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。