基于Redis的流量监控实践（redis流量监控）

随着越来越多企业将他们的服务和系统迁移到云平台上，随之而来的就是更多的应用服务和系统的在线数据和交互，一个稳定的负载和服务质量对于企业的发展来讲至关重要。基于Redis的流量监控是企业为了有效解决上述问题而实施的一项常用的数据监控方案。

首先说明几点Redis的优势：Redis具有良好的性能，高并发，它的内存占用更小，而且支持数据结构操作，因此具有非常灵活的处理能力，可以实时缓存服务器流量数据和缓存所有的监控数据以及交互数据。

实现基于Redis的流量监控有几个步骤：

（1）第一步，根据服务器上的各种服务类型把服务分类，例如有web服务，APP服务，消息服务，数据库服务等等，以达到合理分配Redis资源空间，以支持不同类型服务运行。

（2）第二步，将每个服务分配一个不同的key值，使之成为唯一的标识，如“WEB_FLOW_DATA”，“APP_FLOW_DATA”，“MESSAGE_FLOW_DATA”，以此类推。

（3）第三步，为每一个服务配置多台Redis，以便利用Redis的 Pub / Sub 机制来实现流量的监控，其中一台Redis为Master，负责发布全部服务的数据，而另外多台Redis则订阅Master的消息，获取各个服务的流量数据。

（4）最后，各类服务的数据流量由Master发布到多个Redis实例，由这些Redis实例将数据进行实时存储，可以根据具体的业务需求来定制存储结构，可以将主要的指标保存在Redis中，根据实时计算出来的指标来实时分析服务问题，大大减少了分析流量指标时的时间消耗，也效率更高。

// Redis Pub/Sub 代码实现 
redisClient.on("message", function (channel, message) {
    // 获取到消息后进行计算，放入Redis中存储
    // 例如计算出服务吞吐量
    redisClient.hincrby("traffic_data", channel, message);
 });
 
redisClient.subscribe("WEB_FLOW_DATA","APP_FLOW_DATA","MESSAGE_FLOW_DATA");

以上就是使用Redis来完成流量监控的一般步骤，企业可以根据实际情况来拓展这些方案，若想深入了解此领域，还可以使用ELK等技术栈，将Redis中处理的数据持久化存储到ES/ELK中，方便进行深度分析与监控。