实时监控Redis网络带宽负载饱和（redis网络带宽占满）

实时监控：Redis网络带宽负载饱和

Redis作为一款高性能的键值对存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列、计数器等业务场景中。但随着数据量的增长和业务的复杂化，Redis网络带宽负载饱和成为了一个常见的问题。本文将介绍如何通过实时监控来诊断和解决Redis网络带宽负载饱和问题。

Redis网络带宽负载饱和的原因有很多，包括客户端的请求量过大、Redis服务器的响应速度过慢、Redis服务器配置不当等。为了诊断这个问题，我们需要实时监控Redis的网络带宽负载。

实时监控Redis的网络带宽负载的方法有很多，包括使用Redis自带的监控工具、使用第三方监控工具等。其中，本文介绍的方法是使用Redis自带的命令监控网络带宽负载，并将监控数据输出到Grafana面板中。

在Redis客户端中执行以下命令，启用Redis的监控功能：

redis-cli config set slave-announce-ip 
redis-cli config set slave-announce-port 
redis-cli config set slave-announce-channel 

其中，为Redis服务器的IP地址，为Redis服务器的端口号，为自定义的监控频道名称。

然后，将下面的Lua脚本保存为monitor.lua文件，该脚本实现了对Redis网络带宽负载的监控：

“`lua

local channel = ARGV[1]

local interval = tonumber(ARGV[2])

local last_recv_bytes = redis.call(‘info’, ‘server’)[‘total_net_input_bytes’]

local last_send_bytes = redis.call(‘info’, ‘server’)[‘total_net_output_bytes’]

while true do

redis.call(‘publish’, channel, last_recv_bytes .. ‘ ‘ .. last_send_bytes)

local recv_bytes = redis.call(‘info’, ‘server’)[‘total_net_input_bytes’]

local send_bytes = redis.call(‘info’, ‘server’)[‘total_net_output_bytes’]

local recv_rate = (recv_bytes – last_recv_bytes) / interval

local send_rate = (send_bytes – last_send_bytes) / interval

last_recv_bytes = recv_bytes

last_send_bytes = send_bytes

redis.call(‘publish’, channel, recv_rate .. ‘ ‘ .. send_rate)

redis.call(‘set’, ‘monitor/last_ts’, redis.call(‘time’)[1])

redis.call(‘expire’, ‘monitor/last_ts’, interval * 2)

redis.call(‘sleep’, interval)

end

其中，channel为监控频道名称，interval为监控间隔。该脚本在Redis服务器上运行，每隔一段时间就向监控频道发布一次当前的接收和发送字节数，并计算接收和发送速率。然后，该脚本将当前时间戳保存到monitor/last_ts键中，用于Grafana面板的时间范围选择。

在Grafana中创建一个新的数据源，并配置为Redis集群中的一个节点。然后创建一个新的面板，选择上面创建的数据源，并配置如下的查询语句：

SELECT mean(“value”) FROM “redis_net_recv_rate” WHERE (“host” = ‘your_redis_host’) AND $timeFilter GROUP BY time($__interval) fill(null)

SELECT mean(“value”) FROM “redis_net_send_rate” WHERE (“host” = ‘your_redis_host’) AND $timeFilter GROUP BY time($__interval) fill(null)

其中，your_redis_host为Redis服务器的主机名，redis_net_recv_rate和redis_net_send_rate为实时监控返回的接收和发送速率。

如此一来，我们就可以通过Grafana面板实时监控Redis的网络带宽负载，及时诊断和解决Redis网络带宽负载饱和问题。