如何使用Python代码获取Azure Redis的监控指标值

发布时间：2022-03-29 15:55:19 作者：iii
来源：亿速云阅读：220

# 如何使用Python代码获取Azure Redis的监控指标值

## 目录
1. [Azure Redis监控概述](#azure-redis监控概述)
2. [准备工作](#准备工作)
   - [Azure账户与Redis实例](#azure账户与redis实例)
   - [Python环境配置](#python环境配置)
   - [必要的Python库](#必要的python库)
3. [Azure Monitor API基础](#azure-monitor-api基础)
   - [Azure Monitor REST API简介](#azure-monitor-rest-api简介)
   - [认证与授权](#认证与授权)
4. [使用Python获取监控指标](#使用python获取监控指标)
   - [获取访问令牌](#获取访问令牌)
   - [构建API请求](#构建api请求)
   - [解析响应数据](#解析响应数据)
5. [完整代码示例](#完整代码示例)
   - [基础指标获取](#基础指标获取)
   - [高级查询与过滤](#高级查询与过滤)
6. [数据处理与可视化](#数据处理与可视化)
   - [使用Pandas处理数据](#使用pandas处理数据)
   - [Matplotlib可视化示例](#matplotlib可视化示例)
7. [最佳实践与注意事项](#最佳实践与注意事项)
8. [常见问题解答](#常见问题解答)

<a name="azure-redis监控概述"></a>
## 1. Azure Redis监控概述

Azure Cache for Redis提供了丰富的监控指标，帮助用户了解缓存性能和使用情况。通过监控这些指标，您可以：

- 识别性能瓶颈
- 优化资源配置
- 预测容量需求
- 诊断问题

Azure Redis提供的关键指标包括：
- **缓存命中率**：反映缓存效率
- **已用内存**：监控内存使用情况
- **网络带宽**：进出缓存的数据量
- **连接数**：当前客户端连接数量
- **操作数**：每秒处理的操作数量

<a name="准备工作"></a>
## 2. 准备工作

<a name="azure账户与redis实例"></a>
### 2.1 Azure账户与Redis实例

1. 确保拥有有效的Azure订阅
2. 已创建Azure Cache for Redis实例
3. 记录下Redis实例的以下信息：
   - 订阅ID
   - 资源组名称
   - Redis实例名称

<a name="python环境配置"></a>
### 2.2 Python环境配置

推荐使用Python 3.7或更高版本。可以使用虚拟环境隔离项目依赖：

```bash
python -m venv redis-monitor-env
source redis-monitor-env/bin/activate  # Linux/macOS
redis-monitor-env\Scripts\activate     # Windows

2.3 必要的Python库

安装所需库：

pip install azure-identity azure-mgmt-monitor pandas matplotlib requests

主要库说明： - azure-identity：用于Azure身份验证 - azure-mgmt-monitor：访问监控数据的官方SDK - pandas：数据处理和分析 - matplotlib：数据可视化

3. Azure Monitor API基础

3.1 Azure Monitor REST API简介

Azure Monitor提供了两种获取指标的方式：

Metrics REST API：直接通过HTTP请求获取
Python SDK：官方提供的更高级封装

API核心端点：

https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Cache/Redis/{cacheName}/providers/microsoft.insights/metrics

3.2 认证与授权

获取监控数据需要服务主体(Service Principal)认证：

在Azure Portal创建AD应用
分配”Monitoring Reader”角色
记录以下凭证：
- 租户ID (tenant_id)
- 客户端ID (client_id)
- 客户端密钥 (client_secret)

4. 使用Python获取监控指标

4.1 获取访问令牌

使用azure-identity获取访问令牌：

from azure.identity import ClientSecretCredential

credential = ClientSecretCredential(
    tenant_id="your-tenant-id",
    client_id="your-client-id",
    client_secret="your-client-secret"
)

4.2 构建API请求

使用azure.mgmt.monitor构建指标查询：

from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
from datetime import timedelta

monitor_client = MonitorManagementClient(
    credential,
    "your-subscription-id"
)

resource_uri = (
    f"subscriptions/your-subscription-id/resourceGroups/your-resource-group/"
    f"providers/Microsoft.Cache/Redis/your-redis-name"
)

metrics = monitor_client.metrics.list(
    resource_uri,
    timespan="PT1H",  # 过去1小时
    interval="PT1M",  # 每分钟一个数据点
    metricnames="usedmemory,connectedclients",
    aggregation="Average"
)

4.3 解析响应数据

指标响应是复杂对象，需要适当解析：

for item in metrics.value:
    print(f"Metric: {item.name.localized_value}")
    for time_series in item.timeseries:
        for data in time_series.data:
            print(f"{data.time_stamp}: {data.average}")

5. 完整代码示例

5.1 基础指标获取

import pandas as pd
from azure.identity import ClientSecretCredential
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
from datetime import datetime, timedelta

def get_redis_metrics(
        tenant_id, client_id, client_secret,
        subscription_id, resource_group, redis_name,
        metrics_list, time_span="PT1H", interval="PT5M"):
    
    # 认证
    credential = ClientSecretCredential(
        tenant_id=tenant_id,
        client_id=client_id,
        client_secret=client_secret
    )
    
    # 创建Monitor客户端
    monitor_client = MonitorManagementClient(
        credential,
        subscription_id
    )
    
    # 构建资源URI
    resource_uri = (
        f"subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/"
        f"providers/Microsoft.Cache/Redis/{redis_name}"
    )
    
    # 获取指标
    metrics_data = monitor_client.metrics.list(
        resource_uri,
        timespan=time_span,
        interval=interval,
        metricnames=",".join(metrics_list),
        aggregation="Average"
    )
    
    # 处理结果
    results = []
    for metric in metrics_data.value:
        for series in metric.timeseries:
            for point in series.data:
                results.append({
                    "metric": metric.name.localized_value,
                    "timestamp": point.time_stamp,
                    "value": point.average
                })
    
    return pd.DataFrame(results)

5.2 高级查询与过滤

def get_advanced_metrics():
    # ...前面的认证和客户端创建代码...
    
    # 自定义时间范围
    end_time = datetime.utcnow()
    start_time = end_time - timedelta(hours=24)
    
    # 多维过滤
    metrics_data = monitor_client.metrics.list(
        resource_uri,
        timespan=f"{start_time.isoformat()}/{end_time.isoformat()}",
        interval="PT1H",
        metricnames="percentageProcessorTime",
        filter="apiversion eq '2018-03-01'",
        aggregation="Maximum,Minimum,Average",
        top=10,
        orderby="Average desc"
    )
    
    # ...处理结果...

6. 数据处理与可视化

6.1 使用Pandas处理数据

def process_metrics_data(df):
    # 转换时间戳
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    
    # 按指标类型透视
    pivot_df = df.pivot(
        index='timestamp',
        columns='metric',
        values='value'
    )
    
    # 计算缓存命中率
    if 'cacheHits' in pivot_df.columns and 'cacheMisses' in pivot_df.columns:
        pivot_df['hitRate'] = pivot_df['cacheHits'] / (
            pivot_df['cacheHits'] + pivot_df['cacheMisses']) * 100
    
    # 重采样为每小时数据
    resampled = pivot_df.resample('1H').mean()
    
    return resampled

6.2 Matplotlib可视化示例

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_metrics(df, title="Azure Redis Metrics"):
    plt.figure(figsize=(15, 8))
    
    for column in df.columns:
        plt.plot(df.index, df[column], label=column)
    
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Value')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

7. 最佳实践与注意事项

认证安全：
- 永远不要将凭证硬编码在代码中
- 使用Azure Key Vault存储敏感信息
- 为服务主体分配最小必要权限
性能优化：
- 批量获取指标，减少API调用次数
- 适当设置时间粒度和时间范围
- 考虑使用异步请求处理大量数据
错误处理： “`python from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try: metrics = monitor_client.metrics.list(…) except HttpResponseError as e: print(f”Error: {e.message}“)


4. **数据保留策略**：
   - Azure默认保留指标数据的时间：
     - 1分钟粒度：15天
     - 1小时粒度：90天
     - 1天粒度：365天

<a name="常见问题解答"></a>
## 8. 常见问题解答

**Q1: 如何获取所有可用的Redis指标列表？**

```python
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient

def list_available_metrics():
    # ...初始化客户端...
    metric_definitions = monitor_client.metric_definitions.list(
        resource_uri
    )
    return [metric.name.localized_value for metric in metric_definitions]

Q2: 如何处理API限流？

Azure Monitor API有默认限流策略。建议： - 实现指数退避重试机制 - 缓存常用指标数据 - 考虑使用Azure Monitor的Data Export功能

Q3: 如何监控多个Redis实例？

redis_instances = [
    {"name": "cache1", "rg": "rg1"},
    {"name": "cache2", "rg": "rg2"}
]

all_metrics = []
for instance in redis_instances:
    metrics = get_redis_metrics(
        redis_name=instance["name"],
        resource_group=instance["rg"],
        # ...其他参数...
    )
    metrics['instance'] = instance["name"]
    all_metrics.append(metrics)
    
combined_df = pd.concat(all_metrics)

Q4: 如何设置指标预警？

可以使用Azure Monitor的Metric Alert规则：

from azure.mgmt.monitor.models import MetricAlertResource, MetricAlertSingleResourceMultipleMetricCriteria

alert_rule = MetricAlertResource(
    location='global',
    description='Alert when memory > 90%',
    severity=2,
    enabled=True,
    scopes=[resource_uri],
    criteria=MetricAlertSingleResourceMultipleMetricCriteria(
        all_of=[
            {
                "name": "HighMemory",
                "metricName": "usedmemorypercentage",
                "operator": "GreaterThan",
                "threshold": 90,
                "timeAggregation": "Average",
                "metricNamespace": "Microsoft.Cache/Redis"
            }
        ]
    ),
    # ...其他参数...
)

monitor_client.metric_alerts.create_or_update(
    resource_group_name=resource_group,
    rule_name="HighMemoryAlert",
    parameters=alert_rule
)

通过本文介绍的方法，您可以有效地使用Python获取和分析Azure Redis的监控指标，从而更好地管理和优化您的Redis缓存性能。 “`