Redis Monitoring

레디스를 모니터링 하는 방법은 다양하게 존재한다.

 

redis-cli monitor

가장 간단하고 실용적인 방법이다. 어떤 명령들이 수행되는지 계속해서 올라온다.

 

 

redis-cli --stat

실시간 통계 모니터링 (ops/sec, hit rate 등) Redis 상태를 실시간으로 보고싶을 때 활용한다.

 

redis-cli --bigkeys

가장 큰 키 탐색 (메모리/요소 수 기준). 메모리 많이 먹는 키가 무엇인지 찾고 싶을 때 사용한다.

 

redis-cli --memkeys

메모리 사용량 순으로 키 정렬을 한다. 어떤 키가 메모리를 많이 차지하는지 분석할 때 사용한다.

 

redis-cli --latency

명령어 응답 지연 시간 분석. 성능 병목, 느려진 원인을 찾고 싶을 때 사용한다.

 

명령어	목적	키 기준?	실시간/스냅샷?
--stat	전체 Redis 통계	❌	실시간
--bigkeys	가장 큰 키 찾기	✅	스냅샷 (한번 돌림)
--memkeys	메모리 많이 쓰는 키 정렬	✅	스냅샷
--latency	응답 지연 분석	❌	실시간

 

그런데, 이 명령어들은 운영 환경에서 지속적인 관찰을 하기엔 어려움이 있다. 따라서 끝판왕이 있다.

 

Prometheus / Grafana

이 두가지 도구를 사용하면, 운영환경에서도 지속적으로 모니터링을 하고 문제를 바로 잡을 수 있다. 

프로메테우스는 메트릭을 수집하는 도구, 그라파나는 수집된 메트릭으로 대시보드로 보여주는 시각화 도구이다.

 

• Redis exporter 라는 Redis에서 수집할 필요가 있는 모든 데이터를 추출한 후 그 데이터를 Prometheus로 보낼 수가 있다.

• 수집한 메트릭을 기반으로 그라파나에서 뿌려주면 끝이다.

 

도커 컴포즈로 테스트해보기

직접 테스트해보기 위해 도커 컴포즈를 활용하자.

version: '3.8'

services:
  redis:
    container_name: pj2-ticketing-redis
    image: redis:7.4
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis_data:/data
    networks:
      - pj2-ticketing

  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: pj2-ticketing-prometheus
    user: root
    volumes:
      - ./prometheus/config:/etc/prometheus
      - ./prometheus/data:/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    networks:
      - pj2-ticketing
    restart: always

  grafana:
    container_name: pj2-ticketing-grafana
    image: grafana/grafana:latest
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    volumes:
      - ./grafana/data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - pj2-ticketing
    restart: always

  redis-exporter:
    container_name: pj2-ticketing-redis-exporter
    image: oliver006/redis_exporter:latest
    environment:
      - REDIS_ADDR=redis://redis:6379
    ports:
      - "9121:9121"
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - pj2-ticketing
    restart: always

networks:
  pj2-ticketing:
    driver: bridge

volumes:
  redis_data:

• Redis, Redis Exporter, Prometheus, Grafana를 실행한다.
• 추가적으로 필요한 작업은 볼륨 작업인데, 다음과 같이 작업하면 된다.

디렉토리 생성

./prometheus/config/prometheus.yaml

./prometheus/data

./grafana/data

./grafana/provisioning

 

./prometheus/config/prometheus.yaml

global:
  scrape_interval: 1m

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 1m
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  - job_name: 'redis-exporter'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['redis-exporter:9121']

 

모든 준비가 끝났으면 도커 컴포즈를 띄운다. 참고로 컴포즈 이름은 원하는대로 하면 된다.

docker-compose -p pj2-ticketing up -d

 

 

우선, 프로메테우스로 들어가보자. 

http://localhost:9090

• 쿼리에 `redis_commands_total` 이 녀석을 추가했다. 이 녀석은 Redis Exporter가 수집하는 메트릭이다.

 

이제 그라파나로 들어가보자.

http://localhost:3000

• 먼저, 새로운 DataSource를 추가해야한다.
• 커넥션 정보로는 도커 컴포즈를 활용했으니 서비스명인 `prometheus`를 사용해서 http://prometheus:9090을 입력한다.
• 아래로 내리면 저장 버튼이 있다.

 

그 다음, 대시보드로 가서 사람들이 잘 만들어놓은 것을 임포트해서 사용하면 된다. 나는 이 대시보드 템플릿을 사용했다.

Redis Exporter Quickstart and Dashboard | Grafana Labs

들어가면 오른쪽에 [Copy ID to Clipboard] 버튼이 있는데 ID를 복사하면 된다.

그 다음, 그라파나로 다시 돌아가서 Import Dashboard - 복사한 ID 집어넣고 저장하면 끝!

 

이렇게 아름다운 대시보드를 볼 수 있다.