Redis性能监控及优化一、Redis性能指标1.1 Redis性能压力1.2.1 Server1.2.2 Clients1.2.3 Memory1.2.4 Persistence1.2.5 Stats1.2.6 Replication1.2.7 CPU1.2.8 Cluster1.2.9 Keyspace1.2.10 Commandstats二、Redis监控工具2.1 Prometheus+
转载 2023-09-08 23:43:33
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如何搭建一个监控系统生产环境必须是可监控,一个对开发者黑盒线上应用无异于灾难。一个简单监控系统大致包含以下几部分:采集数据保存数据数据可视化监控告警 从一个熟悉画面开始: 这是javaer每天都会看到一个画面,当然为了减少bug,有时候也需要借助一下来自东方神秘力量 仔细看console第一行,灰色字体&被折叠,看起来很不起眼,就被忽略了。
## 使用Java实现Redis监控 Redis作为一个高效内存数据存储,广泛应用于缓存、消息队列等场景。然而,监控Redis性能与状态对于确保其正常运行至关重要。本文将介绍如何使用Java实现Redis监控,重点介绍监控指标和一些常见监控工具。 ### 监控Redis指标 在监控Redis时,我们关注以下几个核心指标: 1. **内存使用率**:当前使用内存占总内存比例。
原创 11月前
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第一:Redis 是什么?Redis是基于内存、可持久化日志型、Key-Value数据库 高性能存储系统,并提供多种语言API.第二:出现背景数据结构(Data Structure)需求越来越多, 但memcache中没有, 影响开发效率性能需求, 随着读操作上升需要解决,经历过程有:数据库读写分离(M/S)–>数据库使用多个Slave–>增加Cache (memcache
转载 2023-07-13 20:27:41
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Redis】原理篇:Redis过期删除与内存淘汰 文章目录【Redis】原理篇:Redis过期删除与内存淘汰1. 过期删除策略1.1 如何设置过期时间?1.2 如何判定 key 过期了?1.3 过期策略有哪些?1.3.1 定时删除1.3.2 惰性删除1.3.3 定期删除1.4 Redis 过期策略是什么?1.4.1 Redis 是怎么实现惰性删除?1.4.2 Redis 是怎么实现定期删除
转载 2023-08-15 21:57:23
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Zabbix监控Redis0.Redis使用自带INFO命令,进行状态监控。以一种易于解释且易于阅读格式,返回关于Redis服务器各种信息和统计数值。[root@web01 zabbix_agentd.d]# yum install redis -y [root@web01 zabbix_agentd.d]# systemctl start redis[root@web01 zabbix_a
一 消息队列1. 定义消息队列中间件是分布式系统中重要组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题。实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少中间件。目前在生产环境,使用较多消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等。2. 消息队列适用场景消息队列适用场景包括异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯
转载 2024-08-09 23:09:05
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前言Redis单节点存在单点故障问题,为了解决单点问题,一般都需要对redis配置从节点,然后使用哨兵来监听主节点存活状态,如果主节点挂掉,从节点能继续提供缓存功能。主从配置结合哨兵模式能解决单点故障问题,提高redis可用性。从节点仅提供读操作,主节点提供写操作。对于读多写少状况,可给主节点配置多个从节点,从而提高响应效率。主从复制过程:从节点执行slaveof[masterIP][mast
对于任何应用服务和组件,都需要一套完善可靠谱监控方案。尤其redis这类敏感纯内存、高并发和低延时服务,一套完善监控告警方案,是精细化运营前提。 一、Redis监控告警价值redis故障快速通知,定位故障点;对于DBA,redis可用性和性能故障需快速发现和定位解决。 分析redis故障Root cause redis容量规划和性能管理 redis硬件资源利用率和成本1、r
转载 2023-11-20 21:28:55
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# Java通过Redis实现心跳监控 ## 简介 在分布式系统中,心跳监控是一种常见机制,用于检测其他节点存活状态。通过定期发送心跳信号,并监控其他节点是否收到心跳,可以及时发现节点故障或者宕机情况。 Redis是一种高性能键值对存储数据库,具有快速读写能力和持久化功能。利用Redis特性,我们可以通过在Redis中设置一个键,并定期更新其过期时间来实现心跳监控。 本文将介绍
原创 2023-08-21 07:11:16
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一、Redis监控  1. Redis状态信息命令info    A. info stats      keyspace_hits:key命中次数,指当使用命令向redis中查询某个key数据时,redis数据存在时就返回并keyspace_hits加1;理论上减少keyspace_misses就可以提高命中率,应用响应性能和并发性能就越好; 二、Redis慢查询  1. Redis
转载 2023-07-29 11:26:54
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1.通过shell或者python写redis监控脚本。 2.下载zabbix-redis模板,官网或者博客等寻址下载或者也可以自己写。 3.监控指定主机并且导入模板确认各项功能都支持。 4.关联主机测试监控项。zabbix-server 192.168.169.131 zabbix-clent 192.168.169.2261.在被监控端编写获取redisvalue值脚本[root@clien
转载 2023-11-01 17:25:31
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发包QPS控制,有两个难点。1. redis交互流量限制。假设每分钟有1000条流量任务生成,每条跑20个插件,每个插件发5个数据包,每分钟约发十万请求。 那么在发包处做QPS会遇到一个问题,如果每次发包时先问一下redis “这条流量在不在QPS限定范围内?如果在,这一秒这一分钟QPS是否已经达到上限不能发送了?如果 没达到我就发送顺便redis这个域名当前秒发送量也+1”, 至少每分钟与r
项目地址:https://github.com/nkrode/RedisLive配置文档:http://www.nkrode.com/article/real-time-dashboard-for-redis 首先下载安装python运行环境(Python官网:https://www.python.org/),版本选择是2.7,一路下一步安装完毕,我安装在C盘(路径:C:\Pyth
文章目录前言环境说明1. redis_exporter2. 配置prometheus3. n9e配置3.1 导入指标释义3.2 手动配置图表(方法一)配置方式使用n9e(建议)配置方式选择prometheus配置变量3.3 导入模板(方法二)【附录】使用Grafana 前言目前使用prometheus+n9e监控 redis。附录里写了之前用grafana+promethues监控rides
转载 2023-08-15 17:37:06
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       Redis集群监控RedisClusterManagerRedisClusterManager监控Redis集群环境要求:Java8+ jdk配置这里略过 RedisClusterManager 下载地址:https: //g
转载 2023-09-19 19:25:53
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20大进阶架构专题每日送达 Redis作为缓存系统,在整个后端体系中是较为重要一环,需要实时监控运行状态。现在有各种各样工具都可以对 Redis 进行监控,例如:redis-stat、RedisLive等,在使用过各种各样监控工具后,个人感觉redis_exporter较为好用,配合Prometheus+Grafana,不仅监控灵活、展现直观还可以进行自行封装来获取各种特别关注数据指标。
转载 2023-08-26 10:12:20
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01_为什么要用缓存减轻数据库压力 缓存一般是内存存储数据,所以查询速度快,相比较数据直接冲数据库获取要快很多,可以更快释放线程,让单位时间内吞吐量更大,可以大大降低数据库访问压力。提升请求速度 在目前绝大多数大型网站中,普遍使用Redis和MemCache作为数据库缓存,缓存可以替数据库承担一部分请求和压力,提升数据访问速度从而提升了Web服务器吞吐量。Redis缓存和mybat
转载 2023-08-14 13:45:58
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在使用 Redis 进行高性能数据存储时,监控阈值设置关系到系统稳定性和性能发挥。合适监控阈值能及时发现潜在问题,降低业务风险,反之,可能导致性能剧烈下降或服务不可用。本文将详细记录解决“Redis 监控阈值”问题过程,包括各个环节深入分析与具体实施。 ### 背景定位 在一个金融服务平台中,Redis 被广泛用于实时数据缓存。随着用户数量增加,Redis 性能逐渐成为瓶颈,
原创 7月前
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# 监控 Redis 集群 ## 介绍 在现代应用程序中,Redis 是一个经常用于缓存和数据存储流行选择。当我们在生产环境中使用 Redis 集群时,我们需要确保集群稳定运行和监控。在本文中,我将向你介绍如何实现 Redis 集群监控。 ## 流程 首先,让我们来看一下整个监控过程流程图: ```mermaid flowchart TD A[连接到 Redis 集群]
原创 2024-02-04 05:30:32
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