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redis环境信息和日志列表
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）：
slowlog-log-slower-than 100
slowlog-max-len 1000000复制代码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
- 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：
@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();
}
}
}复制代码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：
@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));
}
}复制代码本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
