利用Redis精准监测Web请求状况（redis请求监听）

redis是当下最热门的高性能NoSQL内存数据库，可以快速存储、提取、管理海量Web请求数据。之前，我们使用传统方法，例如Apache模块日志和服务器日志等进行Web请求监控，这种方式存在着浪费硬盘空间和数据查询较慢的缺点。Redis的出现为Web请求监控提供了更加精准的工具，能够有效及时的准确监测Web性能，为我们提供许多便利。因此，如何利用Redis精准监测Web请求状况变得非常重要。

我们可以使用Redis来存储服务器流量信息，并实时获取Web请求数据，从而获取更加精准的Web性能监控结果。例如，我们可以使用Python脚本对流量信息进行实时抓取，并将抓取到的信息保存到Redis中：

“`Python

import redis

#连接到Redis服务端

r = redis.Redis(host=”127.0.0.1″,port=6379, db=0)

#获取服务器流量信息

flow_data = get_flow_data()

#存储到Redis

for key in flow_data:

r.set(key, flow_data[key])

我们可以使用Redis实时计算Web请求数据，比如每秒请求数、过去24小时请求量、今日流量等等。只要在Redis中保存一定时间段内的流量信息，就可以计算出流量的变化情况和具体的量统计：
```Python
def get_flow_stats(r):
    #计算每秒请求数
    pipeline = r.pipeline()
    pipeline.multi()
    pipeline.zrange('flow:all', 0, -1, desc=True)
    result = pipeline.execute()
    total_flow = len(result[0])
    oneSecondTotal = round(total_flow / 10)
    #计算最近24小时的流量
    pipeline.multi()
    pipeline.zrangebylex('flow24h', "[_", "+")
    result = pipeline.execute()
    total_flow_24h = len(result[1])
    #计算今日流量
    pipeline.multi()
    pipeline.zrangebylex('flow-%s' % date.today().strftime('%Y-%m-%d'), "[_", "+")
    result = pipeline.execute()
    total_flow_today = len(result[2])
    return [oneSecondTotal, total_flow_24h, total_flow_today]

我们可以设置Web请求数据和各项指标之间的阈值，并利用Redis设置监控触发器，来提醒我们及时处理性能问题：

“`Python

def set_flow_threshold_trigger(r):

#设置阈值

oneSecondTotalThreshold = 1000

total_flow_24hThreshold = 10000

total_flow_todayThreshold = 3000

#设置触发器

if oneSecondTotal > oneSecondTotalThreshold:

r.set(‘trigger:1sflow’, oneSecondTotal)

elif total_flow_24h > total_flow_24hThreshold:

r.set(‘trigger:24hflow’, total_flow_24h)

elif total_flow_today > total_flow_todayThreshold:

r.set(‘trigger:todayflow’, total_flow_today)

利用Redis的高性能及计算能力，可以更加精准的监控Web请求，从而检测出可能存在的性能问题。