基于Redis的集群状态监测实时分析工具（redis集群监测工具）

Redis作为一款高性能的key-value存储系统，不仅对于单实例应用非常有用，而且还有非常强大的分布式处理能力，因此被用于越来越多的场景，由于其服务的节点数量众多，为了更好的管理，以及实时检测每个节点的状态非常重要。有时候我们并不能像维护单实例一样将每个节点信息查看直观，如果能够构建一个集群状态监测实时分析工具将会非常有用。

基于Redis的集群状态监测实时分析工具，应当具备哪些功能呢？它应当方便查看每个节点的状态信息，例如：cpu占用率、内存占用量、硬盘使用情况；它还应当提供实时的集群状态；它还应当提供可视化功能，方便用户快速定位问题。

为了实现以上功能，我们可以基于Redis的节点状态指标构建一个分析组件，用于实时收集各节点的性能数据（如cpu占用率），并将这些数据存储到Redis集群中，以方便查询。

有了实时收集信息的组件，接下来我们需要基于这些信息分析数据，从而得出集群的状况，这里我们可以使用一些数据处理框架，来统计每个节点的信息，然后将统计好的数据保存在Redis中，以便用户随时查询。

为了再次提供可视化功能，我们可以使用前端框架来构建可视化的状态页面，用户可以根据页面提供的实时状态来进行操作，可视化的方式更便于定位问题，

基于Redis的集群状态监测实时分析工具在业务场景中有着重要的作用，可以加快系统节点信息的收集，帮助用户定位问题，而且还可以提供可视化的检查结果，消除维护的迷雾。

import redis  # 导入 redis
import time  # 导入时间模块

def getNodesStats(r):
    # 使用 Redis lrange 获取所有需要监测的节点
    nodes = r.lrange('nodes', 0, -1)
    # 遍历将所有的节点状态信息写入 redis
    for node in nodes:
        # 获取节点cpu占用率
        # cpuUsage: 节点cpu占用率（在写入前是获取节点cpu占用率）
        cpuUsage = get_node_cpu_usage(node)
        # 根据节点和时间进行hash结构存储
        # key: nodes_stats
        # field: {node}: {time}
        # value: cpu_usage
        r.hset('nodes_stats', '{node}: {time}', cpuUsage)
        # 每隔60s获取一次
        time.sleep(60)
    
    # 统计每个节点cpu使用率信息
    stats = r.hgetall('nodes_stats')
    results = {}
    for stat, node in stats.items():
        # 获取每个节点的cpu使用率
        cpu_usage = int(stat.split(':')[1])
        # 将每个节点的cpu使用情况存入results
        if node not in results:
            results[node] = [cpu_usage]
        else:
            results[node].append(cpu_usage)
    return results