Pika 运维指南

1. 初始化环境

1.1. 安装 pika

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# 下载软件包
PIKA_VERSION="$(wget -qO- https://api.github.com/repos/Qihoo360/pika/releases/latest | grep 'tag_name' | cut -d\" -f4)"
wget -q https://github.com/Qihoo360/pika/releases/download/${PIKA_VERSION}/pika-linux-x86_64-${PIKA_VERSION}.tar.bz2

# 解压软件包
tar xjf pika-linux-x86_64-${PIKA_VERSION}.tar.bz2

# 建立程序目录
mkdir -p /usr/local/pika

# 拷贝 pika 应用程序到程序目录
\cp -arf output/* /usr/local/pika

# 清理安装文件
rm -rf output pika-linux-x86_64-${PIKA_VERSION}.tar.bz2*

1.2. 建立目录结构

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# 建立数据目录
mkdir -p /data/pika/db

# 建立同步目录
mkdir -p /data/pika/dbsync

# 建立备份目录
mkdir -p /data/pika/dump

# 建立日志目录
mkdir -p /data/pika/log

# 建立配置文件
touch /data/pika/pika.conf

# 设置权限
chown -R worker.worker /data/pika

2. 配置和启动

2.1. 建立配置文件

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cat > /data/pika/pika.conf <<EOF
# Pika 端口
port : 9231

# Pika 进程数量,不建议超过核心数量,Pika 是多线程的
thread-num : 6

# Sync 线程数量
sync-thread-num : 6

# Sync 处理线程的任务队列大小,一般没有必要修改
sync-buffer-size : 10

# Pika 日志目录
log-path : /data/pika/log/

# Pika 的 log 级别(INFO|ERROR),任何一个级别均记录慢日志
loglevel : ERROR

# Pika 数据目录
db-path : /data/pika/db

# Pika 底层引擎的 write_buffer_size 配置
# 大会快,但越大刷盘越久,需要权衡
write-buffer-size : 268435456

# Pika 的连接超时时间,就是连接 sleep 多久了就把它断开
timeout : 3600

# 密码管理员密码,默认为空
requirepass :

# 主从同步密码,默认为空
masterauth :

# 用户密码,默认为空
userpass :

# 指令黑名单,普通用户将不能使用黑名单中的指令
# 指令之间使用 “,” 隔开,默认为空
userblacklist :

# Pika 的 dump 文件名称前缀
dump-prefix :

# 守护进程模式(yes|no)
daemonize : no

# 支持 migrate slot,作为 codis 节点时需开启(yes|no)
slotmigrate : no

# Pika 的 dump 目录
dump-path : /data/pika/dump/

# Pika 的 dump 文件过期时间,默认为 0,不过期
dump-expire : 0

# Path 的 pid 文件路径
pidfile : /data/pika/pika.pid

# 最大连接数
maxclients : 8192

# sstable 文件大小,默认是 20M
# 文件越小,速度越快,合并代价越低,但文件数量就会非常多
# 文件越大,速度相对变慢,合并代价大,但文件数量会很少
target-file-size-base : 20971520

# binlog 文件保留时间,最小为 1
expire-logs-days : 7

# binlog 文件最大数量,最小为 10
# 超过设定数量就开始自动清理,始终最多保留设定数量个文件
expire-logs-nums : 100

# root 用户连接保证数量
# Pika 达到最大连接数时,也能确保本地有指定个连接可以登入 Pika
root-connection-num : 2

# 慢日志记录时间,单位为微秒
slowlog-log-slower-than : 10000

# 作为从服务器时,是否为只读状态(yes|no,1|0)
slave-read-only : 0

# Pika 数据同步目录
db-sync-path : /data/pika/dbsync/

# 主从数据同步传输速度上限
# 最大值 125MB,最小值 0,如果设置的值超出范围会被校准为最大值
db-sync-speed : 60

# 指定监听的网卡
# network-interface : eth0

# 启用主从复制,并作为从服务器从指定服务器同步数据
# slaveof : master-ip:master-port

# 定时任务,格式 start-end/ratio
# 例如 02-04/60,Pika 将在每天 2 ~ 4 点检查磁盘使用量,如果超过 60% 则开始数据整理
# 当 compact-interval 被设置时,compact-cron 将会被自动禁用
# compact-cron : 20-24/60

# 整理间隔,格式 interval/ratio
# 例如 6/60,Pika 将每隔 6 小时检查磁盘使用量,如果超过 60% 则开始数据整理
# compact-interval 的优先级高于 compact-cron
# compact-interval :

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## 关键设置 ##
###################
# binlog 文件大小,默认为 100MB,启动后不可修改,范围为 [1K, 2G]
binlog-file-size : 104857600

# 压缩方式,默认为 snappy,启动后不可修改(snappy|none)
compression : snappy

# 后台 flush 线程数量,默认为1,范围为 [1, 4]
max-background-flushes : 2

# 指定后台压缩线程数量,默认为1,范围为[1, 8]
max-background-compactions : 4

# 缓存文件数量上限,默认为 5000
max-cache-files : 5000

# sstable 中 Level N+1 的最大容量是 Level N 的多少倍
# 默认为 10,可以设置为 5
max-bytes-for-level-multiplier : 10
EOF

2.2. 优化配置文件

thread-num

根据 CPU 核心数量设置,如果是 Pika 独占服务器,可以设置为 CPU 核心数量的 1.5 倍;

daemonize

如果直接以命令行模式启动,守护进程模式需要开启;
如果是托管到 systemd,则需要关闭守护进程模式;

slotmigrate

Pika 作为 codis 的数据节点时,需要开启 slotmigrate 模式以支持 migrate slot

expire-logs-nums

Pika 的主从同步和 Redis 类似,首次需要 dump 主服务器完整数据,并同步到从服务器,之后的数据同步通过同步 binlog 来进行;
首次同步时,将完整数据传输到从服务器上会比较慢,需要设置更大的 expire-logs-nums 值,避免数据同步过慢,同步完成时起始 binlog 已被删除;

db-sync-speed

首次主从同步时,同步完整数据的速度上限,根据服务器配置进行设置;
由于数据同步使用的是 rsync,会占用大量资源和带宽,需要谨慎设置;

compact-cron

compact-croncompact-interval 更建议使用 compact-cron
由于数据整理将会占用大量系统资源,Pika 在整理时的 Qps 很低;
使用 compact-cron 可以设置在低峰时间进行检查和整理;

2.3. 建立服务

2.3.1 配置服务

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cat > /usr/lib/systemd/system/pika.service <<EOF
[Unit]
Description=pika server

[Service]
WorkingDirectory=/data/pika/
ExecStart=/usr/local/pika/bin/pika -c /data/pika/pika.conf
Restart=always
User=worker
Group=worker

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

2.3.2 激活服务

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# reload service
systemctl daemon-reload

# enable service,auto start service after system boot
systemctl enable pika.service

2.3.3 管理服务

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# start service
systemctl start pika

# stop service
systemctl stop pika

# restart service
systemctl restart pika

# show service status
systemctl status pika

3. 主从同步

通过上面的步骤,配置两个 Pika 实例;

3.1. 清理从服务器数据

从服务器如果已经有数据,需要先进行数据清理;

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# run on slave

# stop service
systemctl stop pika

# clean data
rm -rf /data/pika/*/*

# start service
systemctl start pika

3.2. 自动同步

3.2.1. 通过配置文件

修改从服务器 Pika 配置文件,并重启 Pika 服务,主从同步自动开始;

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# option in pika config file
slaveof : 172.20.2.1:9231

3.2.2. 使用命令

Pika 服务启动时,本地使用指令启动同步;

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# run on slave
redis-cli -p 9231 slaveof 172.20.2.1 9231

3.3. 手动同步

pika 2.3.3 之前的版本,自动主从同步存在 rsync 全同步过程反复重传的问题,此时配置文件中设置的同步速率上限会失效,使用 125 MB/s 的满速率传输;
对于配置较差的机器,容易将主服务器的带宽和 CPU 占满,影响主服务器的对外服务;
对于低版本的 pika,可使用手动同步方案确保同步成功,且占用的资源是可控的;

3.3.1. 准备主服务器数据

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# run on master

# dump master data
redis-cli -p 9231 bgsave

# set master keep more binlog
redis-cli -p 9231 config set expire-logs-nums 300

3.3.2. 在从服务器建立同步服务

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# run on slave

# stop service
systemctl stop pika

# create sync directory
mkdir -p /data/pika/sync

# create rsync config file
cat > /data/pika/sync/rsync.conf <<EOF
uid = worker
gid = worker
use chroot = no
log file = /data/pika/sync/rsyncd.log
pid file = /data/pika/sync/rsyncd.pid
lock file = /data/pika/sync/rsync.lock

[pika]
uid = worker
gid = worker
path = /data/pika/db
comment = pika db files
ignore errors = yes
read only = no
list = no
auth users = pika
secrets file = /data/pika/sync/rsyncd.secrets
EOF

# create rsync secrets file
cat > /data/pika/sync/rsyncd.secrets <<EOF
pika:pika
EOF
chmod 600 /data/pika/sync/rsyncd.secrets

# start rsync service
rsync --daemon --config=/data/pika/sync/rsync.conf --address=<slave_ip> --port=12231

3.3.3. 同步主从数据

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# run on master
rsync -avP --bwlimit=409600 --port=12231 /data/pika/dump/<today_date>/* pika@<slave_ip>::pika

3.3.4. 启动主从同步

从服务器 /data/pika/db/info 文件的最后两行分别是 start_binlog_namestart_binlog_pos

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# run on slave

# stop rsync service
kill `ps ax | grep rsync | grep 12231 | awk '{print $1}'`

# clean sync files
rm -rf /data/pika/sync

# delete sync info file
rm -f /data/pika/db/info

# start service
systemctl start pika

# start sync with assign binlog file and pos
redis-cli -p 9231 slaveof <master_ip> <master_port> <start_binlog_name> <start_binlog_pos>

3.3.5. 确认主从同步状态

binlog_offset 的第一个字段是 binlog_name
主从实例 binlog_offset 相同则代表 binlog 已同步;

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# run on master and slave
redis-cli -p 9231 info log

3.3.6. 清理主服务器数据

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# run on master

# clean dump files
redis-cli -p 9231 delbackup

4. 水平扩展

4.1. codis + pika

4.1.1. 优点

  1. 直接将 pika 作为 codis 数据节点,配置简单;
  2. 通过 codis fe 可线上扩容、增删节点、移动数据,调整时基本不影响服务;
  3. 通过 codis fe 故障时可迅速切换主从,实现高可用;

4.1.2. 缺点

  1. codis 官方并不兼容 pikapika 的兼容方案由开源社区贡献,出现时间短不成熟;
  2. pika 的应用场景与 redis 不同,数据量大得多,速度也慢得多,动态管理是否能很好的稳定工作有很多不确定性;
  3. 启用 slot 支持后,pika 的数据结构会发生改变,对已存在的数据,需要进行逐条迁移,如果数据量大会需要很长时间;

4.1.3. 实现步骤

  1. 开启 pika 配置文件中的 slotmigrate 选项;
  2. codis 集群中的 codis server 替换成 pika

4.2. twemproxy + pika

4.2.1. 优点

  1. twemproxy 作为久经考验的方案,非常稳定;
  2. twemproxy 配置非常简单,pika 也无需进行任何调整;
  3. 扩容方案操作简单,倍数扩容,将从服务器断开主从加入集群即可;

4.2.2. 缺点

  1. twemproxy 不支持优雅重启,修改配置需要重启,连接会闪断;
  2. 每次扩容只能倍数扩容,不够灵活,扩容后一定时期内会闲置和浪费资源;
  3. 扩容后 pika 上会有 50% 的冗余数据,需要手动清理;
  4. 节点故障时,需要手动进行主从切换,故障恢复需要一定时间;

4.2.3. 实现步骤

4.2.3.1 迁移现有架构

现有的单组 pika 主从架构迁入基于 twemproxy 的水平扩展架构非常简单,只需要两步:

  • 将现有 pika 实例加入 twemproxy 配置中;
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pooling-pika-message-socket:
listen: /usr/local/nutcracker/run/pika.sock 0777
hash: fnv1a_64
distribution: modula
redis: true
timeout: 1000
backlog: 2048
preconnect: false
auto_eject_hosts: false
server_retry_timeout: 2000
server_failure_limit: 1
servers:
- pika01.may.ac.cn:9231:1
  • 将程序中的连接配置从直连 pika 改为连接 twemproxy

数据上无需做任何处理,调整完毕立即可用;

4.2.3.2 水平扩展原理

基于 twemproxy 的水平扩展策略的原理,主要建立在以下几个事实之上:

  • twemproxy 使用设定的 hash 算法将键散列到 servers 列表中的某个实例;
  • twemproxy 会对 servers 中的实例按名字或地址的自然序进行排序;
  • 从服务器保有主服务器的全部数据;

所以在我们能够确定散列时使用的实例顺序时,我们也能够保证之前主实例承担的键,会由主和新加入的从共同承担,并且不会丢失数据;

4.2.3.3 水平扩展步骤

基于 twemproxy 的水平扩展策略,主要是三个步骤:

  • 将从实例解除主从同步,变为主实例;
  • 修改 twemproxy 配置,将新的主实例加入服务节点群组,并重启;
  • 为所有的主实例增加从实例;

下面我们针对现实的情况,举一个实例;

  • 1 to 2 扩展前:
实例 角色 主实例 键散列值
pika01.may.ac.cn master none 0
pika02.may.ac.cn slave pika01.may.ac.cn 0
  • 1 to 2 扩展后,2 to 4 扩展前:
实例 角色 主实例 键散列值
pika01.may.ac.cn master none 0
pika02.may.ac.cn master none 1
pika03.may.ac.cn slave pika01.may.ac.cn 0
pika04.may.ac.cn slave pika02.may.ac.cn 1
  • 2 to 4 扩展后:
实例 角色 主实例 键散列值
pika01.may.ac.cn master none 0
pika02.may.ac.cn master none 1
pika03.may.ac.cn master none 2
pika04.may.ac.cn master none 3
pika05.may.ac.cn slave pika01.may.ac.cn 0
pika06.may.ac.cn slave pika02.may.ac.cn 1
pika07.may.ac.cn slave pika03.may.ac.cn 2
pika08.may.ac.cn slave pika04.may.ac.cn 3

4.2.3.4 冗余数据清理

扩容后,由原主从实例平摊了原主实例承担的键;
所以扩容后的所有实例,都有 50% 的数据是冗余的;
如果数据被写入时是具有有效期的,那么等待数据自然过期即可;
但如果数据并未设置有效期,那么就需要手工清理;

冗余数据清理的基础思路,是使用与 twemproxy 相同的散列算法,遍历实例上的每个键,并将不属于实例的键删除;

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#!/usr/bin/php
<?php
set_time_limit(0);
ini_set('default_socket_timeout', 300);

/**
* 冗余键清理器
*/
class Cleaner {

/**
* 每次扫描的数量
*/
const BATCH_NUM = 100;
/**
* 每批处理的休息时间(ms)
*/
const REST_TIME = 10;
/**
* 重试间隔时间(ms)
*/
const RETRY_TIME = 3000;
/**
* 重试次数
*/
const RETRY_TIMES = 10;

/**
* 哈希算法
*/
const HASH_ALGO = 'fnv1a64';

/**
* Redis 主机地址
*
* @var string
*/
private $host;
/**
* Redis 端口
*
* @var integer
*/
private $port;
/**
* 服务器 Hash 模
*
* @var integer
*/
private $modula;
/**
* 服务器 Hash 索引
*
* @var integer
*/
private $index;
/**
* Redis实例
*
* @var \Redis
*/
private $redis = NULL;

/**
* 初始化清理器
*
* @param string $host
* @param int $port
* @param int $modula
* @param int $index
*/
public function __construct($host, $port, $modula, $index) {
$this->host = $host;
$this->port = $port;
$this->index = $index;
$this->modula = $modula;
}

/**
* 获取键的哈希索引
*
* @param string $key
* @return int
*/
public function getKeyIndex($key) {
return hexdec(substr(hash(self::HASH_ALGO, $key), -8)) % $this->modula;
}

/**
* 执行扫描
*
* @param int $iterator
* @param string $pattern
* @param int $count
* @return array|bool
* @throws Exception
*/
public function scan(&$iterator, $pattern = null, $count = 0) {
for ($i = 0; $i < self::RETRY_TIMES; $i++) {
try {
if (empty($this->redis)) {
$this->redis = new Redis();
$this->redis->connect($this->host, $this->port);
}

return $this->redis->scan($iterator, $pattern, $count);
} catch (Exception $e) {
$this->redis = NULL;
print_r($e);
usleep(self::RETRY_TIME * 1000);
}
}

throw new Exception("Too many retry times!");
}

/**
* 执行查询
*
* @param string $command
* @param array ...$params
* @return mixed
* @throws Exception
*/
public function exec($command, ...$params) {
for ($i = 0; $i < self::RETRY_TIMES; $i++) {
try {
if (empty($this->redis)) {
$this->redis = new Redis();
$this->redis->connect($this->host, $this->port);
}

return $this->redis->$command(...$params);
} catch (Exception $e) {
$this->redis = NULL;
print_r($e);
usleep(self::RETRY_TIME * 1000);
}
}

throw new Exception("Too many retry times!");
}

/**
* 开始清理
*/
public function start() {
$cursor = NULL;

do {
$keys = $this->scan($cursor, '*', self::BATCH_NUM);

if (!empty($keys)) {
$delKeys = [];

foreach ($keys as $key) {
if ($this->getKeyIndex($key) != $this->index) {
$delKeys[] = $key;
}
}

if (count($delKeys) > 0) {
echo implode("\n", $delKeys) . "\n";
$this->exec('del', $delKeys);
}
}
}
while ($cursor > 0);
}
}

if (count($argv) < 5) {
echo "Error params!\n";
echo "eg: ./keyCleaner 127.0.0.1 6379 4 1\n";
exit(1);
}

list($script, $host, $port, $modula, $index) = $argv;

$cleaner = new Cleaner($host, $port, $modula, $index);
$cleaner->start();

在水平扩展完成后,执行以下命令即可:

1
./keyCleaner host port total_node_num node_index

total_node_num 是服务节点数量;
node_index 是当前节点在排序中的索引位置;

由于遍历所有的键将需要很长时间,建议将命令挂载到后台执行;

4.2.3.5 注意事项

  • twemproxy 会对 servers 中的实例按名字或地址的自然序进行排序;

要清楚和明确这个规则,否则可能会导致键扩容后不能分到正确的实例;

1
2
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4
servers:
- pika01.may.ac.cn:9231:1
- pika02.may.ac.cn:9231:1
- pika03.may.ac.cn:9231:1
1
2
3
4
servers:
- pika01.may.ac.cn:9231:1
- pika03.may.ac.cn:9231:1
- pika02.may.ac.cn:9231:1

以上两个配置,实际效果并不会有区别,散列时会使用前者的顺序;
所以,当地址的自然序不符合要求时,需要指定名字校对排序;

1
2
3
4
servers:
- pika01.may.ac.cn:9231:1 server01
- pika03.may.ac.cn:9231:1 server02
- pika02.may.ac.cn:9231:1 server03

增加名字后,散列时会优先按照名字的自然序排序;

  • twemproxy 配置中 distribution 设置为 modula,更容易预估键散列结果;

对键名 hash 并取模,是一个清晰和可预期的算法;
使用取模算法,才能够保证水平扩展后,加入群组的从实例能够正确平摊原主实例承担的键;

  • twemproxy 配置中 auto_eject_hosts 应禁用,所有节点的 weight 应相同;

auto_eject_hosts 启用时,如果服务器连接不上,将会被踢出群组,服务器恢复时会再次加入群组;
对于可丢失的缓存来说,这样做并没有问题,但对于持久化数据的水平扩展架构,这将是灾难性的;
服务器被踢出群组,将使键的散列结果发生变化,踢出前后的键分配将不固定,所以必须禁用;
而节点的 weight 也是影响键散列结果的重要因素,weight 高的节点将承担更多的键;
虽然通过计算,我们也能够保证水平扩展后的结果,但强烈建议所有的节点使用同样的权重,这样结果将是简单和可预期的;

5. 日常管理

5.1. 管理指令

client kill all

踢掉所有已连接的客户端

bgsave

异步 dump 完整的数据库到 dump 目录;
备份目录名是配置文件中设定的前缀加上当前日期;
备份目录中的 info 文件记录备份截止的 binlog 文件名和 position 信息,便于主从同步使用;

info keyspace

查看或扫描数据库中每类键的数量信息;
pika 默认并不实时记录键的数量信息,需要用 info keyspace 1 指令开始扫描;
待后台扫描执行完毕,可以使用 info keyspace 0info keyspace 查看扫描的信息;

config get/set

使用 config get *config get option 可以查看全部或指定设置选项当前的值;
使用 config set option value 可以设置指定设置选项的值,即时生效,无需重启;
config set 支持的选项有限,使用 config set * 可以查看可以设置的选项列表;
pika 重启时会从配置文件读取配置,所以 config set 修改的选项会失效;
调用 config set 命令动态更新配置后最好同步修改配置文件;

compact

pika 底层存储引擎是基于 rocksdb 改造,存在空间占用放大问题,除了自动 compaction,也可以手动执行 compact 命令,强制执行数据压缩;
数据压缩执行完占用空间会明显减小,但耗时较长,压缩过程中 pika 性能会大幅下降,建议低峰期执行;

readonly

开启或关闭服务器只读状态,readonly on|offreadonly 1|0

delbackup

删除 dump 目录中除了主从同步正在使用的备份以外的所有备份;

slaveof

通过 slaveof 命令可以开启或关闭主从同步;
使用 slaveof no one 可以立即关闭已经建立的主从同步;
使用 slaveof master_ip master_port 可以立即开始与指定的主服务器进行主从同步;
使用 slaveof master_ip master_port start_binlog_name start_binlog_pos 可以在开始主从同步的同时指定 binlog 同步的开始位置;

5.2. 注意事项

  • pika 会读写大量文件,系统文件打开数限制需要设置的高一些;

    systemd 默认文件打开数为 4096,不继承系统设置,需要在 /etc/systemd/system.confservice 文件中强制指定;

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    cat >> /etc/systemd/system.conf <<EOF
    DefaultLimitCORE=infinity
    DefaultLimitNOFILE=infinity
    DefaultLimitNPROC=infinity
    EOF
  • pikaSCAN 命令实现方式与 redis 不同;

    pika 执行 SCAN 命令时,如未指定 COUNT 参数,将会列出所有的匹配项,会非常非常慢,并卡住所有线程,所以执行 SCAN 一定要指定一个较小的 COUNT

  • pika 进行压缩整理时,会占用大量系统资源,并且占用的磁盘空间会膨胀;

    pikacompact 时,磁盘空间会膨胀 50% ~ 100%,要注意是否有足够的空间进行整理;
    pika 在整理时,需要占用大量的 CPU 和内存,数据如果很大,整理时间会非常长,可能会持续数小时,不要在高峰期整理;
    pika 在整理时,QPS 会下降到原来的一半或者更低,需要确定是否会影响线上服务;

6. 监控

6.1. 日志

日志目录中有三个软链接,分别是:

  • pika.INFO
  • pika.ERROR
  • pika.FATAL
    分别记录着 pika 三个等级的日志信息;
    发生故障时可以从最严重的级别开始依次查看;
    慢查询会同时被记录在 pika.INFOpika.ERROR 里;

6.2. 数据监控

6.2.1. 使用命令查询

6.2.1.1. 查询命令
1
redis-cli -p 9231 info
6.2.1.2. 结果示例
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# Server
pika_version:2.2.6 ----------------------------- pika 版本信息
os:Linux 3.10.0-514.16.1.el7.x86_64 x86_64 ----- 操作系统信息
arch_bits:64 ----------------------------------- 操作系统位数
process_id:12226 ------------------------------- pika 进程 id
tcp_port:9231 ---------------------------------- pika 监听端口
thread_num:6 ----------------------------------- pika 线程数量
sync_thread_num:6 ------------------------------ pika 同步线程数量
uptime_in_seconds:92832 ------------------------ pika 运行时间(秒)
uptime_in_days:2 ------------------------------- pika 运行时间(天)
config_file:/data/pika/pika.conf --------------- pika 配置文件路径

# Data
db_size:167421439361 --------------------------- pika db 当前大小(byte)
db_size_human:159665M -------------------------- pika db 当前大小(自适应)
compression:snappy ----------------------------- pika 当前压缩方案
used_memory:2658139096 ------------------------- pika 占用的内存大小(byte)
used_memory_human:2534M ------------------------ pika 占用的内存大小(自适应)
db_memtable_usage:335232088 -------------------- pika memtable 用量
db_tablereader_usage:2322907008 ---------------- pika tablereader 用量

# Log
log_size:10601924353 --------------------------- pika log 当前大小(byte)
log_size_human:10110M -------------------------- pika log 当前大小(自适应)
safety_purge:write2file111795 ------------------ pika 当前能够安全清理的最新日志
expire_logs_days:7 ----------------------------- pika 日志过期时间
expire_logs_nums:100 --------------------------- pika 日志保留最大数量
binlog_offset:111805 28779269 ------------------ pika 当前的 binlog id 和位置

# Clients
connected_clients:1 ---------------------------- 当前连接数

# Stats
total_connections_received:1617 ---------------- 总连接次数统计
instantaneous_ops_per_sec:4679 ----------------- 当前 qps
total_commands_processed:354452092 ------------- 总执行命令次数统计
is_bgsaving:No, , 0 ---------------------------- pika 备份信息:是否在备份,备份名称
is_scaning_keyspace:No ------------------------- pika 是否在扫描 keyspace
is_compact:No ---------------------------------- pika 是否在执行数据压缩

# Replication(MASTER)
role:master ------------------------------------ pika 在主从同步中的角色(slave|master)
connected_slaves:1 ----------------------------- 连接的从实例数量
slave0: host_port=172.20.2.230:93 state=online - 连接到主服务器的从实例信息列表

# Replication(SLAVE)
role:slave ------------------------------------- pika 在主从同步中的角色(slave|master)
master_host:172.20.2.230 ----------------------- pika 主服务器地址
master_port:9231 ------------------------------- pika 主服务器端口
master_link_status:up -------------------------- 与主服务器的链接状态(up|down)
slave_read_only:1 ------------------------------ 从服务器是否只读(0|1)

# Keyspace ------------------------------------- key 数量展示,仅在执行 info keyspace 1 时更新
# Time:1970-01-01 08:00:00 --------------------- 上一次统计的时间
kv keys:0
hash keys:0
list keys:0
zset keys:0
set keys:0

6.2.2. 使用脚本收集数据

CloudWatchOpenFalcon 仅能收集到系统的性能指标,不能获取到 pika 服务本身的性能数据;
但我们借助本地运行 OpenFalcon 监控进程,可以通过定时运行脚本执行 info 命令获取数据,并将数据发送到 OpenFalcon 实现 pika 服务性能监控;

6.2.2.1 数据收集脚本
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# /home/worker/monitor/pika_monitor.py
import re
import commands
import time
import requests
import json
import socket

_stat_regex = re.compile(r'(\w+):([0-9]+\.?[0-9]*)\r')


def get_info(host, port):
command = 'redis-cli -h %s -p %s info' % (host, port)
info = commands.getoutput(command)
return dict(_stat_regex.findall(info))


def format_falcon_data(info_dict, endpoint, metric):
timestamp = int(time.time())
expected_keys = {
'db_size': 'GAUGE',
'connected_clients': 'GAUGE',
'used_memory': 'GAUGE',
'total_commands_processed': 'COUNTER'
}
event_list = []

for key, vtype in expected_keys.items():
if key not in info_dict:
continue
else:
try:
value = int(info_dict[key])
except:
continue
event_list.append({
'Metric': '%s.%s' % (metric, key),
'Endpoint': endpoint,
'Timestamp': timestamp,
'Step': 60,
'Value': value,
'CounterType': vtype,
})

return event_list


if __name__ == "__main__":
url: http://127.0.0.1:1988/v1/push"
host = '127.0.0.1'
port = 9231
endpoint = socket.gethostname()

info_dict = get_info(host, port)
event_list = format_falcon_data(info_dict, endpoint, "pika")
result = requests.post(url, data=json.dumps(event_list))
print "falcon result: %s" % result.content
6.2.2.2 定时任务收集
1
* * * * * python /home/worker/monitor/pika_monitor.py >> /home/worker/monitor/pika_monitor.log
作者

Zivn

发布于

2018-04-16

更新于

2020-10-30

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