效果展示如下所示:
实时监控
redis配置
在windows下安装的redis,在安装目录找到redis.windows.conf文件,修改以下字段(按实际情况设置):
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slowlog-log-slower-than 100
slowlog-max-len 1000000
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slowlog-log-slower-than:是配置需要日志记录的命令执行时间,单位是微秒,也就是说配置为100,会记录命令执行时间为0.1ms以上的记录。如果设置为0,就会记录所有执行过的命令。
slowlog-max-len:是配置日志记录的条数,因为这个日志也是存储在内存中的,所以不需要担心记录日志会影响性能,但是会消耗一定内存。
完成对这些信息的获取主要还是利用redis的一些命令,如果是win系统下安装的redis,在安装目录运行redis-cli.exe这个文件,输入info,再回车,就可以看到输出很多字段的参数
部分具体参数对应的意思如下:
- server : 一般 redis 服务器信息,包含以下域:
- redis_version : redis 服务器版本
- redis_git_sha1 : git sha1
- redis_git_dirty : git dirty flag
- os : redis 服务器的宿主操作系统
- arch_bits : 架构(32 或 64 位)
- multiplexing_api : redis 所使用的事件处理机制
- gcc_version : 编译 redis 时所使用的 gcc 版本
- process_id : 服务器进程的 pid
- run_id : redis 服务器的随机标识符(用于 sentinel 和集群)
- tcp_port : tcp/ip 监听端口
- uptime_in_seconds : 自 redis 服务器启动以来,经过的秒数
- uptime_in_days : 自 redis 服务器启动以来,经过的天数
- lru_clock : 以分钟为单位进行自增的时钟,用于 lru 管理
- clients : 已连接客户端信息,包含以下域:
- connected_clients : 已连接客户端的数量(不包括通过从属服务器连接的客户端)
- client_longest_output_list : 当前连接的客户端当中,最长的输出列表
- client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中,最大输入缓存
- blocked_clients : 正在等待阻塞命令(blpop、brpop、brpoplpush)的客户端的数量
- memory : 内存信息,包含以下域:
- used_memory : 由 redis 分配器分配的内存总量,以字节(byte)为单位
- used_memory_human : 以人类可读的格式返回 redis 分配的内存总量
- used_memory_rss : 从操作系统的角度,返回 redis 已分配的内存总量(俗称常驻集大小)。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。
- used_memory_peak : redis 的内存消耗峰值(以字节为单位)
- used_memory_peak_human : 以人类可读的格式返回 redis 的内存消耗峰值
- used_memory_lua : lua 引擎所使用的内存大小(以字节为单位)
- mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率
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mem_allocator : 在编译时指定的, redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。
在理想情况下, used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。
当 rss > used ,且两者的值相差较大时,表示存在(内部或外部的)内存碎片。
内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。
当 used > rss 时,表示 redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了,在这种情况下,操作可能会产生明显的延迟。当 redis 释放内存时,分配器可能会,也可能不会,将内存返还给操作系统。
如果 redis 释放了内存,却没有将内存返还给操作系统,那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 redis 内存占用并不一致。
查看 used_memory_peak 的值可以验证这种情况是否发生。 - persistence : rdb 和 aof 的相关信息
- stats : 一般统计信息
- replication : 主/从复制信息
- cpu : cpu 计算量统计信息
- commandstats : redis 命令统计信息
- cluster : redis 集群信息
- keyspace : 数据库相关的统计信息
java部分代码实现
上面是命令窗的方式,使用java的话,我们就是借助jedis这个框架来帮我们完成:
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@component
public class redisutil {
@autowired
jedispool jedispool;
// 获取redis 服务器信息
public string getredisinfo() {
jedis jedis = null ;
try {
jedis = jedispool.getresource();
client client = jedis.getclient();
client.info();
string info = client.getbulkreply();
return info;
} finally {
// 返还到连接池
jedis.close();
}
}
// 获取日志列表
public list<slowlog> getlogs( long entries) {
jedis jedis = null ;
try {
jedis = jedispool.getresource();
list<slowlog> loglist = jedis.slowlogget(entries);
return loglist;
} finally {
// 返还到连接池
jedis.close();
}
}
// 获取日志条数
public long getlogslen() {
jedis jedis = null ;
try {
jedis = jedispool.getresource();
long loglen = jedis.slowloglen();
return loglen;
} finally {
// 返还到连接池
jedis.close();
}
}
// 清空日志
public string logempty() {
jedis jedis = null ;
try {
jedis = jedispool.getresource();
return jedis.slowlogreset();
} finally {
// 返还到连接池
jedis.close();
}
}
// 获取占用内存大小
public long dbsize() {
jedis jedis = null ;
try {
jedis = jedispool.getresource();
// todo 配置redis服务信息
client client = jedis.getclient();
client.dbsize();
return client.getintegerreply();
} finally {
// 返还到连接池
jedis.close();
}
}
}
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这样输出的都是和控制台一样的字符串,所以还需要sevice来对数据进行封装:
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@service
public class redisservice {
@autowired
redisutil redisutil;
public list<redisinfodetail> getredisinfo() {
//获取redis服务器信息
string info = redisutil.getredisinfo();
list<redisinfodetail> ridlist = new arraylist<redisinfodetail>();
string[] strs = info.split( "\n" );
redisinfodetail rif = null ;
if (strs != null && strs.length > 0 ) {
for ( int i = 0 ; i < strs.length; i++) {
rif = new redisinfodetail();
string s = strs[i];
string[] str = s.split( ":" );
if (str != null && str.length > 1 ) {
string key = str[ 0 ];
string value = str[ 1 ];
rif.setkey(key);
rif.setvalue(value);
ridlist.add(rif);
}
}
}
return ridlist;
}
//获取redis日志列表
public list<operate> getlogs( long entries) {
list<slowlog> list = redisutil.getlogs(entries);
list<operate> oplist = null ;
operate op = null ;
boolean flag = false ;
if (list != null && list.size() > 0 ) {
oplist = new linkedlist<operate>();
for (slowlog sl : list) {
string args = json.tojsonstring(sl.getargs());
if (args.equals( "[\"ping\"]" ) || args.equals( "[\"slowlog\",\"get\"]" ) || args.equals( "[\"dbsize\"]" ) || args.equals( "[\"info\"]" )) {
continue ;
}
op = new operate();
flag = true ;
op.setid(sl.getid());
op.setexecutetime(getdatestr(sl.gettimestamp() * 1000 ));
op.setusedtime(sl.getexecutiontime()/ 1000.0 + "ms" );
op.setargs(args);
oplist.add(op);
}
}
if (flag)
return oplist;
else
return null ;
}
//获取日志总数
public long getloglen() {
return redisutil.getlogslen();
}
//清空日志
public string logempty() {
return redisutil.logempty();
}
//获取当前数据库中key的数量
public map<string,object> getkeyssize() {
long dbsize = redisutil.dbsize();
map<string,object> map = new hashmap<string, object>();
map.put( "create_time" , new date().gettime());
map.put( "dbsize" , dbsize);
return map;
}
//获取当前redis使用内存大小情况
public map<string,object> getmemeryinfo() {
string[] strs = redisutil.getredisinfo().split( "\n" );
map<string, object> map = null ;
for ( int i = 0 ; i < strs.length; i++) {
string s = strs[i];
string[] detail = s.split( ":" );
if (detail[ 0 ].equals( "used_memory" )) {
map = new hashmap<string, object>();
map.put( "used_memory" ,detail[ 1 ].substring( 0 , detail[ 1 ].length() - 1 ));
map.put( "create_time" , new date().gettime());
break ;
}
}
return map;
}
private string getdatestr( long timestmp) {
simpledateformat dateformat = new simpledateformat( "yyyy-mm-dd hh:mm:ss" );
return dateformat.format( new date(timestmp));
}
}
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上面我只是贴了部分核心代码,想具体去了解的可以去下载项目跑一下。
由于这个没有什么难度,只是就只是贴了些代码。后续也会一直更新,一步步将这个系统完善起来。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接:http://z77z.oschina.io/2017/04/04/java获取redis的日志信息和动态监控信息/