java获取redis的日志信息和动态监控信息

时间 2019-11-26

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效果展现

Redis配置

在windows下安装的redis，在安装目录找到redis.windows.conf文件，修改如下字段（按实际状况设置）：javascript

slowlog-log-slower-than 100

slowlog-max-len 1000000复制代码

slowlog-log-slower-than：是配置须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。若是设置为0，就会记录全部执行过的命令。java

slowlog-max-len：是配置日志记录的条数，由于这个日志也是存储在内存中的，因此不须要担忧记录日志会影响性能，可是会消耗必定内存。git

完成对这些信息的获取主要仍是利用redis的一些命令，若是是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，就能够看到输出不少字段的参数，部分具体参数对应的意思以下：redis

server : 通常 Redis 服务器信息，包含如下域：
redis_version : Redis 服务器版本
redis_git_sha1 : Git SHA1
redis_git_dirty : Git dirty flag
os : Redis 服务器的宿主操做系统
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，通过的秒数
uptime_in_days : 自 Redis 服务器启动以来，通过的天数
lru_clock : 以分钟为单位进行自增的时钟，用于 LRU 管理
clients : 已链接客户端信息，包含如下域：
connected_clients : 已链接客户端的数量（不包括经过从属服务器链接的客户端）
client_longest_output_list : 当前链接的客户端当中，最长的输出列表
client_longest_input_buf : 当前链接的客户端当中，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，包含如下域：
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 : 从操做系统的角度，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。能够是 libc 、 jemalloc 或者 tcmalloc 。
在理想状况下， used_memory_rss 的值应该只比 used_memory 稍微高一点儿。
当 rss > used ，且二者的值相差较大时，表示存在（内部或外部的）内存碎片。
内存碎片的比率能够经过 mem_fragmentation_ratio 的值看出。
当 used > rss 时，表示 Redis 的部份内存被操做系统换出到交换空间了，在这种状况下，操做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，将内存返还给操做系统。
若是 Redis 释放了内存，却没有将内存返还给操做系统，那么 used_memory 的值可能和操做系统显示的 Redis 内存占用并不一致。
查看 used_memory_peak 的值能够验证这种状况是否发生。
persistence : RDB 和 AOF 的相关信息
stats : 通常统计信息
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，咱们就是借助jedis这个框架来帮咱们完成：spring

@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 {
            // 返还到链接池
            jedis.close();
        }
    }

    // 获取日志列表
    public List<Slowlog> getLogs(long entries) {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            List<Slowlog> logList = jedis.slowlogGet(entries);
            return logList;
        } finally {
            // 返还到链接池
            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 {
            // 返还到链接池
            jedis.close();
        }
    }

    // 清空日志
    public String logEmpty() {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();
            return jedis.slowlogReset();
        } finally {
            // 返还到链接池
            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 {
            // 返还到链接池
            jedis.close();
        }
    }
}复制代码

这样输出的都是和控制台同样的字符串，因此还须要sevice来对数据进行封装：数据库

@Service
public class RedisService {

    @Autowired
    RedisUtil redisUtil;

    public List<RedisInfoDetail> getRedisInfo() {
        //获取redis服务器信息
        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;
    }

    //获取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;
    }
    //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<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;
    }

    //获取当前redis使用内存大小状况
    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));
    }
}复制代码

上面我只是贴了部分核心代码，想具体去了解的能够去下载个人项目跑一下。windows

因为这个没有什么难度，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。api

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