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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 100slowlog-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：

@Componentpublic 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
    
      getLogs(long entries) {		Jedis jedis = null;		try {			jedis = jedisPool.getResource();			List
     
       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：

@Servicepublic class RedisService {		@Autowired	RedisUtil redisUtil;		public List
    
      getRedisInfo() {		//获取redis服务器信息		String info = redisUtil.getRedisInfo();		List
     
       ridList = new ArrayList
      
       ();		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
       
         getLogs(long entries) {        List
        
          list = redisUtil.getLogs(entries);		List
         
           opList = null; Operate op = null; boolean flag = false; if (list != null && list.size() > 0) { opList = new LinkedList
          
           (); 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
           
             getKeysSize() { long dbSize = redisUtil.dbSize(); Map
            
              map = new HashMap
             
              (); 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
              
                getMemeryInfo() { String[] strs = redisUtil.getRedisInfo().split("\n"); Map
               
                 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
                
                 (); 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我的项目跑一下。

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。

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个人博客：

此项目下载地址：

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