好用的Redis运维工具有哪些

发布时间:2021-12-07 10:09:01 作者:小新
来源:亿速云 阅读:135

这篇文章主要为大家展示了“好用的Redis运维工具有哪些”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“好用的Redis运维工具有哪些”这篇文章吧。

我们在应用Redis时,经常会面临的运维工作,包括Redis的运行状态监控,数据迁移,主从集群、切片集群的部署和运维。接下来,我就从这三个方面,给你介绍一些工具。我们先来学习下监控Redis实时运行状态的工具,这些工具都用到了Redis提供的一个监控命令:INFO。

最基本的监控命令:INFO命令

Redis本身提供的INFO命令会返回丰富的实例运行监控信息,这个命令是Redis监控工具的基础

INFO命令在使用时,可以带一个参数section,这个参数的取值有好几种,相应的,INFO命令也会返回不同类型的监控信息。我把INFO命令的返回信息分成5大类,其中,有的类别当中又包含了不同的监控内容,如下表所示:

好用的Redis运维工具有哪些

在监控Redis运行状态时,INFO命令返回的结果非常有用。如果你想了解INFO命令的所有参数返回结果的详细含义,可以查看Redis官网的介绍。这里,我给你提几个运维时需要重点关注的参数以及它们的重要返回结果。

首先,无论你是运行单实例或是集群,我建议你重点关注一下stat、commandstat、cpu和memory这四个参数的返回结果,这里面包含了命令的执行情况(比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的CPU资源),内存资源的使用情况(比如内存已使用量、内存碎片率),CPU资源使用情况等,这可以帮助我们判断实例的运行状态和资源消耗情况。

另外,当你启用RDB或AOF功能时,你就需要重点关注下persistence参数的返回结果,你可以通过它查看到RDB或者AOF的执行情况。

如果你在使用主从集群,就要重点关注下replication参数的返回结果,这里面包含了主从同步的实时状态。

不过,INFO命令只是提供了文本形式的监控结果,并没有可视化,所以,在实际应用中,我们还可以使用一些第三方开源工具,将INFO命令的返回结果可视化。接下来,我要讲的Prometheus,就可以通过插件将Redis的统计结果可视化。

面向Prometheus的Redis-exporter监控

Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它的核心功能是从被监控系统中拉取监控数据,结合Grafana工具,进行可视化展示。而且,监控数据可以保存到时序数据库中,以便运维人员进行历史查询。同时,Prometheus会检测系统的监控指标是否超过了预设的阈值,一旦超过阈值,Prometheus就会触发报警。

对于系统的日常运维管理来说,这些功能是非常重要的。而Prometheus已经实现了使用这些功能的工具框架。我们只要能从被监控系统中获取到监控数据,就可以用Prometheus来实现运维监控。

Prometheus正好提供了插件功能来实现对一个系统的监控,我们把插件称为exporter,每一个exporter实际是一个采集监控数据的组件。exporter采集的数据格式符合Prometheus的要求,Prometheus获取这些数据后,就可以进行展示和保存了。

Redis-exporter就是用来监控Redis的,它将INFO命令监控到的运行状态和各种统计信息提供给Prometheus,从而进行可视化展示和报警设置。目前,Redis-exporter可以支持Redis 2.0至6.0版本,适用范围比较广。

除了获取Redis实例的运行状态,Redis-exporter还可以监控键值对的大小和集合类型数据的元素个数,这个可以在运行Redis-exporter时,使用check-keys的命令行选项来实现。

此外,我们可以开发一个Lua脚本,定制化采集所需监控的数据。然后,我们使用scripts命令行选项,让Redis-exporter运行这个特定的脚本,从而可以满足业务层的多样化监控需求。

最后,我还想再给你分享两个小工具:redis-stat和Redis Live。跟Redis-exporter相比,这两个都是轻量级的监控工具。它们分别是用Ruby和Python开发的,也是将INFO命令提供的实例运行状态信息可视化展示。虽然这两个工具目前已经很少更新了,不过,如果你想自行开发Redis监控工具,它们都是不错的参考。

除了监控Redis的运行状态,还有一个常见的运维任务就是数据迁移。接下来,我们再来学习下数据迁移的工具。

数据迁移工具Redis-shake

有时候,我们需要在不同的实例间迁移数据。目前,比较常用的一个数据迁移工具是Redis-shake,这是阿里云Redis和MongoDB团队开发的一个用于Redis数据同步的工具。

Redis-shake的基本运行原理,是先启动Redis-shake进程,这个进程模拟了一个Redis实例。然后,Redis-shake进程和数据迁出的源实例进行数据的全量同步。

这个过程和Redis主从实例的全量同步是类似的。

源实例相当于主库,Redis-shake相当于从库,源实例先把RDB文件传输给Redis-shake,Redis-shake会把RDB文件发送给目的实例。接着,源实例会再把增量命令发送给Redis-shake,Redis-shake负责把这些增量命令再同步给目的实例。

下面这张图展示了Redis-shake进行数据迁移的过程:

好用的Redis运维工具有哪些

Redis-shake的一大优势,就是支持多种类型的迁移。

首先,它既支持单个实例间的数据迁移,也支持集群到集群间的数据迁移

其次,有的Redis切片集群(例如Codis)会使用proxy接收请求操作,Redis-shake也同样支持和proxy进行数据迁移。

另外,因为Redis-shake是阿里云团队开发的,所以,除了支持开源的Redis版本以外,Redis-shake还支持云下的Redis实例和云上的Redis实例进行迁移,可以帮助我们实现Redis服务上云的目标。

在数据迁移后,我们通常需要对比源实例和目的实例中的数据是否一致。如果有不一致的数据,我们需要把它们找出来,从目的实例中剔除,或者是再次迁移这些不一致的数据。

这里,我就要再给你介绍一个数据一致性比对的工具了,就是阿里云团队开发的Redis-full-check。

Redis-full-check的工作原理很简单,就是对源实例和目的实例中的数据进行全量比对,从而完成数据校验。不过,为了降低数据校验的比对开销,Redis-full-check采用了多轮比较的方法。

在第一轮校验时,Redis-full-check会找出在源实例上的所有key,然后从源实例和目的实例中把相应的值也都查找出来,进行比对。第一次比对后,redis-full-check会把目的实例中和源实例不一致的数据,记录到sqlite数据库中。

从第二轮校验开始,Redis-full-check只比较上一轮结束后记录在数据库中的不一致的数据。

为了避免对实例的正常请求处理造成影响,Redis-full-check在每一轮比对结束后,会暂停一段时间。随着Redis-shake增量同步的进行,源实例和目的实例中的不一致数据也会逐步减少,所以,我们校验比对的轮数不用很多。

我们可以自己设置比对的轮数。具体的方法是,在运行redis-full-check命令时,把参数comparetimes的值设置为我们想要比对的轮数。

等到所有轮数都比对完成后,数据库中记录的数据就是源实例和目的实例最终的差异结果了。

这里有个地方需要注意下,Redis-full-check提供了三种比对模式,我们可以通过comparemode参数进行设置。comparemode参数有三种取值,含义如下:

我们在应用Redis-full-check时,可以根据业务对数据一致性程度的要求,选择相应的比对模式。如果一致性要求高,就把comparemode参数设置为FullValue。

好了,最后,我再向你介绍一个用于Redis集群运维管理的工具CacheCloud。

集群管理工具CacheCloud

CacheCloud是搜狐开发的一个面向Redis运维管理的云平台,它实现了主从集群、哨兵集群和Redis Cluster的自动部署和管理,用户可以直接在平台的管理界面上进行操作。

针对常见的集群运维需求,CacheCloud提供了5个运维操作。

当然,作为运维管理平台,CacheCloud除了提供运维操作以外,还提供了丰富的监控信息。

CacheCloud不仅会收集INFO命令提供的实例实时运行状态信息,进行可视化展示,而且还会把实例运行状态信息保存下来,例如内存使用情况、客户端连接数、键值对数据量。这样一来,当Redis运行发生问题时,运维人员可以查询保存的历史记录,并结合当时的运行状态信息进行分析。

如果你希望有一个统一平台,把Redis实例管理相关的任务集中托管起来,CacheCloud是一个不错的工具。

以上是“好用的Redis运维工具有哪些”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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