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：

实时监控

redis环境信息和日志列表

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<slowlog> getlogs(long entries) {
 jedis jedis = null;
 try {
 jedis = jedispool.getresource();
 list<slowlog> 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<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使用内存大小情况
 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));
 }
}

上面我只是贴了部分核心代码，想具体去了解的可以去跑一下。

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，谢谢大家对的支持。