效果展示如下所示：
實時監控
redis配置
在windows下安裝的redis，在安裝目錄找到redis.windows.conf文件，修改以下字段（按實際情況設置）：
java" id="highlighter_870092">
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slowlog-log-slower-than 100slowlog-max-len 1000000 |
slowlog-log-slower-than：是配置需要日志記錄的命令執行時間，單位是微秒，也就是說配置為100，會記錄命令執行時間為0.1ms以上的記錄。如果設置為0，就會記錄所有執行過的命令。
slowlog-max-len：是配置日志記錄的條數，因為這個日志也是存儲在內存中的，所以不需要擔心記錄日志會影響性能，但是會消耗一定內存。
完成對這些信息的獲取主要還是利用redis的一些命令，如果是win系統下安裝的redis，在安裝目錄運行redis-cli.exe這個文件，輸入info，再回車，就可以看到輸出很多字段的參數
部分具體參數對應的意思如下：
- server : 一般 redis 服務器信息，包含以下域：
- redis_version : redis 服務器版本
- redis_git_sha1 : git sha1
- redis_git_dirty : git dirty flag
- os : redis 服務器的宿主操作系統
- arch_bits : 架構（32 或 64 位）
- multiplexing_api : redis 所使用的事件處理機制
- gcc_version : 編譯 redis 時所使用的 gcc 版本
- process_id : 服務器進程的 pid
- run_id : redis 服務器的隨機標識符（用于 sentinel 和集群）
- tcp_port : tcp/ip 監聽端口
- uptime_in_seconds : 自 redis 服務器啟動以來，經過的秒數
- uptime_in_days : 自 redis 服務器啟動以來，經過的天數
- lru_clock : 以分鐘為單位進行自增的時鐘，用于 lru 管理
- clients : 已連接客戶端信息，包含以下域：
- connected_clients : 已連接客戶端的數量（不包括通過從屬服務器連接的客戶端）
- client_longest_output_list : 當前連接的客戶端當中，最長的輸出列表
- client_longest_input_buf : 當前連接的客戶端當中，最大輸入緩存
- blocked_clients : 正在等待阻塞命令（blpop、brpop、brpoplpush）的客戶端的數量
- memory : 內存信息，包含以下域：
- used_memory : 由 redis 分配器分配的內存總量，以字節（byte）為單位
- used_memory_human : 以人類可讀的格式返回 redis 分配的內存總量
- used_memory_rss : 從操作系統的角度，返回 redis 已分配的內存總量（俗稱常駐集大小）。這個值和 top 、 ps 等命令的輸出一致。
- used_memory_peak : redis 的內存消耗峰值（以字節為單位）
- used_memory_peak_human : 以人類可讀的格式返回 redis 的內存消耗峰值
- used_memory_lua : lua 引擎所使用的內存大小（以字節為單位）
- mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之間的比率
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mem_allocator : 在編譯時指定的， redis 所使用的內存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。
在理想情況下， used_memory_rss 的值應該只比 used_memory 稍微高一點兒。
當 rss > used ，且兩者的值相差較大時，表示存在（內部或外部的）內存碎片。
內存碎片的比率可以通過 mem_fragmentation_ratio 的值看出。
當 used > rss 時，表示 redis 的部分內存被操作系統換出到交換空間了，在這種情況下，操作可能會產生明顯的延遲。當 redis 釋放內存時，分配器可能會，也可能不會，將內存返還給操作系統。
如果 redis 釋放了內存，卻沒有將內存返還給操作系統，那么 used_memory 的值可能和操作系統顯示的 redis 內存占用并不一致。
查看 used_memory_peak 的值可以驗證這種情況是否發生。 - persistence : rdb 和 aof 的相關信息
- stats : 一般統計信息
- replication : 主/從復制信息
- cpu : cpu 計算量統計信息
- commandstats : redis 命令統計信息
- cluster : redis 集群信息
- keyspace : 數據庫相關的統計信息
java部分代碼實現
上面是命令窗的方式，使用java的話，我們就是借助jedis這個框架來幫我們完成：
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@componentpublic class redisutil { @autowired jedispool jedispool; // 獲取redis 服務器信息 public string getredisinfo() { jedis jedis = null; try { jedis = jedispool.getresource(); client client = jedis.getclient(); client.info(); string info = client.getbulkreply(); return info; } finally { // 返還到連接池 jedis.close(); } } // 獲取日志列表 public list<slowlog> getlogs(long entries) { jedis jedis = null; try { jedis = jedispool.getresource(); list<slowlog> loglist = jedis.slowlogget(entries); return loglist; } finally { // 返還到連接池 jedis.close(); } } // 獲取日志條數 public long getlogslen() { jedis jedis = null; try { jedis = jedispool.getresource(); long loglen = jedis.slowloglen(); return loglen; } finally { // 返還到連接池 jedis.close(); } } // 清空日志 public string logempty() { jedis jedis = null; try { jedis = jedispool.getresource(); return jedis.slowlogreset(); } finally { // 返還到連接池 jedis.close(); } } // 獲取占用內存大小 public long dbsize() { jedis jedis = null; try { jedis = jedispool.getresource(); // todo 配置redis服務信息 client client = jedis.getclient(); client.dbsize(); return client.getintegerreply(); } finally { // 返還到連接池 jedis.close(); } }} |
這樣輸出的都是和控制臺一樣的字符串，所以還需要sevice來對數據進行封裝：
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@servicepublic class redisservice { @autowired redisutil redisutil; public list<redisinfodetail> getredisinfo() { //獲取redis服務器信息 string info = redisutil.getredisinfo(); list<redisinfodetail> ridlist = new arraylist<redisinfodetail>(); string[] strs = info.split("\n"); redisinfodetail rif = null; if (strs != null && strs.length > 0) { for (int i = 0; i < strs.length; i++) { rif = new redisinfodetail(); string s = strs[i]; string[] str = s.split(":"); if (str != null && str.length > 1) { string key = str[0]; string value = str[1]; rif.setkey(key); rif.setvalue(value); ridlist.add(rif); } } } return ridlist; } //獲取redis日志列表 public list<operate> getlogs(long entries) { list<slowlog> list = redisutil.getlogs(entries); list<operate> oplist = null; operate op = null; boolean flag = false; if (list != null && list.size() > 0) { oplist = new linkedlist<operate>(); for (slowlog sl : list) { string args = json.tojsonstring(sl.getargs()); if (args.equals("[\"ping\"]") || args.equals("[\"slowlog\",\"get\"]") || args.equals("[\"dbsize\"]") || args.equals("[\"info\"]")) { continue; } op = new operate(); flag = true; op.setid(sl.getid()); op.setexecutetime(getdatestr(sl.gettimestamp() * 1000)); op.setusedtime(sl.getexecutiontime()/1000.0 + "ms"); op.setargs(args); oplist.add(op); } } if (flag) return oplist; else return null; } //獲取日志總數 public long getloglen() { return redisutil.getlogslen(); } //清空日志 public string logempty() { return redisutil.logempty(); } //獲取當前數據庫中key的數量 public map<string,object> getkeyssize() { long dbsize = redisutil.dbsize(); map<string,object> map = new hashmap<string, object>(); map.put("create_time", new date().gettime()); map.put("dbsize", dbsize); return map; } //獲取當前redis使用內存大小情況 public map<string,object> getmemeryinfo() { string[] strs = redisutil.getredisinfo().split("\n"); map<string, object> map = null; for (int i = 0; i < strs.length; i++) { string s = strs[i]; string[] detail = s.split(":"); if (detail[0].equals("used_memory")) { map = new hashmap<string, object>(); map.put("used_memory",detail[1].substring(0, detail[1].length() - 1)); map.put("create_time", new date().gettime()); break; } } return map; } private string getdatestr(long timestmp) { simpledateformat dateformat = new simpledateformat("yyyy-mm-dd hh:mm:ss"); return dateformat.format(new date(timestmp)); }} |
上面我只是貼了部分核心代碼，想具體去了解的可以去下載項目跑一下。
由于這個沒有什么難度，只是就只是貼了些代碼。后續也會一直更新，一步步將這個系統完善起來。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對服務器之家的支持。
原文鏈接：http://z77z.oschina.io/2017/04/04/java獲取redis的日志信息和動態監控信息/
