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Redis 监控与优化方案（C++项目）

news 2025/8/11 8:01:10

Redis 监控与优化方案（C++项目）

方案概述

针对 C++ 项目中的 Redis 使用，设计一个完整的监控与优化方案，包括：

  1. 定期扫描 BigKey 和慢查询日志
  2. 自动上报到报警系统
  3. 优化大 Hash 结构
  4. 设置内存上限和淘汰策略

一、Redis 监控脚本设计（C++实现）

1. 扫描 BigKey

#include <cpp_redis/cpp_redis>
#include <nlohmann/json.hpp>
#include <vector>
#include <string>
#include <chrono>
#include <thread>
using json = nlohmann::json;
class RedisMonitor {
public:
RedisMonitor(const std::string& host, int port, const std::string& password = "")
: client(host, port) {
if (!password.empty()) {
client.auth(password);
}
client.connect();
}
// 扫描BigKey
std::vector<json> scanBigKeys(int threshold_kb = 1024) {
std::vector<json> big_keys;
// 扫描所有键
cpp_redis::reply reply = client.scan("0", "COUNT", "1000");
client.sync_commit();
if (reply.is_array() && reply.as_array().size() >= 2) {
auto keys = reply.as_array()[1].as_array();
for (const auto& key_reply : keys) {
std::string key = key_reply.as_string();
// 获取键类型
auto type_reply = client.type(key);
client.sync_commit();
std::string type = type_reply.as_string();
// 根据类型获取内存使用情况
size_t memory = 0;
if (type == "string") {
auto len_reply = client.strlen(key);
client.sync_commit();
memory = len_reply.as_integer();
}
else if (type == "hash") {
auto len_reply = client.hlen(key);
client.sync_commit();
memory = len_reply.as_integer() * 128; // 估算每个字段128字节
}
// 其他类型类似处理...
// 转换为KB
size_t memory_kb = memory / 1024;
if (memory_kb >= threshold_kb) {
json alert;
alert["key"] = key;
alert["type"] = type;
alert["size_kb"] = memory_kb;
alert["timestamp"] = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();
big_keys.push_back(alert);
}
}
}
return big_keys;
}
// 扫描慢查询日志
std::vector<json> scanSlowLogs(int threshold_ms = 100) {
std::vector<json> slow_logs;
// 获取慢查询日志
auto reply = client.slowlog_get(100); // 获取最近100条
client.sync_commit();
if (reply.is_array()) {
for (const auto& log_entry : reply.as_array()) {
if (log_entry.is_array() && log_entry.as_array().size() >= 3) {
int duration = log_entry.as_array()[2].as_integer();
if (duration >= threshold_ms) {
json alert;
alert["id"] = log_entry.as_array()[0].as_integer();
alert["timestamp"] = log_entry.as_array()[1].as_integer();
alert["duration_ms"] = duration;
alert["command"] = log_entry.as_array()[3].as_string();
slow_logs.push_back(alert);
}
}
}
}
return slow_logs;
}
// 上报到报警系统
void reportToAlarmSystem(const std::vector<json>& alerts, const std::string& system_url) {
// 这里实现上报逻辑，可以是HTTP请求或其他方式
for (const auto& alert : alerts) {
// 示例：打印到控制台，实际应发送到报警系统
std::cout << "ALERT: " << alert.dump() << std::endl;
// 实际实现可能使用libcurl等库发送HTTP请求
// curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, system_url.c_str());
// curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_POSTFIELDS, alert.dump().c_str());
// ...
}
}
private:
cpp_redis::client client;
};

2. 定时监控任务

#include <functional>
#include <atomic>
#include <memory>
class ScheduledTask {
public:
using TaskFunc = std::function<void()>;
ScheduledTask(int interval_seconds, TaskFunc task)
: interval(interval_seconds), task(task), running(false) {}
~ScheduledTask() {
stop();
}
void start() {
running = true;
thread = std::thread([this]() {
while (running) {
auto start = std::chrono::steady_clock::now();
try {
task();
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << "Task error: " << e.what() << std::endl;
}
auto end = std::chrono::steady_clock::now();
auto elapsed = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(end - start).count();
if (elapsed < interval) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(interval - elapsed));
}
}
});
}
void stop() {
if (running) {
running = false;
if (thread.joinable()) {
thread.join();
}
}
}
private:
int interval;
TaskFunc task;
std::atomic<bool> running;
std::thread thread;
};

3. 主监控程序

int main() {
// 初始化Redis监控
RedisMonitor monitor("127.0.0.1", 6379, "yourpassword");
// BigKey扫描任务（每小时执行一次）
auto bigkey_task = [&monitor]() {
auto big_keys = monitor.scanBigKeys(1024); // 扫描大于1MB的key
if (!big_keys.empty()) {
monitor.reportToAlarmSystem(big_keys, "http://alarm-system/api/bigkey");
}
};
// 慢查询扫描任务（每5分钟执行一次）
auto slowlog_task = [&monitor]() {
auto slow_logs = monitor.scanSlowLogs(100); // 扫描超过100ms的慢查询
if (!slow_logs.empty()) {
monitor.reportToAlarmSystem(slow_logs, "http://alarm-system/api/slowlog");
}
};
// 启动定时任务
ScheduledTask bigkey_scanner(3600, bigkey_task); // 每小时
ScheduledTask slowlog_scanner(300, slowlog_task); // 每5分钟
bigkey_scanner.start();
slowlog_scanner.start();
// 主线程可以做其他事情或简单等待
std::cout << "Redis monitoring started..." << std::endl;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::hours(24)); // 运行24小时
// 停止监控
bigkey_scanner.stop();
slowlog_scanner.stop();
return 0;
}

二、大Hash优化方案

1. 自动拆分大Hash为小Hash

class HashOptimizer {
public:
HashOptimizer(RedisMonitor& monitor) : monitor(monitor) {}
// 检查并拆分大Hash
void checkAndSplitLargeHashes(size_t max_field_count = 5000) {
auto big_keys = monitor.scanBigKeys(1024); // 1MB以上的Hash
for (const auto& alert : big_keys) {
if (alert["type"] == "hash") {
std::string key = alert["key"];
// 获取Hash大小
auto hlen_reply = monitor.getClient().hlen(key);
monitor.getClient().sync_commit();
size_t field_count = hlen_reply.as_integer();
if (field_count > max_field_count) {
splitLargeHash(key, field_count, max_field_count);
}
}
}
}
private:
RedisMonitor& monitor;
// 拆分大Hash
void splitLargeHash(const std::string& key, size_t total_fields, size_t max_fields) {
std::cout << "Splitting large hash: " << key << " (" << total_fields << " fields)" << std::endl;
// 计算需要拆分成多少个小Hash
size_t split_count = (total_fields + max_fields - 1) / max_fields;
// 使用SCAN命令迭代获取所有字段
std::string cursor = "0";
size_t current_split = 0;
std::string new_key_prefix = key + ":part_";
do {
auto reply = monitor.getClient().hscan(key, cursor, "COUNT", "100");
monitor.getClient().sync_commit();
if (reply.is_array() && reply.as_array().size() >= 2) {
cursor = reply.as_array()[0].as_string();
auto fields = reply.as_array()[1].as_array();
// 每max_fields个字段创建一个新Hash
std::string new_key = new_key_prefix + std::to_string(current_split);
for (size_t i = 0; i < fields.size(); i += 2) {
std::string field = fields[i].as_string();
std::string value = fields[i+1].as_string();
monitor.getClient().hset(new_key, field, value);
monitor.getClient().sync_commit();
}
// 移动到下一个分片
if (++current_split >= split_count) {
current_split = 0;
}
}
} while (cursor != "0");
// 原始key可以保留作为指针或删除
// monitor.getClient().del(key);
// monitor.getClient().set(key + ":split_info", "split into " + std::to_string(split_count) + " parts");
}
};

2. 在监控主程序中添加Hash优化

int main() {
// ... 前面的RedisMonitor初始化代码 ...
HashOptimizer optimizer(monitor);
// 大Hash优化任务（每天执行一次）
auto hash_optimize_task = [&optimizer]() {
optimizer.checkAndSplitLargeHashes(5000); // 每个小Hash最多5000个字段
};
ScheduledTask hash_optimizer(86400, hash_optimize_task); // 每天
hash_optimizer.start();
// ... 其他任务和主循环 ...
}

三、Redis内存管理配置

1. Redis配置建议（redis.conf）

ini
# 内存限制（根据服务器内存调整）
maxmemory 8gb
# 内存淘汰策略（推荐使用allkeys-lru或volatile-lru）
maxmemory-policy allkeys-lru
# 设置Hash结构的内存优化参数
hash-max-ziplist-entries 512 # 当Hash字段数小于此值时使用ziplist编码
hash-max-ziplist-value 64 # 当Hash字段值大小小于此值时使用ziplist编码
# 启用慢查询日志
slowlog-log-slower-than 10000 # 记录超过10ms的查询（单位微秒）
slowlog-max-len 128 # 最多保留128条慢查询
2. 在C++中动态设置配置
void configureRedisMemorySettings(cpp_redis::client& client) {
// 设置内存限制（如果Redis配置文件中未设置）
try {
// 检查是否已设置maxmemory
auto reply = client.config_get("maxmemory");
client.sync_commit();
if (reply.is_array() && reply.as_array().size() >= 2) {
auto values = reply.as_array()[1].as_array();
if (values.empty() || values[0].as_string() == "0") {
// 未设置内存限制，动态设置
client.config_set("maxmemory", "8589934592"); // 8GB
client.sync_commit();
std::cout << "Set Redis maxmemory to 8GB" << std::endl;
}
}
// 设置内存淘汰策略
client.config_set("maxmemory-policy", "allkeys-lru");
client.sync_commit();
// 设置Hash优化参数
client.config_set("hash-max-ziplist-entries", "512");
client.config_set("hash-max-ziplist-value", "64");
client.sync_commit();
} catch (const std::exception& e) {
std::cerr << "Failed to configure Redis: " << e.what() << std::endl;
}
}
四、完整监控与优化流程
  1. 初始化阶段：
    • 连接Redis并验证配置
    • 设置合理的内存限制和淘汰策略
    • 启动监控任务
  2. 运行阶段：
    • 定期扫描BigKey并报警
    • 定期扫描慢查询并报警
    • 定期检查并优化大Hash结构
    • 监控内存使用情况，接近上限时提前报警
  3. 报警处理：
    • 收到BigKey报警时，评估是否需要拆分或优化数据结构
    • 收到慢查询报警时，优化查询语句或添加适当索引
    • 内存接近上限时，考虑扩容或清理不必要数据
五、性能考虑与优化
  1. 监控脚本性能：
    • 使用SCAN而非KEYS命令避免阻塞Redis
    • 异步上报报警信息，避免影响监控任务执行
    • 合理设置扫描间隔，避免过于频繁
  2. Hash拆分策略：
    • 在业务低峰期执行拆分操作
    • 考虑使用管道(pipeline)或Lua脚本减少网络往返
    • 拆分后保留原始key作为指针或添加说明信息
  3. 内存优化：
    • 监控内存碎片率(info memory中的mem_fragmentation_ratio)
    • 碎片率过高时考虑重启Redis或使用MEMORY PURGE命令(Redis 4.0+)
六、依赖与部署
  1. 依赖库：
    • cpp_redis: C++ Redis客户端
    • nlohmann/json: JSON处理
    • libcurl(可选): 用于HTTP报警上报
  2. 部署建议：
    • 将监控程序部署为系统服务
    • 配置日志轮转
    • 设置合理的资源限制(CPU/内存)
  3. 示例CMakeLists.txt:
cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
project(RedisMonitor)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
find_package(cpp_redis REQUIRED)
find_package(nlohmann_json REQUIRED)
add_executable(redis_monitor 
src/main.cpp
src/redis_monitor.cpp
src/scheduled_task.cpp
src/hash_optimizer.cpp
)
target_link_libraries(redis_monitor
PRIVATE
cpp_redis
nlohmann_json::nlohmann_json
pthread
)
这个方案提供了从监控到优化的完整流程，可以根据实际项目需求进行调整和扩展。

				
				

					
					http://www.dtcms.com/a/324463.html
					
				

                

                  
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