转载于https://zhuoroger.github.io/2016/08/20/redis-monitor-and-alarm/?&utm_source=tuicool&utm_medium=referral
可以去他的博客看一下，真的写的很好
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这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提。
本文分几节，细说Redis的监控和告警：
1.Redis监控告警的价值
2.Redis监控的数据采集
3.Redis告警策略
4.基于zabbix的Redis监控告警方案(主要是用python来自定义key，后面会把写好的redis脚本贴出来）
Redis监控告警的价值
Redis监控告警的价值对每个角色都不同，重要的几个方面：
redis故障快速通知，定位故障点；对于DBA，redis的可用性和性能故障需快速发现和定位解决。
分析redis故障的Root cause
redis容量规划和性能管理
redis硬件资源利用率和成本
redis故障快速发现，定位故障点和解决故障
当redis出现故障时，DBA应在尽可能短时间内发现告警；如果故障对服务是有损的(如大面积网络故障或程序BUG)，需立即通知SRE和RD启用故障预案(如切换机房或启用emergency switch）止损。
如果没完善监控告警;假设由RD发现服务故障，再排查整体服务调用链去定位；甚于用户发现用问题，通过客服投诉，再排查到redis故障的问题；整个redis故障的发现、定位和解决时间被拉长，把一个原本的小故障被”无限”放大。
分析redis故障的Root cause
任何一个故障和性能问题，其根本“诱因”往往只有一个，称为这个故障的Root cause。
一个故障从DBA发现、止损、分析定位、解决和以后规避措施；最重要一环就是DBA通过各种问题表象，层层分析到Root cause；找到问题的根据原因，才能根治这类问题，避免再次发生。
完善的redis监控数据，是我们分析root cause的基础和证据。
备注：Troubleshtooing定位Root cause，就像医生通过病人的病历和检查报告找到“真正的病灶”，让病人康复和少受苦，一样有意思和复杂；或像刑警通过案件的证据分析和推理，寻找那个唯一的真相，一样惊心动魄。(快看DBA又在吹牛了），其实在大型商业系统中，一次故障轻松就达直接损失数十万（间接损失更大），那“抓住元凶”，避免它再次“作案”，同样是“破案”。
问题表现是综合情的，一般可能性较复杂，这里举2个例子：
服务调用Redis响应时间变大的性能总是；可能网络问题，redis慢查询，redis QPS增高达到性能瓶颈，redis fork阻塞和请求排队，redis使用swap, cpu达到饱和(单核idle过低),aof fsync阻塞，网络进出口资源饱和等等
redis使用内存突然增长，快达到maxmemory; 可能其个大键写入，键个数增长，某类键平均长度突增，fork COW, 客户端输入/输出缓冲区,lua程序占用等等
Root cause是要直观的监控数据和证据，而非有技术支撑的推理分析。
redis响应抖动，分析定位root casue是bgsave时fork导致阻塞200ms的例子。而不是分析推理：redis进程rss达30gb,响应抖动时应该有同步，fork子进程时，页表拷贝时要阻塞父进程，估计页表大小xx，再根据内存copy连续1m数据要xx 纳秒，分析出可能fork阻塞导致的。（要的不是这种分析）
说明：粮厂有个习惯，在分析root cause尽量能拿到直观证据。因为一旦引入推理步骤，每一步的推理结果都可能出现偏差，最终可能给出错误root cause. “元凶”又逃过一劫，它下次作案估计就会更大。所以建议任何小的故障或抖动，至少从个人或小组内部，深入分析找到root cause；这样个人或组织都会成长快； 形成良好的氛围。
Redis容量规划和性能管理
通过分析redis资源使用和性能指标的监控历史趋势数据；对集群进行合理扩容(Scale-out)、缩容(Scale-back)；对性能瓶颈优化处理等。
Redis资源使用饱和度监控，设置合理阀值；
一些常用容量指标：redis内存使用比例，swap使用，cpu单核的饱和度等；当资源使用容量预警时，能及时扩容，避免因资源使用过载，导致故障。
另一方面，如果资源利用率持续过低，及时通知业务，并进行redis集群缩容处理，避免资源浪费。
进一步，容器化管理redis后，根据监控数据，系统能自动地弹性扩容和缩容。
Redis性能监控管理，及时发现性能瓶颈，进行优化或扩容，把问题扼杀在”萌芽期“，避免它”进化“成故障。
Redis硬件资源利用率和成本
从老板角度来看，最关心的是成本和资源利用率是否达标。
如果资源不达标，就得推进资源优化整合；提高硬件利用率，减少资源浪费。砍预算，减成本。
资源利用率是否达标的数据，都是通过监控系统采集的数据。
这一小节，扯了这么多； 只是强调redis不是只有一个端口存活监控就可以了。
下面进入主题，怎么采集redsis监控数。
老板曾说：监控告警和数据备份，是对DBA和SRE最基础也是最高的要求；
当服务和存储达到产品规模后，可认为“无监控，不服务；无备份，不存储”。
Redis监控数据采集
redis监控的数据采集，数据采集1分钟一次，分为下面几个方面：
服务器系统数据采集
Redis Server数据采集
Redis响应时间数据采集
Redis监控Screen
服务器系统监控数据采集
服务器系统的数据采集，这部分包含数百个指标. 采集方式现在监控平台自带的agent都会支持
如Zabbix和Open Falcon等，这里就不介绍采集方法。
我们从redis使用资源的特性，分析各个子系统的重要监控指标。
服务器存活监控
ping监控告警
CPU
平均负载 (Load Average): 综合负载指标(暂且归类cpu子系统)，当系统的子系统出现过度使用时，平均负载会升高。可说明redis的处理性能下降(平均响应时间变长、吞吐量降低)。
CPU整体利用率或饱和度 (cpu.busy): redis在高并发或时间复杂度高的指令，cpu整体资源饱和，导致redis性能下降，请求堆积。
CPU单核饱和度 (cpu.core.idle/core=0): redis是单进程模式，常规情况只使用一个cpu core, 单某个实例出现cpu性能瓶颈，导致性能故障，但系统一般24线程的cpu饱和度却很低。所以监控cpu单核心利用率也同样重样。
CPU上下文切换数 (cpu.switches)：context swith过高xxxxxx
内存和swap
系统内存余量大小 (mem.memfree)：redis是纯内存系统，系统内存必须保有足够余量，避免出现OOM，导致redis进程被杀，或使用swap导致redis性能骤降。
系统swap使用量大小 (mem.swapused)：redis的”热数据“只要进入swap,redis处理性能就会骤降； 不管swap分区的是否是SSD介质。OS对swap的使用材质还是disk store. 这也是作者早期redis实现VM,后来又放弃的原因。
说明：系统内存余量合理，给各种缓冲区，fork cow足够的内存空间。
另一个问题：我的系统使用Redis缓存集群，”不怕挂，就怕慢“，或redis集群高可用做得厉害；这样redis的服务器是否能关闭swap呢？
磁盘
磁盘分区的使用率 （df.bytes.used.percent)：磁盘空间使用率监控告警，确保有足磁盘空间用AOF/RDB, 日志文件存储。不过 redis服务器一般很少出现磁盘容量问题
磁盘IOPS的饱和度(disk.io.util)：如果有AOF持久化时，要注意这类情况。如果AOF持久化，每秒sync有堆积，可能导致写入stall的情况。 另外磁盘顺序吞吐量还是很重要，太低会导致复制同步RDB时，拉长同步RDB时间。（期待diskless replication）
网络
网络吞吐量饱和度(net.if.out.bytes/net.if.in.bytes)：如果服务器是千兆网卡（Speed: 1000Mb/s），单机多实例情况，有异常的大key容量导致网卡流量打滿。redis整体服务等量下降，苦于出现故障切换。
丢包率 ：Redis服务响应质量受影响
Redis Server监控数据采集
通过redis实例的状态数据采集，采集监控数据的命令
ping,info all, slowlog get/len/reset/cluster info/config get
Redis存活监控
redis存活监控 (redis_alive):redis本地监控agent使用ping，如果指定时间返回PONG表示存活，否则redis不能响应请求，可能阻塞或死亡。
redis uptime监控 (redis_uptime)：uptime_in_seconds
Redis 连接数监控
连接个数 (connected_clients)：客户端连接个数，如果连接数过高，影响redis吞吐量。常规建议不要超过5000.参考 官方benchmarks
连接数使用率(connected_clients_pct): 连接数使用百分比，通过(connected_clients/macclients)计算；如果达到1，redis开始拒绝新连接创建。
127.0.0.1:6380> set mykey myvalue(error) ERR max number of clients reached127.0.0.1:6380>
拒绝的连接个数(rejected_connections): redis连接个数达到maxclients限制，拒绝新连接的个数。
新创建连接个数 (total_connections_received): 如果新创建连接过多，过度地创建和销毁连接对性能有影响，说明短连接严重或连接池使用有问题，需调研代码的连接设置。
list阻塞调用被阻塞的连接个数 (blocked_clients): BLPOP这类命令没使用过，如果监控数据大于0，还是建议排查原因。
Redis内存监控
redis分配的内存大小 (used_memory): redis真实使用内存，不包含内存碎片；单实例的内存大小不建议过大，常规10~20GB以内。
redis内存使用比例(used_memory_pct): 已分配内存的百分比，通过(used_memory/maxmemory)计算；对于redis存储场景会比较关注，未设置淘汰策略(maxmemory_policy)的，达到maxmemory限制不能写入数据。
127.0.0.1:6380> setmykey myvalue (error) OOM commandnot allowed when used memory >'maxmemory'.127.0.0.1:6380>
redis进程使用内存大小(used_memory_rss): 进程实际使用的物理内存大小，包含内存碎片；如果rss过大导致内部碎片大，内存资源浪费，和fork的耗时和cow内存都会增大。
redis内存碎片率 (mem_fragmentation_ratio): 表示(used_memory_rss/used_memory)，碎片率过大，导致内存资源浪费；
说明：
1、如果内存使用很小时，mem_fragmentation_ratio可以远大于1的情况，这个告警值不好设置，需参考used_memory大小。
2、如果mem_fragmentation_ratio小于1，表示redis已使用swap分区
Redis综合性能监控
Redis Keyspace
redis键空间的状态监控
键个数 (keys): redis实例包含的键个数。建议控制在1kw内；单实例键个数过大，可能导致过期键的回收不及时。
设置有生存时间的键个数 (keys_expires): 是纯缓存或业务的过期长，都建议对键设置TTL; 避免业务的死键问题. （expires字段）
估算设置生存时间键的平均寿命 (avg_ttl): redis会抽样估算实例中设置TTL键的平均时长，单位毫秒。如果无TTL键或在Slave则avg_ttl一直为0
LRU淘汰的键个数 (evicted_keys): 因used_memory达到maxmemory限制，并设置有淘汰策略的实例；（对排查问题重要，可不设置告警）
过期淘汰的键个数 (expired_keys): 删除生存时间为0的键个数；包含主动删除和定期删除的个数。
Redis qps
redis处理的命令数 (total_commands_processed): 监控采集周期内的平均qps,
redis单实例处理达数万，如果请求数过多，redis过载导致请求堆积。redis当前的qps (instantaneous_ops_per_sec): redis内部较实时的每秒执行的命令数；可和total_commands_processed监控互补。
Redis cmdstat_xxx
这小节讲解，redis记录执行过的所有命令； 通过info all的Commandstats节采集数据.
每类命令执行的次数 (cmdstat_xxx): 这个值用于分析redis抖动变化比较有用
以下表示：每个命令执行次数，总共消耗的CPU时长(单个微秒)，平均每次消耗的CPU时长（单位微秒）
# Commandstatscmdstat_set:calls=6,usec=37,usec_per_call=6.17cmdstat_lpush:calls=4,usec=32,usec_per_call=8.00cmdstat_lpop:calls=4,usec=33,usec_per_call=8.25
Redis Keysapce hit ratio
redis键空间请求命中率监控，通过此监控来度量redis缓存的质量，如果未命中率或次数较高，可能因热点数据已大于redis的内存限制，导致请求落到后端存储组件，可能需要扩容redis缓存集群的内存容量。当然也有可能是业务特性导致。
请求键被命中次数 (keyspace_hits): redis请求键被命中的次数
请求键未被命中次数 (keyspace_misses): redis请求键未被命中的次数；当命中率较高如95%，如果请求量大，未命中次数也会很多。可参考Baron大神写的 Why you should ignore MySQL’s key cache hit ratio
请求键的命中率 (keyspace_hit_ratio):使用keyspace_hits/(keyspace_hits+keyspace_misses)计算所得，是度量Redis缓存服务质量的标准
Redis fork
redis在执行BGSAVE,BGREWRITEAOF命令时，redis进程有 fork 操作。而fork会对redis进程有个短暂的卡顿,这个卡顿redis不能响应任务请求。所以监控fork阻塞时长，是相当重要。
如果你的系统不能接受redis有500ms的阻塞，那么就要监控fork阻塞时长的变化，做好容量规划。
最近一次fork阻塞的微秒数 (latest_fork_usec): 最近一次Fork操作阻塞redis进程的耗时数，单位微秒。
redis network traffic
redis一般单机多实例部署，当服务器网络流量增长很大，需快速定位是网络流量被哪个redis实例所消耗了； 另外redis如果写流量过大，可能导致slave线程“客户端输出缓冲区”堆积，达到限制后被Maser强制断开连接，出现复制中断故障。所以我们需监控每个redis实例网络进出口流量，设置合适的告警值。
说明：网络监控指标 ，需较高的版本才有，应该是2.8.2x以后
redis网络入口流量字节数 (total_net_input_bytes)
redis网络出口流量字节数 (total_net_output_bytes)
redis网络入口kps （instantaneous_input_kbps）
redis网络出口kps (instantaneous_output_kbps)
前两者是累计值，根据监控平台1个采集周期(如1分钟)内平均每秒的流量字节数。
Redis慢查询监控
redis慢查询 是排查性能问题关键监控指标。因redis是单线程模型(single-threaded server),即一次只能执行一个命令，如果命令耗时较长，其他命令就会被阻塞，进入队列排队等待；这样对程序性能会较大。
redis慢查询保存在内存中，最多保存slowlog-max-len(默认128）个慢查询命令，当慢查询命令日志达到128个时，新慢查询被加入前，会删除最旧的慢查询命令。因慢查询不能持久化保存，且不能实时监控每秒产生的慢查询个数。
我们建议的慢查询监控方法：
设置合理慢查询日志阀值,slowlog-log-slower-than, 建议1ms(如果平均1ms, redis qps也就只有1000)
设置全理慢查询日志队列长度，slowlog-max-len建议大于1024个，因监控采集周期1分钟，建议，避免慢查询日志被删除；另外慢查询的参数过多时，会被省略，对内存消耗很小
每次采集使用slowlog len获取慢查询日志个数
每次彩集使用slowlog get 1024 获取所慢查询，并转存储到其他地方，如MongoDB或MySQL等，方便排查问题；并分析当前慢查询日志最长耗时微秒数。
然后使用slowlog reset把慢查询日志清空，下个采集周期的日志长度就是最新产生的。
redis慢查询的监控项：
redis慢查询日志个数 （slowlog_len):每个采集周期出现慢查询个数，如1分钟出现10次大于1ms的慢查询
redis慢查询日志最长耗时值 (slowlog_max_time)：获取慢查询耗时最长值，因有的达10秒以下的慢查询，可能导致复制中断，甚至出来主从切换等故障。
Redis持久化监控
redis存储场景的集群，就得 redis持久化 保障数据落地，减少故障时数据丢失。这里分析redis rdb数据持久化的几个监控指标。
最近一次rdb持久化是否成功 (rdb_last_bgsave_status):如果持久化未成功，建议告警，说明备份或主从复制同步不正常。或redis设置有”stop-writes-on-bgsave-error”为yes，当save失败后，会导致redis不能写入操作
最近一次成功生成rdb文件耗时秒数 (rdb_last_bgsave_time_sec):rdb生成耗时反应同步时数据是否增长； 如果远程备份使用redis-cli –rdb方式远程备份rdb文件，时间长短可能影响备份线程客户端输出缓冲内存使用大小。
离最近一次成功生成rdb文件，写入命令的个数 （rdb_changes_since_last_save):即有多少个写入命令没有持久化，最坏情况下会丢失的写入命令数。建议设置监控告警
离最近一次成功rdb持久化的秒数 (rdb_last_save_time): 最坏情况丢失多少秒的数据写入。使用当前时间戳 - 采集的rdb_last_save_time(最近一次rdb成功持久化的时间戳)，计算出多少秒未成功生成rdb文件
Redis复制监控
不论使用何种redis集群方案， redis复制 都会被使用。
复制相关的监控告警项：
redis角色 (redis_role):实例的角色，是master or slave
复制连接状态 (master_link_status): slave端可查看它与master之间同步状态；当复制断开后表示down,影响当前集群的可用性。需设置监控告警。
复制连接断开时间长度 (master_link_down_since_seconds):主从服务器同步断开的秒数，建议设置时长告警。
主库多少秒未发送数据到从库 (master_last_io_seconds):如果主库超过repl-timeout秒未向从库发送命令和数据，会导致复制断开重连。详细分析见文章： Redis复制中断和无限同步问题 。 在slave端可监控，建议设置大于10秒告警
从库多少秒未向主库发送REPLCONF命令 (slave_lag): 正常情况从库每秒都向主库，发送REPLCONF ACK命令；如果从库因某种原因，未向主库上报命令，主从复制有中断的风险。通过在master端监控每个slave的lag值。
从库是否设置只读 (slave_read_only)：从库默认只读禁止写入操作，监控从库只读状态；
如果关闭从库只读，有写入数据风险。关于主从数据不一致,见文章分析： Redis复制主从数据不-致主库挂载的从库个数 (connected_slaves):主库至少保证一个从库，不建议设置超过2个从库。
复制积压缓冲区是否开启 (repl_backlog_active):主库默认开启复制积压缓冲区，用于应对短时间复制中断时，使用 部分同步 方式。
复制积压缓冲大小 (repl_backlog_size):主库复制积压缓冲大小默认1MB,因为是redis server共享一个缓冲区，建议设置100MB.
说明： 关于根据实际情况，设置合适大小的复制缓冲区。可以通过master_repl_offset指标计算每秒写入字节数，同时乘以希望多少秒内闪断使用“部分同步”方式。
Redis集群监控
这里所写 redis官方集群方案 的监控指标
数据基本通过cluster info和info命令采集。
实例是否启用集群模式 (cluster_enabled): 通过info的cluster_enabled监控是否启用集群模式。
集群健康状态 （clusster_state):如果当前redis发现有failed的slots，默认为把自己cluster_state从ok个性为fail, 写入命令会失败。如果设置cluster-require-full-coverage为NO,则无此限制。
集群数据槽slots分配情况 (cluster_slots_assigned):集群正常运行时，默认16384个slots
检测下线的数据槽slots个数 (cluster_slots_fail):集群正常运行时，应该为0. 如果大于0说明集群有slot存在故障。
集群的分片数 (cluster_size）：集群中设置的分片个数
集群的节点数 （cluster_known_nodes）：集群中redis节点的个数
Redis响应时间监控
响应时间 是衡量一个服务组件性能和质量的重要指标。使用redis的服务通常对响应时间都十分敏感，比如要求99%的响应时间达10ms以内。
因redis的慢查询日志只计算命令的cpu占用时间，不会考虑排队或其他耗时。
最长响应时间 （respond_time_max):最长响应时间的毫秒数
99%的响应时间长度 (respond_time_99_max):
99%的平均响应时间长度 (respond_time_99_avg):
95%的响应时间长度 （respond_time_95_max):
95%的平均响应时间长度 (respond_time_95_avg):
响应时间监控的方式建议，最简单方法，使用 Percona tcprstat