意连接？
数据异常： 键值对数量是否正常？过期策略是否生效？

没有监控，Redis就像一个黑盒子，你只能靠感觉来判断它是否正常。有了监控，你就能做到心中有数，防患于未然。

第二站：监控利器：Prometheus闪亮登场

Prometheus，这是一个开源的监控系统，专门用来收集和存储时间序列数据。简单来说，它就像一个勤劳的蜜蜂，定时去你的Redis服务器上采蜜（收集监控指标），然后把蜜（数据）存储起来。

1. 安装Prometheus

安装Prometheus有很多种方法，这里我们以Docker为例：

docker pull prom/prometheus:latest

下载镜像之后，创建一个配置文件 prometheus.yml:

global:
  scrape_interval:     15s # 每隔15秒抓取一次数据
  evaluation_interval: 15s # 每隔15秒评估一次规则

scrape_configs:
  - job_name: 'redis'
    static_configs:
      - targets: ['your_redis_host:9121'] # 你的Redis exporter地址
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090'] # Prometheus自身的监控

your_redis_host 替换成你redis服务地址。

然后运行Prometheus:

docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 
  -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml 
  prom/prometheus:latest

现在，你可以通过浏览器访问 http://localhost:9090 来查看Prometheus的界面了。

2. Redis Exporter：连接Redis和Prometheus的桥梁

Prometheus本身并不能直接读取Redis的数据，需要借助一个叫做 redis_exporter 的工具。它可以把Redis的内部数据转换成Prometheus可以理解的格式。

同样，我们使用Docker来安装 redis_exporter：

docker pull oliver006/redis_exporter:latest

运行 redis_exporter：

docker run -d --name redis_exporter -p 9121:9121 
  -e REDIS_ADDR=redis://your_redis_host:6379 
  oliver006/redis_exporter:latest

your_redis_host 替换成你的Redis服务器地址。

REDIS_ADDR 是redis连接地址。

3. Prometheus配置：让蜜蜂找到花朵

在 prometheus.yml 文件中，我们已经配置了 scrape_configs，告诉Prometheus去哪里抓取数据。确保 targets 指向了你的 redis_exporter 的地址。

重启Prometheus，让配置生效：

docker restart prometheus

现在，Prometheus应该可以从 redis_exporter 那里获取到Redis的监控数据了。你可以在Prometheus的界面上输入 redis_up 来验证是否成功连接。如果返回 1，说明连接正常。

第三站：Grafana：让数据可视化

光有数据还不够，我们需要把它们变成漂亮的图表，这样才能更直观地了解Redis的运行状态。 Grafana 就是一个强大的数据可视化工具，它可以连接Prometheus，把Prometheus中的数据变成各种各样的图表。

1. 安装Grafana

和前面一样，我们使用Docker来安装Grafana：

docker pull grafana/grafana:latest

运行Grafana：

docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana:latest

通过浏览器访问 http://localhost:3000，就可以进入Grafana的界面了。默认用户名和密码都是 admin。

2. 连接Prometheus

在Grafana中，点击 "Add data source"，选择 "Prometheus"，然后填写Prometheus的地址（例如 http://localhost:9090）。

3. 创建Dashboard：打造你的监控仪表盘

点击 "Create" -> "Dashboard"，创建一个新的Dashboard。然后，你可以添加各种图表，来展示Redis的监控数据。

例如，要显示Redis的内存使用情况，你可以添加一个 "Graph" 图表，然后在 "Metrics" 中输入 redis_memory_used_bytes。

Grafana有很多现成的Redis Dashboard，你可以直接导入使用。在Grafana的 "Dashboards" 页面，点击 "Import"，然后输入Dashboard的ID（例如 763），就可以导入一个常用的Redis Dashboard。

第四站：自定义监控指标：打造专属监控方案

虽然 redis_exporter 已经提供了很多常用的监控指标，但有时候你可能需要监控一些特定的指标，比如：

特定类型的键的数量
特定命令的执行次数
某个特定键的值

这时候，你就需要自定义监控指标了。

1. 使用Lua脚本：获取Redis内部数据

Redis支持使用Lua脚本来执行一些复杂的操作。我们可以利用Lua脚本来获取Redis内部的数据，然后把这些数据转换成Prometheus可以理解的格式。

例如，下面的Lua脚本可以获取所有类型为 string 的键的数量：

local keys = redis.call('KEYS', '*')
local count = 0
for i, key in ipairs(keys) do
  if redis.call('TYPE', key).ok == 'string' then
    count = count + 1
  end
end
return count

2. 使用Prometheus Pushgateway：推送自定义指标

Prometheus采用的是pull模式，它会定期去抓取数据。但有时候，你可能需要主动把数据推送给Prometheus。这时候，就可以使用Prometheus Pushgateway。

Pushgateway是一个中间件，它可以接收来自客户端的数据，然后把这些数据暴露给Prometheus。

首先，安装Pushgateway：

docker pull prom/pushgateway:latest

运行Pushgateway：

docker run -d --name pushgateway -p 9091:9091 prom/pushgateway:latest

然后，你可以使用 curl 命令把数据推送到Pushgateway：

curl -X POST -H "Content-Type: text/plain" --data 'my_custom_metric 123' http://localhost:9091/metrics/job/my_job

接下来，你需要配置Prometheus，让它从Pushgateway抓取数据。在 prometheus.yml 文件中，添加一个新的 scrape_config：

scrape_configs:
  - job_name: 'pushgateway'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']

3. 集成Lua脚本和Pushgateway：打造完整的自定义监控方案

现在，我们可以把Lua脚本和Pushgateway结合起来，打造一个完整的自定义监控方案。

首先，你需要把Lua脚本保存到一个文件中（例如 string_key_count.lua）。

然后，你需要编写一个脚本（例如 Python脚本），来执行Lua脚本，并把结果推送到Pushgateway。

import redis
import requests

# Redis连接配置
redis_host = 'your_redis_host'
redis_port = 6379
redis_db = 0

# Pushgateway地址
pushgateway_url = 'http://localhost:9091/metrics/job/redis_string_key_count'

# Lua脚本文件
lua_script_file = 'string_key_count.lua'

def get_string_key_count():
  """执行Lua脚本，获取string类型键的数量"""
  r = redis.Redis(host=redis_host, port=redis_port, db=redis_db)
  with open(lua_script_file, 'r') as f:
    lua_script = f.read()
  script = r.register_script(lua_script)
  count = script()
  return count

def push_metric(metric_value):
  """推送指标到Pushgateway"""
  data = f'redis_string_key_count {metric_value}'
  try:
    response = requests.post(pushgateway_url, data=data, headers={'Content-Type': 'text/plain'})
    response.raise_for_status()
    print(f"Successfully pushed metric: {data}")
  except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"Error pushing metric: {e}")

if __name__ == "__main__":
  count = get_string_key_count()
  push_metric(count)

your_redis_host 需要替换成你的redis服务地址。

运行这个Python脚本，它会执行Lua脚本，获取string类型键的数量，然后把结果推送到Pushgateway。

最后，你可以在Grafana中创建一个新的图表，来展示这个自定义的监控指标。在 "Metrics" 中输入 redis_string_key_count。

第五站：监控指标最佳实践

选择合适的监控指标非常重要。不要什么指标都监控，只监控那些对你真正有用的指标。

以下是一些常用的Redis监控指标：

指标名称	描述	重要性
`redis_up`	Redis服务器是否可用	高
`redis_memory_used_bytes`	Redis使用的内存大小	高
`redis_connected_clients`	连接到Redis的客户端数量	中
`redis_commands_processed_total`	Redis处理的命令总数	中
`redis_instantaneous_ops_per_sec`	每秒处理的命令数	中
`redis_keys_evicted_total`	被淘汰的键的总数（由于内存不足）	中
`redis_keys_expired_total`	过期的键的总数	低
`redis_latest_fork_usec`	上次fork操作的耗时，如果这个值过大，说明fork操作耗时过长，可能影响Redis的性能。	中
`redis_aof_delayed_fsync`	AOF持久化延迟同步的次数，如果这个值过大，说明AOF持久化可能存在问题。需要检查磁盘IO性能。	中

除了这些常用的指标，你还可以根据自己的业务需求，自定义一些监控指标。

第六站：报警策略：及时发现问题

光有监控还不够，你还需要设置报警策略，当某些指标超过阈值时，及时通知你。

Prometheus支持使用Alertmanager来进行报警。你可以在Prometheus中定义一些报警规则，当满足这些规则时，Prometheus会把报警信息发送给Alertmanager。 Alertmanager可以把报警信息发送到各种渠道，例如邮件、短信、Slack等等。

例如，下面的报警规则会在Redis的内存使用率超过80%时触发报警：

groups:
- name: redis_alerts
  rules:
  - alert: RedisMemoryHigh
    expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes > 0.8
    for: 5m # 持续5分钟超过阈值才报警
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "Redis memory usage is high"
      description: "Redis instance {{ $labels.instance }} is using more than 80% of its configured memory."

总结

今天的“Redis监控大冒险”就到这里了。希望通过今天的讲解，你能够掌握如何使用Prometheus、Grafana和自定义监控指标来监控你的Redis集群。记住，监控是保障Redis健康运行的关键。只有做好了监控，你才能及时发现并解决问题，让你的Redis王国永远繁荣昌盛！

祝大家监控愉快！下次再见！

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