java获取redis日志信息与动态监控信息的方法

java获取redis日志信息与动态监控信息的方法

效果展示如下所示：

Redis配置

在windows下安装的redis，在安装目录找到redis.windows.conf文件，修改以下字段（按实际情况设置）：

slowlog-log-slower-than 100

slowlog-max-len 1000000

slowlog-log-slower-than：是配置需要日志记录的命令执行时间，单位是微秒，也就是说配置为100，会记录命令执行时间为0.1ms以上的记录。如果设置为0，就会记录所有执行过的命令。

slowlog-max-len：是配置日志记录的条数，因为这个日志也是存储在内存中的，所以不需要担心记录日志会影响性能，但是会消耗一定内存。

完成对这些信息的获取主要还是利用redis的一些命令，如果是win系统下安装的redis，在安装目录运行redis-cli.exe这个文件，输入info，再回车，就可以看到输出很多字段的参数

部分具体参数对应的意思如下：

server : 一般 Redis 服务器信息，包含以下域：

redis_version : Redis 服务器版本

redis_git_sha1 : Git SHA1

redis_git_dirty : Git dirty flag

os : Redis 服务器的宿主操作系统

arch_bits : 架构（32 或 64 位）

multiplexing_api : Redis 所使用的事件处理机制

gcc_version : 编译 Redis 时所使用的 GCC 版本

process_id : 服务器进程的 PID

run_id : Redis 服务器的随机标识符（用于 Sentinel 和集群）

tcp_port : TCP/IP 监听端口

uptime_in_seconds : 自 Redis 服务器启动以来，经过的秒数

uptime_in_days : 自 Redis 服务器启动以来，经过的天数

lru_clock : 以分钟为单位进行自增的时钟，用于 LRU 管理

clients : 已连接客户端信息，包含以下域：

connected_clients : 已连接客户端的数量（不包括通过从属服务器连接的客户端）

client_longest_output_list : 当前连接的客户端当中，最长的输出列表

client_longest_input_buf : 当前连接的客户端当中，最大输入缓存

blocked_clients : 正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客户端的数量

memory : 内存信息，包含以下域：

used_memory : 由 Redis 分配器分配的内存总量，以字节（byte）为单位

used_memory_human : 以人类可读的格式返回 Redis 分配的内存总量

used_memory_rss : 从操作系统的角度，返回 Redis 已分配的内存总量（俗称常驻集大小）。这个值和 top 、 ps 等命令的输出一致。

used_memory_peak : Redis 的内存消耗峰值（以字节为单位）

used_memory_peak_human : 以人类可读的格式返回 Redis 的内存消耗峰值

used_memory_lua : Lua 引擎所使用的内存大小（以字节为单位）

mem_fragmentation_ratio : used_memory_rss 和 used_memory 之间的比率

mem_allocator : 在编译时指定的， Redis 所使用的内存分配器。可以是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。

在理想情况下， used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。

当 rss > used ，且两者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。

内存碎片的比率可以通过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。

当 used > rss 时，表示 Redis 的部分内存被操作系统换出到交换空间了，在这种情况下，操作可能会产生明显的延迟。当 Redis 释放内存时，分配器可能会，也可能不会，将内存返还给操作系统。

如果 Redis 释放了内存，却没有将内存返还给操作系统，那么 used_memory 的值可能和操作系统显示的 Redis 内存占用并不一致。

查看 used_memory_peak 的值可以验证这种情况是否发生。

persistence : RDB 和 AOF 的相关信息

stats : 一般统计信息

replication : 主/从复制信息

cpu : CPU 计算量统计信息

commandstats : Redis 命令统计信息

cluster : Redis 集群信息

keyspace : 数据库相关的统计信息

java部分代码实现

上面是命令窗的方式，使用java的话，我们就是借助jedis这个框架来帮我们完成：

@Component

public class RedisUtil {

@Autowired

JedisPool jedisPool;

// 获取redis 服务器信息

public String getRedisInfo() {

Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

Client client = jedis.getClient();

client.info();

String info = client.getBulkReply();

return info;

} finally {

// 返还到连接池

jedis.close();

}

}

// 获取日志列表

public List getLogs(long entries) {

Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

List logList = jedis.slowlogGet(entries);

return logList;

} finally {

// 返还到连接池

jedis.close();

}

}

// 获取日志条数

public Long getLogsLen() {

Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

long logLen = jedis.slowlogLen();

return logLen;

} finally {

// 返还到连接池

jedis.close();

}

}

// 清空日志

public String logEmpty() {

Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

return jedis.slowlogReset();

} finally {

// 返还到连接池

jedis.close();

}

}

// 获取占用内存大小

public Long dbSize() {

Jedis jedis = null;

try {

jedis = jedisPool.getResource();

// TODO 配置redis服务信息

Client client = jedis.getClient();

client.dbSize();

return client.getIntegerReply();

} finally {

// 返还到连接池

jedis.close();

}

}

}

这样输出的都是和控制台一样的字符串，所以还需要sevice来对数据进行封装：

@Service

public class RedisService {

@Autowired

RedisUtil redisUtil;

public List getRedisInfo() {

//获取redis服务器信息

String info = redisUtil.getRedisInfo();

List ridList = new ArrayList();

String[] strs = info.split("\n");

RedisInfpnxsvDZVoDetail rif = null;

if (strs != null && strs.length > 0) {

for (int i = 0; http://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;

}

//获取redis日志列表

public List getLogs(long entries) {

List list = redisUtil.getLogs(entries);

List opList = null;

Operate op = null;

boolean flag = false;

if (list != null && list.size() > 0) {

opList = new LinkedList();

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;

}

//获取日志总数

public Long getLogLen() {

return redisUtil.getLogsLen();

}

//清空日志

public String logEmpty() {

return redisUtil.logEmpty();

}

//获取当前数据库中key的数量

public Map getKeysSize() {

long dbSize = redisUtil.dbSize();

Map map = new HashMap();

map.put("create_time", new Date().getTime());

map.put("dbSize", dbSize);

return map;

}

//获取当前redis使用内存大小情况

public Map getMemeryInfo() {

String[] strs = redisUtil.getRedisInfo().split("\n");

Map 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();

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));

}

}

上面我只是贴了部分核心代码，想具体去了解的可以去下载项目跑一下。

由于这个没有什么难度，只是就只是贴了些代码。后续也会一直更新，一步步将这个系统完善起来。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

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