1 调研目的
主要的目的是想调研各大云平台有关Redis监控功能的实现，但是最后我发现各大云平台提供的监控功能都比较基础，比如我想看诸如访问频率较高的HotKey、占用内存较大的Bigkey等指标，它们都没有提供，一部分Redis监控的开源工具实现了这样的功能，但是实现方法实用性不大，见后文汇总。
2 调研情况
2.1 常见公有云平台监控
我所调研的阿里云、腾讯云、青云这三个平台给用户提供的监控信息均是采用Redis Info命令获取的，他们中有的再次对Redis Info的信息做了一些处理，比如阿里云对INFO Commandstats做了排序，提供了TOP Command的信息，但是他们并没有对服务端做改造或者通过其他的方式获取监控信息，因此也没有提供诸如访问频率较高的HotKey、占用内存较大的Bigkey的指标。
阿里云的监控页面：
腾讯云的监控页面：
青云的监控页面：
2.2 开源的Redis监控工具
有一些开源工具提供了类似的监控指标，汇总如下：
- RedisLive：提供了
TopAccessKeys的统计。
它的后台使用关系型数据库（默认是sqlite）保存Key的信息，然后使用SQL分析查询获取结果，
- redis-faina：提供
TopAccessKeys、TopCommand、Slowest Calls等统计。
它直接解析Redis Monitor命令的结果，然后分析得到信息，Redis Monitor命令对Redis本身性能的影响较大。而且Redis Monitor只提供命令开始执行的时间，它的输出如下：
1510737569.843450 [0 127.0.0.1:53371] "set" "k" "v"因此对于一个请求不断的Redis，它的分析才有效，因为两条记录相减的时间才可以算作命令实际的执行时间，但是如果Redis并没有多少请求，那分析就不准确了。
- redis-traffic-stats：使用
tcpdump抓包然后分析。
使用tcpdump抓包之后解析分析，提供了TopAccessKeys和Slowest Calls的指标。
- elasticsearch + packetbeat + kibana : 目前没有已经建立的分析系统
packetbeat可以指定网卡抓取网络数据包，并且提供了对Redis协议的解析，将抓取到的数据使用elasticsearch建立缓存搜索，kibana是一个可以配合elasticsearch展示的工具，我测试了一下，packetbeat抓取到的数据格式如下：
{
"@timestamp": "2017-10-19T14:42:02.046Z",
"beat": {
"hostname": "kiosk",
"name": "kiosk",
"version": "5.6.3"
},
"bytes_in": 21,
"bytes_out": 95,
"client_ip": "127.0.0.1",
"client_port": 55747,
"client_proc": "",
"client_server": "kiosk",
"ip": "127.0.0.1",
"method": "KEYS",
"port": 6379,
"proc": "",
"query": "keys *",
"redis": {
"return_value": "[kkkkk, key:__rand_int__, k, counter:__rand_int__, mylist, myset]"
},
"resource": "*",
"responsetime": 0,
"server": "kiosk",
"status": "OK",
"type": "redis"
}可以将查询到的信息按照index组织，之后分析热点key，或者key的轨迹。
- 定期使用脚本获取信息
使用脚本定期去所有机器上用Redis客户端执行redis-cli --bigkeys或者slowlog查询，然后汇总结果统计。
3. 总结
本次调研想解决如何获取RedisBigKey和HotKey等监控指标，为了更好的排查问题和运维，最后的方法中开源的方法实用性都不是很大，EPK组合的方式目前也待讨论，有没有必要捕获所有数据等等，最后一个脚本的方式应该是比较轻量的。
[完]