SpringBoot整合Redis可以通過RedisTemplate和Redisson兩種方式。

1. RedisTemplate獲取Redis信息

根據(jù)Connection獲取Redis緩存信息

// 方式1：獲取Redis緩存全部信息
Properties info = redisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info();
// 方式2：根據(jù)Connection獲取Redis緩存指定信息：
Properties info = redisTemplate.getRequiredConnectionFactory().getConnection().info(“section”);

方式2可選參數(shù)：

server: 常規(guī)信息
clients: 客戶端連接部分
memory: 內(nèi)存消耗相關信息
persistence: RDB和AOF相關信息
stats: 統(tǒng)計信息
replication: 主/從復制信息
cpu: CPU消耗統(tǒng)計
commandstats: Redis命令統(tǒng)計
cluster: 集群部分
keyspace: 數(shù)據(jù)庫、key相關統(tǒng)計

2. Redisson獲取Redis信息

2.1 Redisson版本3.18.1及之前

根據(jù)Connection獲取Redis緩存信息

private final RedissonConnectionFactory connectionFactory;
RedisConnection connection = connectionFactory.getConnection();
// 方式1：獲取Redis緩存全部信息
Properties info = connection.info();
// 方式2：根據(jù)Connection獲取Redis緩存指定信息
Properties info = connection.info(“section”);

2.2 Redisson版本3.19.0及之后

根據(jù)Connection獲取Redis緩存信息

private final RedissonConnectionFactory connectionFactory;
RedisConnection connection = connectionFactory.getConnection();
// 方式1：獲取Redis緩存全部信息
Properties info = connection.commands().info();
// 方式2：根據(jù)Connection獲取Redis緩存指定信息
Properties info = connection.commands().info(“section”);文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-808573.html

2.3 相關集成代碼

<!--redisson-->
<dependency>
    <groupId>org.redisson</groupId>
    <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

@RequiredArgsConstructor
public class RedisMonitorUtil {
    private final RedissonConnectionFactory connectionFactory;

    /**
     * 獲取redis服務器相關信息
     * @return
     */
    public CacheListInfoVO getInfo() {
        CacheListInfoVO infoVo = new CacheListInfoVO();
        
        RedisConnection connection = connectionFactory.getConnection();
        Properties commandStats = connection.info("commandstats");

        List<CommandstatsVO> pieList = new ArrayList<>();
        if (commandStats != null) {
            commandStats.stringPropertyNames().forEach(key -> {
                CommandstatsVO commandstatsVO = new CommandstatsVO();
                String property = commandStats.getProperty(key);
                commandstatsVO.setName(StringUtils.removeStart(key, "cmdstat_"));
                commandstatsVO.setCalls(StringUtils.substringBetween(property, "calls=", ",usec"));
                commandstatsVO.setPerCall(StringUtils.substringAfter(property, "usec_per_call="));
                pieList.add(commandstatsVO);
            });
        }
        try {
            ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
            CacheInfoVO cacheInfoVO = JSON.parseObject(objectMapper.writeValueAsString(connection.info()), CacheInfoVO.class);
            infoVo.setInfo(cacheInfoVO);
        } catch (JsonProcessingException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        infoVo.setDbSize(connection.dbSize());
        infoVo.setCommandStats(pieList);
        return infoVo;
    }
}

3. Redis Info命令信息解釋

redis> INFO ALL
# Server
redis_version:5.0.5       #Redis服務器的版本
redis_git_sha1:00000000   #Git SHA1
redis_git_dirty:0         #Git dirty flag
redis_build_id:cdff23e4497417f9  #構(gòu)建ID
redis_mode:cluster        #Redis啟動模式：standalone、Sentinel、Cluster
os:Linux 4.4.0-143-generic x86_64  #redis宿主機操作系統(tǒng)
arch_bits:64              #架構(gòu)：32位、64位
multiplexing_api:epoll    #事件循環(huán)機制
atomicvar_api:atomic-builtin   #Atomicvar API
gcc_version:5.4.0             #編譯 Redis 時所使用的 GCC 版本
process_id:41450          #進程PID
run_id:7c1db72b9f235c5e52780aeb8817fd272230f1bc  #標識Redis服務器的唯一隨機值，由Sentinel和Cluster使用
tcp_port:6379            #TCP、IP偵聽端口
uptime_in_seconds:129723    #自Redis服務器啟動以來的秒數(shù)
uptime_in_days:1            #自Redis服務器啟動以來的天數(shù)
hz:10                    #調(diào)度serverCron每秒運行次數(shù)
configured_hz:10         #
lru_clock:10612903       #以分鐘為單位進行自增的時鐘，用于 LRU 管理
executable:/usr/local/redis5.0/bin/redis-server          #服務器可執(zhí)行文件的路徑
config_file:/usr/local/redis5.0/6379/redis6379.conf      #啟動 redis 配置文件
 
# Clients
connected_clients:1                   #已連接客戶端的數(shù)量（不包括通過從服務器連接的客戶端）
client_recent_max_input_buffer:2      #當前連接的客戶端當中，最大輸入緩存
client_recent_max_output_buffer:0     #當前連接的客戶端當中，最長的輸出列表
blocked_clients:0                     #正在等待阻塞命令（BLPOP、BRPOP、BRPOPLPUSH）的客戶端的數(shù)量
 
# Memory
used_memory:2660408                 #由 redis 分配器（標準libc，jemalloc或其他分配器，例如tcmalloc）分配的內(nèi)存總量，以字節(jié)（byte）為單位
used_memory_human:2.54M             #以可讀的格式返回 redis 分配的內(nèi)存總量
used_memory_rss:9154560             #從操作系統(tǒng)的角度，返回 Redis 已分配的內(nèi)存總量（俗稱常駐集大?。?。這個值和 top、ps 等命令的輸出一致。
used_memory_rss_human:8.73M         #以可讀的格式,操作系統(tǒng)角度,返回 redis 分配的內(nèi)存總量
used_memory_peak:204081928          #redis 的內(nèi)存消耗峰值（以字節(jié)為單位）
used_memory_peak_human:194.63M      #以可讀的格式,返回 Redis 的內(nèi)存消耗峰值
used_memory_peak_perc:1.30%         #used_memory_peak在used_memory中所占的百分比
used_memory_overhead:2565048        #分配用于管理其內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的所有開銷的總字節(jié)數(shù)
used_memory_startup:1449744         #啟動時消耗的初始內(nèi)存量（以字節(jié)為單位）
used_memory_dataset:95360           #數(shù)據(jù)集的大?。ㄒ宰止?jié)為單位，used_memory - used_memory_overhead）
used_memory_dataset_perc:7.88%      #used_memory_dataset在凈內(nèi)存（used_memory-used_memory_startup）使用量中所占的百分比
allocator_allocated:2770640         #分配器分配的內(nèi)存
allocator_active:3371008            #分配器活躍的內(nèi)存
allocator_resident:11554816         #分配器常駐的內(nèi)存
total_system_memory:1021468672      #主機擁有的內(nèi)存總量
total_system_memory_human:974.15M   #以可讀的格式返回主機擁有的內(nèi)存總量
used_memory_lua:37888               #Lua引擎使用的字節(jié)數(shù)
used_memory_lua_human:37.00K        #以可讀的格式返回Lua引擎使用內(nèi)存
used_memory_scripts:0         
used_memory_scripts_human:0B
number_of_cached_scripts:0
maxmemory:0                         #配置設置的最大可使用內(nèi)存值，默認0，不限制
maxmemory_human:0B                  #以可讀的格式返回最大可使用內(nèi)存值
maxmemory_policy:noeviction         #內(nèi)存容量超過maxmemory后的處理策略,noeviction當內(nèi)存使用達到閾值的時候，所有引起申請內(nèi)存的命令會報錯
allocator_frag_ratio:1.22           #分配器的碎片率
allocator_frag_bytes:600368         #分配器的碎片大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
allocator_rss_ratio:3.43            #分配器常駐內(nèi)存比例
allocator_rss_bytes:8183808         #分配器的常駐內(nèi)存大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
rss_overhead_ratio:0.79             #常駐內(nèi)存開銷比例
rss_overhead_bytes:-2400256         #常駐內(nèi)存開銷大小(以字節(jié)為單位)
mem_fragmentation_ratio:3.50         #內(nèi)存碎片率，used_memory_rss 和 used_memory 之間的比率
mem_fragmentation_bytes:6536432      #內(nèi)存碎片的大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
mem_not_counted_for_evict:0          #被驅(qū)逐的大小
mem_replication_backlog:1048576      #repl_backlog
mem_clients_slaves:16922             #clients_slaves
mem_clients_normal:49694             #clients_normal
mem_aof_buffer:0                     #aof時，占用的緩沖
mem_allocator:jemalloc-5.1.0         #內(nèi)存分配器（在編譯時選擇）
active_defrag_running:0              #碎片整理是否處于活動狀態(tài)
lazyfree_pending_objects:0           #等待釋放的對象數(shù)（由于使用ASYNC選項調(diào)用UNLINK或FLUSHDB和FLUSHALL）
 
# Persistence
loading:0                           #記錄服務器是否正在載入持久化文件
rdb_changes_since_last_save:0       #最近一次成功創(chuàng)建持久化文件之后，經(jīng)過了多少秒
rdb_bgsave_in_progress:0            #記錄了服務器是否正在創(chuàng)建 RDB 文件
rdb_last_save_time:1570890961       #最近一次成功創(chuàng)建 RDB 文件的 UNIX 時間戳
rdb_last_bgsave_status:ok           #記錄最近一次創(chuàng)建 RDB 文件的狀態(tài)，是成功還是失敗
rdb_last_bgsave_time_sec:0          #記錄了最近一次創(chuàng)建 RDB 文件耗費的秒數(shù)
rdb_current_bgsave_time_sec:-1      #如果正在創(chuàng)建 RDB 文件，記錄當前的創(chuàng)建操作已經(jīng)耗費的秒數(shù)
rdb_last_cow_size:249856            #上一次RBD保存操作期間寫時復制的大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
aof_enabled:1                       #AOF是否開啟
aof_rewrite_in_progress:0           #記錄了是否正在創(chuàng)建 AOF 文件
aof_rewrite_scheduled:0             #記錄了 RDB 文件創(chuàng)建完畢之后，是否需要執(zhí)行 AOF 重寫操作
aof_last_rewrite_time_sec:0         #最近一次創(chuàng)建 AOF 文件耗費的秒數(shù)
aof_current_rewrite_time_sec:-1     #如果正在創(chuàng)建 AOF 文件，那么記錄當前的創(chuàng)建操作耗費的秒數(shù)
aof_last_bgrewrite_status:ok        #記錄了最近一次創(chuàng)建 AOF 文件的狀態(tài)，是成功還是失敗
aof_last_write_status:ok            #AOF的最后寫入操作的狀態(tài)，是成功還是失敗
aof_last_cow_size:307200            #上一次AOF保存操作期間寫時復制的大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
aof_current_size:115                #AOF 文件當前的大小
aof_base_size:115                   #最近一次啟動或重寫時的AOF文件大小
aof_pending_rewrite:0               #記錄了是否有 AOF 重寫操作在等待 RDB 文件創(chuàng)建完畢之后執(zhí)行
aof_buffer_length:0                 #AOF緩沖區(qū)的大小
aof_rewrite_buffer_length:0         #AOF 重寫緩沖區(qū)的大小
aof_pending_bio_fsync:0             #后臺 I/O 隊列里面，等待執(zhí)行的 fsync 數(shù)量
aof_delayed_fsync:0                 #被延遲的 fsync 調(diào)用數(shù)量，如果該值比較大，可以開啟參數(shù)：no-appendfsync-on-rewrite=yes
 
如果正在進行加載操作，會有以下狀態(tài)：
loading_start_time:                #加載操作開始的時間戳
loading_total_bytes:               #加載文件總大小
loading_loaded_bytes:              #已加載的字節(jié)數(shù)
loading_loaded_perc:               #已加載的百分比
loading_eta_seconds:               #完成加載所需的秒數(shù)（以秒為單位）
 
注意：
changes_since_last_save是指自上次調(diào)用SAVE或BGSAVE以來在數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生某種更改的操作數(shù)。
 
 
# Stats
total_connections_received:11046    #服務器接受的連接總數(shù)
total_commands_processed:2086515    #服務器已執(zhí)行的命令數(shù)量
instantaneous_ops_per_sec:0         #服務器每秒鐘執(zhí)行的命令數(shù)量
total_net_input_bytes:116217212     #啟動以來，流入的字節(jié)總數(shù)
total_net_output_bytes:161658834    #啟動以來，流出的字節(jié)總數(shù)
instantaneous_input_kbps:0.02       #接收輸入的速率（每秒）
instantaneous_output_kbps:0.00      #輸出的速率（每秒）
rejected_connections:0              #由于maxclients限制而被拒絕的連接數(shù)
sync_full:1                         #與slave full sync的次數(shù)      
sync_partial_ok:14                  #接受的部分重新同步(psync)請求的數(shù)量
sync_partial_err:1                  #被拒絕的部分重新同步(psync)請求的數(shù)量
expired_keys:0                      #key過期事件總數(shù)
expired_stale_perc:0.00             #過期的比率
expired_time_cap_reached_count:0    #過期計數(shù)
evicted_keys:0                      #由于最大內(nèi)存限制而被驅(qū)逐的key數(shù)量
keyspace_hits:1057312               #key命中次數(shù)
keyspace_misses:38734               #key未命中次數(shù)
pubsub_channels:0                   #發(fā)布/訂閱頻道的數(shù)量
pubsub_patterns:0                   #發(fā)布/訂閱的模式數(shù)量
latest_fork_usec:1460               #最近一次 fork() 操作耗費的毫秒數(shù)（以微秒為單位）
migrate_cached_sockets:0            #為遷移而打開的套接字數(shù)
slave_expires_tracked_keys:0        #跟蹤過期key數(shù)量（僅適用于可寫從）
active_defrag_hits:0                #活躍碎片執(zhí)行的值重新分配的數(shù)量
active_defrag_misses:0              #活躍碎片執(zhí)行的中止值重新分配的數(shù)量
active_defrag_key_hits:0            #活躍碎片整理的key數(shù)
active_defrag_key_misses:0          #活躍碎片整理過程跳過的key數(shù)
 
 
# Replication
role:master                         #角色（master、slave），一個從服務器也可能是另一個服務器的主服務器
connected_slaves:1                  #連接slave實例的個數(shù)
slave0:ip=192.168.163.132,port=6382,state=online,offset=64547142,lag=1 #連接的slave的信息
master_replid:1726c598c37f039c4b69db7a4281392a650eb88b                 #服務器的復制ID
master_replid2:0000000000000000000000000000000000000000                #第二服務器復制ID，用于故障轉(zhuǎn)移后的PSYNC，用于集群等高可用之后主從節(jié)點的互換
master_repl_offset:64547142                                            #復制偏移量1
second_repl_offset:-1                                                  #第二服務器復制偏移量2
repl_backlog_active:1                                                  #復制緩沖區(qū)狀態(tài)
repl_backlog_size:1048576                                              #復制緩沖區(qū)的大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
repl_backlog_first_byte_offset:63498567                                #復制緩沖區(qū)的偏移量，標識當前緩沖區(qū)可用范圍
repl_backlog_histlen:1048576                                           #復制緩沖區(qū)中數(shù)據(jù)的大小（以字節(jié)為單位）
 
#如果是從節(jié)點，會有以下狀態(tài)：
master_host:192.168.163.132                                      #Master IP
master_port:6379                                                 #Master Port
master_link_status:up                                            #Master的連接狀態(tài)（up/down）
master_last_io_seconds_ago:8                                     #最近一次主從交互之后的秒數(shù)
master_sync_in_progress:0                                        #表示從服務器是否一直在與主服務器進行同步
slave_repl_offset:64547142                                       #復制偏移量
slave_priority:100                                               #從服務器的優(yōu)先級
slave_read_only:1                                                #從服務是否只讀
 
#如果正在進行SYNC操作，會有以下狀態(tài)：
master_sync_left_bytes:                                          #同步完成前剩余的字節(jié)數(shù)
master_sync_last_io_seconds_ago:                                 #自SYNC操作以來最后一次傳輸I/O經(jīng)過的秒數(shù)
 
#如果主服務器和副本服務器之間的鏈接斷開，會有以下狀態(tài)：
master_link_down_since_seconds:                                  #主從連接斷開后經(jīng)過的秒數(shù)
connected_slaves:                                                #已連從的數(shù)量
 
#如果服務器配置（的Redis 5）有min-slaves-to-write（或以min-replicas-to-write）指令，會有以下狀態(tài)：
min_slaves_good_slaves:                                          #當前認為良好的副本數(shù)，對于每個副本，添加以下行：
slaveXXX: id, IP address, port, state, offset, lag      
 
 
# CPU
used_cpu_sys:133.908000                                          #消耗的系統(tǒng)CPU
used_cpu_user:70.692000                                          #消耗的用戶CPU
used_cpu_sys_children:0.016000                                   #后臺進程占用的系統(tǒng)CPU
used_cpu_user_children:0.044000                                  #后臺進程占用的用戶CPU
 
 
# Commandstats   #提供基于命令類型的統(tǒng)計信息，包括調(diào)用次數(shù)，這些命令消耗的總CPU時間以及每個命令執(zhí)行消耗的平均CPU時間。
cmdstat_cluster:calls=33169,usec=3835426,usec_per_call=115.63
cmdstat_keys:calls=3,usec=7828,usec_per_call=2609.33
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# Cluster
cluster_enabled:1                              #是否開啟集群模式
 
# Keyspace   #鍵空間部分提供有關每個數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計信息。 統(tǒng)計信息是鍵的數(shù)量，以及帶有到期時間的鍵的數(shù)量。
db0:keys=2,expires=0,avg_ttl=0

• 參考資料
  Redis 的info命令信息解釋

到了這里，關于SpringBoot整合Redis實現(xiàn)緩存信息監(jiān)控的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！