Redis可视化监控从手动到自动的旅程（手写redis可视化监控）

随着越来越多的企业将Redis用作缓存服务器，对Redis性能的监控变得越来越重要。Redis的可视化监控是确保其有效运行的利器。

传统的Redis性能监控工具采用手动方式，包括通过客户端查看内存和CPU使用情况，以及使用 INFO 命令等等，性能状况需要人工提取展示，费时费力，且可能无法实现事前完整把控。

这时，Redis可视化监控就可以发挥作用，相比手动监控，可视化监控提供了更全面的Redis性能信息，能够实时显示运行情况，实现实时监控和自动预警，极大方便了配置管理和服务运行过程的可视化展示。

一般，Redis可视化监控应用一定的代码，使用可视化工具进行监控，例如，对于使用Python的Redis性能监控工具redis-monitor，可以利用如下的Python代码实现可视化：

“`python

from redis_monitor import RedisMonitor

import matplotlib.pyplot as plt

rm = RedisMonitor(‘localhost’, 6379)

data = rm.get_info()

labels = [‘total memory’, ‘used memory’, ‘used cpu sys’, ‘used cpu user’]

data = [data[label] for label in labels]

plt.bar(labels, data)

plt.xlabel(‘metrics’)

plt.ylabel(‘values’)

plt.title(‘Redis monitor with Matplotlib’)

plt.show()

图1为使用matplotlib绘制的Redis性能图，可以实时监控和查看Redis的运行情况，不仅可以清晰地了解Redis性能，还能第一时间发现异常，从而采取及时措施。
因此，Redis可视化监控从手动监控向自动监控发展，将Redis性能形象地展示出来，提高了用户的操作体验。同时，它通过实时监控，及时掌控节点问题，从而为Redis提供可靠的运行保障。