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Welche kostenlosen Tools gibt es für die leistungsstarke In-Memory-Datenbank Redis?

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PHPznach vorne
2023-06-01 08:41:581622Durchsuche

1. Redis Memory Analyzer (RMA)

RMA ist einer der umfassendsten FOSS-Speicheranalysatoren, die für Redis verfügbar sind. Es unterstützt drei verschiedene Ebenen der Detailanalyse. Global – Übersicht über die Speichernutzungsinformationen; Scanner – Speichernutzungsinformationen auf der höchsten Ebene des Schlüsselraums/Präfixes, d. h. unter Verwendung des kürzesten gemeinsamen Präfixes.

RMA bietet im globalen Modus eine Vielzahl erweiterter Statistiken, darunter die Anzahl der Schlüssel, den Systemspeicher, die Größe des residenten Satzes, die Größe des Schlüsselraums usw. Die einzige Funktion ist der „Schlüsselraum-Overhead“, also der Speicher, den das Redis-System zum Speichern von Informationen im Zusammenhang mit dem Schlüsselraum verwendet, wie z. B. Zeiger auf Listendatenstrukturen.

Verschaffen Sie sich im Scan-Modus einen Überblick über den Schlüsselraum. Dieses System bietet erweiterte Namespaces sowie die Typen ihrer Elemente und den Prozentsatz des vom Namespace belegten Speichers. Eine detaillierte Analyse in Kombination mit Namespace-Mustern und „RAM“-Zugriffsverhalten kann sehr nützlich sein.

Im RAM-Modus können Sie die gleichen Informationen zum Speicherverbrauch auf Keyspace-Ebene erhalten wie bei den meisten anderen FOSS-Speicheranalysatoren. Zu den Details gehören Informationen zum verwendeten Speicher, zur tatsächlichen Datengröße, zum Overhead, zur Kodierung, zu Mindest- und Höchstwerten und zur TTL. Dies hilft dabei, die größten Speicherverbraucher in Ihrem System zu ermitteln.

Obwohl der letzte Commit auf GitHub über ein Jahr alt ist, wird das Tool nicht immer aktualisiert. Dennoch ist es eine der besten Möglichkeiten, eine detaillierte Speicheranalyse durchzuführen.

2. Redis Sampler

Redis Sampler ist ein unglaublich leistungsstarkes Tool, das ein umfassendes Verständnis der Speichernutzung einer Redis-Instanz ermöglicht. Dieses Tool wird von antirez, dem Entwickler hinter Redis, verwaltet und sein umfassendes Wissen über Redis spiegelt sich in diesem Tool wider. Das Tool wird nicht sehr häufig aktualisiert, es werden jedoch nicht viele Probleme gemeldet.

Redis Sampler führt einen probabilistischen Scan der Datenbank durch und meldet die folgenden Informationen:

  • Prozentuelle Verteilung der Schlüssel auf verschiedene Datentypen – basierend auf der Anzahl der Schlüssel, nicht auf der Größe der Objekte.

  • Maximale Schlüssel für String-Typen basierend auf strlen und dem Prozentsatz des Speichers, den sie verbrauchen.

  • Für alle anderen Datentypen wird der größte Schlüssel berechnet und als zwei separate Listen angezeigt: eine basierend auf der Größe des Objekts und die andere basierend auf der Anzahl der Elemente im Objekt.

  • Jeder Datentyp weist eine „Potenz von 2-Verteilung“ auf. Dies ist nützlich, um die Größenverteilung innerhalb eines Datentyps zu verstehen. Dieser Satz kann wie folgt umgeschrieben werden: Diese Ausgabe zeigt den Prozentsatz der Größe des Schlüssels des angegebenen Typs an, wobei das Intervall größer als 2 x Potenz und kleiner oder gleich 2 x + 1 Potenz ist.

3. RDB-Tools

Für Redis-Administratoren sind RDB-Tools eine sehr nützliche Tool-Suite. Obwohl das RDB-Tool nicht so umfassend ist wie RMA oder Redis Sampler, liefert es drei wichtige Informationen.

1. Die Wertgröße (serialisiert) aller Schlüssel ist größer als B Bytes [vom Benutzer angegebenes B]. 1. Der Maximalwert von N wird vom Benutzer angegeben. 2. Die Größe des spezifischen Schlüssels wird in Echtzeit aus der Datenbank gelesen.

Das Kit hat viele aktive Mitwirkende auf GitHub und wird regelmäßig aktualisiert. Betreuer Sripathi Krishnan ist in der Redis-Community für die vielen Tools bekannt, die er im Laufe der Jahre bereitgestellt hat.

4. Redis-Audit

Redis-Audit ist ein probabilistisches Tool, um die Speichernutzung schnell zu verstehen. Es gibt nützliche Informationen über die Schlüsselgruppe aus, wie z. B. Gesamtspeicherverbrauch, maximale TTL in der Gruppe, durchschnittliche letzte Zugriffszeit, Prozentsatz abgelaufener Schlüssel in der Gruppe usw. Dies ist das perfekte Tool, wenn Sie diejenigen finden müssen, die den meisten Speicher beanspruchen. Es wechselt Schlüsselgruppen innerhalb Ihrer Anwendung. Darüber hinaus funktioniert es auf allen Redis-Versionen.

5. Redis Toolkit

Redis Toolkit ist eine grundlegende Überwachungslösung, mit der zwei Schlüsselmetriken analysiert werden können: Trefferquote und Speicherverbrauch. Das Projekt wird regelmäßig mit Fehlerbehebungen aktualisiert. Unabhängig von der Redis-Version verfügt es über eine leicht verständliche Oberfläche, die Ihnen genau die Informationen liefert, die Sie benötigen.

6. Harvest

Harvest ist ein Wahrscheinlichkeitsstichprobentool, mit dem die 10 größten Namespaces/Präfixe basierend auf der Anzahl der Schlüssel identifiziert werden können. Als neues Tool hat es auf GitHub nicht viel Aufmerksamkeit erregt. Wenn Sie neu bei Redis sind und bestätigen möchten, welche Anwendungsdaten die Instanz belegen, ist Harvest eine gute Wahl. Es funktioniert nur mit Redis v4.0 und höher.

Ich muss die Einschränkungen kostenloser Tools erwähnen

Obwohl diese kostenlosen Tools beim Debuggen von Speicherproblemen mit Redis-Instanzen sehr hilfreich sind, müssen Sie sich ihrer Einschränkungen bewusst sein. Diese kostenpflichtigen Tools bieten eine Form der Datenvisualisierung, müssen jedoch alle konfiguriert werden, bevor sie verwendet werden können. Die besten Ergebnisse liefert die CSV-Ausgabe, die mit anderen FOSS-Tools visualisiert werden kann. Viele Tools verfügen jedoch nicht einmal über diese Option, was die Lernkurve besonders für unerfahrene Redis-Benutzer steil macht. Wenn Sie häufig Speicheranalysen durchführen müssen, empfiehlt es sich, ein kostenpflichtiges Tool zu verwenden, das hervorragende Visualisierungsfunktionen bietet.

Eine weitere Einschränkung ist die Möglichkeit, historische Informationen zu speichern. Außerdem gibt es keine grafische Darstellung des Speicherverbrauchs im Zeitverlauf und viele können nicht einmal Live-Daten analysieren.

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