Redis脚本管理命令实现的监控指标设定

Redis脚本管理命令概述

Redis 提供了一组用于管理脚本的命令，主要包括 EVAL、EVALSHA 以及 SCRIPT 系列命令。EVAL 命令用于在 Redis 服务器端执行 Lua 脚本，它接受一个 Lua 脚本以及脚本所需的参数。例如：

-- 一个简单的 Lua 脚本，将两个数相加
local num1 = tonumber(ARGV[1])
local num2 = tonumber(ARGV[2])
return num1 + num2

在 Redis 客户端中可以这样调用：

redis-cli EVAL "local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2" 0 10 20

这里的 0 表示脚本没有使用任何 Redis 键，后面跟着的 10 和 20 是传递给脚本的参数。

EVALSHA 命令与 EVAL 类似，但它通过脚本的 SHA1 校验和来执行脚本。这意味着需要先使用 SCRIPT LOAD 命令将脚本加载到 Redis 服务器，获取其 SHA1 校验和，然后再使用 EVALSHA 执行。例如：

# 加载脚本
redis-cli SCRIPT LOAD "local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2"
# 返回脚本的 SHA1 校验和，假设为 "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
redis-cli EVALSHA "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" 0 10 20

SCRIPT 系列命令还包括 SCRIPT EXISTS 用于检查指定 SHA1 校验和的脚本是否已加载，SCRIPT FLUSH 用于清除所有已加载的脚本等。

监控指标设定的重要性

在使用 Redis 脚本管理命令时，设定合适的监控指标对于确保系统的性能、稳定性以及故障排查至关重要。通过监控这些指标，可以及时发现潜在的问题，如脚本执行时间过长导致的性能瓶颈，脚本加载失败引发的功能异常等。例如，如果一个关键业务的 Redis 脚本执行时间突然大幅增加，可能意味着服务器负载过高，或者脚本本身存在性能问题，需要及时优化。合理的监控指标能够帮助运维和开发人员提前预警，避免生产环境出现严重故障。

执行时间相关指标

1. 平均脚本执行时间
   • 定义：统计一段时间内所有 Redis 脚本执行时间的平均值。这有助于了解脚本在正常情况下的执行性能。
   • 实现思路：可以通过在 Lua 脚本开头记录开始时间，在脚本结尾记录结束时间，计算时间差并返回。然后在客户端收集这些时间差数据，计算平均值。
   • 代码示例（Lua 脚本）：

local start_time = redis.call('TIME')
local num1 = tonumber(ARGV[1])
local num2 = tonumber(ARGV[2])
local result = num1 + num2
local end_time = redis.call('TIME')
local elapsed_time = (end_time[1] - start_time[1]) * 1000000 + (end_time[2] - start_time[2])
return {result, elapsed_time}

• 客户端收集与计算（以 Python 为例）：

import redis
import statistics

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
times = []
for _ in range(10):
    result = r.eval("local start_time = redis.call('TIME'); local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); local result = num1 + num2; local end_time = redis.call('TIME'); local elapsed_time = (end_time[1] - start_time[1]) * 1000000 + (end_time[2] - start_time[2]); return {result, elapsed_time}", 0, 10, 20)
    times.append(result[1])
average_time = statistics.mean(times)
print(f"Average execution time: {average_time} microseconds")

2. 最大脚本执行时间
   • 定义：记录一段时间内 Redis 脚本执行时间的最大值。它可以帮助发现可能出现的极端情况，比如脚本在某些特殊输入或系统高负载时执行时间过长。
   • 实现思路：与平均执行时间类似，在脚本中记录执行时间，在客户端收集并比较找出最大值。
   • 代码示例（Lua 脚本）：与平均执行时间的 Lua 脚本相同。
   • 客户端收集与计算（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
max_time = 0
for _ in range(10):
    result = r.eval("local start_time = redis.call('TIME'); local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); local result = num1 + num2; local end_time = redis.call('TIME'); local elapsed_time = (end_time[1] - start_time[1]) * 1000000 + (end_time[2] - start_time[2]); return {result, elapsed_time}", 0, 10, 20)
    if result[1] > max_time:
        max_time = result[1]
print(f"Max execution time: {max_time} microseconds")

脚本加载相关指标

1. 脚本加载成功率
   • 定义：脚本成功加载次数与总加载次数的比率。如果这个比率较低，可能意味着脚本存在语法错误，或者 Redis 服务器环境存在问题。
   • 实现思路：记录每次调用 SCRIPT LOAD 命令的结果，成功加载时返回的是脚本的 SHA1 校验和，失败时会返回错误信息。通过统计成功和失败的次数来计算成功率。
   • 代码示例（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
total_loads = 0
success_loads = 0
for _ in range(10):
    total_loads += 1
    try:
        r.script_load("local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2")
        success_loads += 1
    except redis.ResponseError as e:
        pass
success_rate = success_loads / total_loads if total_loads > 0 else 0
print(f"Script load success rate: {success_rate}")

2. 已加载脚本数量
   • 定义：当前 Redis 服务器中已加载的 Lua 脚本数量。这个指标可以帮助了解服务器上脚本资源的占用情况，如果数量过多，可能会影响服务器的内存和性能。
   • 实现思路：使用 SCRIPT KILL 命令（虽然名字叫 KILL，但实际上它不会真正终止脚本执行，而是返回当前正在执行的脚本列表）或者 SCRIPT EXISTS 结合所有已知脚本的 SHA1 校验和来统计。这里介绍使用 SCRIPT KILL 的方法。
   • 代码示例（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
try:
    scripts = r.script_kill()
    num_scripts = len(scripts)
    print(f"Number of loaded scripts: {num_scripts}")
except redis.ResponseError as e:
    if "No scripts in execution" in str(e):
        print("Number of loaded scripts: 0")
    else:
        raise e

脚本错误相关指标

1. 脚本执行错误率
   • 定义：脚本执行过程中出现错误的次数与总执行次数的比率。高错误率可能表示脚本逻辑存在问题，或者数据输入不符合预期。
   • 实现思路：在客户端调用脚本时捕获异常，统计错误次数和总执行次数，计算错误率。
   • 代码示例（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
total_executions = 0
error_executions = 0
for _ in range(10):
    total_executions += 1
    try:
        r.eval("local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2", 0, 10, 'not a number')
    except redis.ResponseError as e:
        error_executions += 1
error_rate = error_executions / total_executions if total_executions > 0 else 0
print(f"Script execution error rate: {error_rate}")

2. 错误类型分布
   • 定义：统计不同类型脚本错误出现的次数占总错误次数的比例。例如，语法错误、类型错误、逻辑错误等。这有助于定位脚本中频繁出现的问题类型，从而有针对性地进行修复。
   • 实现思路：在捕获脚本执行异常时，对异常信息进行分析，判断错误类型并统计相应次数。
   • 代码示例（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
error_type_count = {
    'SyntaxError': 0,
    'TypeError': 0,
    'OtherError': 0
}
total_executions = 0
for _ in range(10):
    total_executions += 1
    try:
        r.eval("local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2", 0, 10, 'not a number')
    except redis.ResponseError as e:
        error_msg = str(e)
        if "syntax error" in error_msg.lower():
            error_type_count['SyntaxError'] += 1
        elif "type error" in error_msg.lower():
            error_type_count['TypeError'] += 1
        else:
            error_type_count['OtherError'] += 1

for error_type, count in error_type_count.items():
    error_rate = count / total_executions if total_executions > 0 else 0
    print(f"{error_type} error rate: {error_rate}")

资源占用相关指标

1. 脚本执行时的内存占用
   • 定义：测量脚本在执行过程中 Redis 服务器额外占用的内存量。这对于确保脚本执行不会导致服务器内存耗尽非常重要。
   • 实现思路：可以使用 Redis 的 MEMORY USAGE 命令（需要 Redis 4.0 及以上版本支持）在脚本执行前后测量相关键值对的内存占用。如果脚本创建了新的键值对，计算新键值对占用的内存；如果修改了现有键值对，计算修改前后的内存差值。
   • 代码示例（Lua 脚本，创建新键值对并测量内存占用）：

local key = KEYS[1]
local value = ARGV[1]
redis.call('SET', key, value)
local mem_usage = redis.call('MEMORY USAGE', key)
return mem_usage

• 客户端调用（以 Python 为例）：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
result = r.eval("local key = KEYS[1]; local value = ARGV[1]; redis.call('SET', key, value); local mem_usage = redis.call('MEMORY USAGE', key); return mem_usage", 1, 'new_key', 'new_value')
print(f"Memory usage for new key - value pair: {result} bytes")

2. CPU 使用率
   • 定义：脚本执行期间 Redis 服务器的 CPU 使用率。高 CPU 使用率可能表示脚本存在复杂的计算逻辑或者不合理的 Redis 命令调用，需要优化。
   • 实现思路：在类 Unix 系统中，可以使用 top 或 ps 命令结合脚本执行时间来测量 Redis 进程的 CPU 使用率变化。在 Windows 系统中，可以使用 Get - Process 命令（在 PowerShell 中）。这里以 Python 结合 psutil 库在类 Unix 系统中实现为例。
   • 代码示例（以 Python 为例）：

import redis
import psutil
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
redis_pid = None
for proc in psutil.process_iter(['name']):
    if proc.info['name'] =='redis - server':
        redis_pid = proc.pid
        break
if not redis_pid:
    raise Exception("Redis server process not found")

redis_proc = psutil.Process(redis_pid)
start_cpu_percent = redis_proc.cpu_percent()
start_time = time.time()
r.eval("local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); return num1 + num2", 0, 10, 20)
end_time = time.time()
end_cpu_percent = redis_proc.cpu_percent()
elapsed_time = end_time - start_time
avg_cpu_percent = (end_cpu_percent - start_cpu_percent) / elapsed_time if elapsed_time > 0 else 0
print(f"Average CPU percent during script execution: {avg_cpu_percent}%")

指标监控工具与集成

1. Prometheus 集成
   • 概述：Prometheus 是一款流行的开源监控系统和时间序列数据库。可以通过编写自定义的 exporter 来将 Redis 脚本相关监控指标暴露给 Prometheus。
   • 实现步骤：
     • 编写一个 Python 脚本作为 exporter，使用 prometheus_client 库来定义和暴露指标。例如，对于平均脚本执行时间指标：

from prometheus_client import start_http_server, Gauge
import redis
import statistics
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
avg_execution_time_gauge = Gauge('redis_script_avg_execution_time_microseconds', 'Average execution time of Redis scripts in microseconds')

def update_metrics():
    times = []
    for _ in range(10):
        result = r.eval("local start_time = redis.call('TIME'); local num1 = tonumber(ARGV[1]); local num2 = tonumber(ARGV[2]); local result = num1 + num2; local end_time = redis.call('TIME'); local elapsed_time = (end_time[1] - start_time[1]) * 1000000 + (end_time[2] - start_time[2]); return {result, elapsed_time}", 0, 10, 20)
        times.append(result[1])
    average_time = statistics.mean(times)
    avg_execution_time_gauge.set(average_time)

if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000)
    while True:
        update_metrics()
        time.sleep(60)

 - 配置 Prometheus，在 `prometheus.yml` 文件中添加对这个 exporter 的抓取配置：

scrape_configs:
  - job_name:'redis_script_metrics'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

2. Grafana 可视化
   • 概述：Grafana 是一个用于可视化时间序列数据的工具，可以与 Prometheus 集成，将 Redis 脚本相关监控指标以直观的图表形式展示出来。
   • 实现步骤：
     • 安装和启动 Grafana。
     • 在 Grafana 中添加 Prometheus 数据源，配置 Prometheus 的地址。
     • 创建新的 dashboard，添加图表。例如，对于平均脚本执行时间指标，可以创建一个折线图，在查询编辑器中输入对应的 Prometheus 查询语句，如 redis_script_avg_execution_time_microseconds，并根据需求设置图表的样式和时间范围等参数。

通过以上详细的监控指标设定以及与常用监控工具的集成，可以全面、深入地监控 Redis 脚本管理命令的执行情况，保障基于 Redis 的应用系统的稳定运行和高效性能。无论是在开发测试阶段，还是生产环境中，这些监控指标都能为运维和开发人员提供有力的支持，帮助他们及时发现和解决问题，优化系统性能。