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Nightingale 集成 Redis 监控：基于 Categraf 的 info 采集、多实例与集群监控完整指南

【免费下载链接】nightingaleNightingale is to monitoring and alerting what Grafana is to visualization.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ni/nightingale

本指南讲解 Nightingale 生态中 Redis 监控插件的使用方式：监控 agent（Categraf）通过连接 Redis 实例执行info命令，解析返回结果后整理成监控数据上报，配合仓库内置的告警规则与监控大盘，即可快速落地 Redis 的可用性、性能与容量监控。读完本文，你将掌握 Redis 插件的最小配置、多实例扩展、集群与 Sentinel 的监控思路，以及告警规则和大盘的使用方法。

Redis 监控的核心原理

仓库内 integrations/Redis/markdown/README.md 对监控原理的描述非常精炼：连上 Redis，执行info命令，解析结果，整理成监控数据上报。

info是 Redis 自带的诊断命令，返回服务端运行时状态，按 section 组织成key:value文本块，例如：

# Server redis_version:7.0.12 uptime_in_seconds:86400 # Clients connected_clients:32 # Memory used_memory:1048576 maxmemory:0 # Stats total_commands_processed:1024000 keyspace_hits:9000 keyspace_misses:1000 expired_keys:50 evicted_keys:2 # Keyspace db0:keys=100,expires=50,avg_ttl=0

监控插件周期性连接 Redis 实例、执行info、把上述指标行解析为带redis_前缀的时序指标（如redis_used_memory、redis_connected_clients、redis_uptime_in_seconds），再统一上报到 Nightingale。这一点可以从仓库自带的监控大盘得到印证：integrations/Redis/dashboards/redis_by_categraf.json中的所有面板查询都基于redis_前缀指标，例如redis_uptime_in_seconds、redis_connected_clients、redis_used_memory、redis_total_commands_processed、redis_keyspace_hits/misses等。

插件配置文件与最小可用配置

Redis 插件的配置位于conf/input.redis/redis.toml（仓库内的示例文件为 integrations/Redis/collect/redis/redis.toml）。最简单的配置如下：

[[instances]] address = "127.0.0.1:6379" username = "" password = "" labels = { instance="n9e-10.23.25.2:6379" }

各字段含义：

仓库示例文件还展示了一批可选配置项：

# # collect interval # interval = 15 [[instances]] # address = "127.0.0.1:6379" # username = "" # password = "" # pool_size = 2 # # Optional. Specify redis commands to retrieve values # commands = [ # {command = ["get", "sample-key1"], metric = "custom_metric_name1"}, # {command = ["get", "sample-key2"], metric = "custom_metric_name2"} # ] # # interval = global.interval * interval_times # interval_times = 1 # important! use global unique string to specify instance # labels = { instance="n9e-10.2.3.4:6379" } ## Optional TLS Config # use_tls = false # tls_min_version = "1.2" # tls_ca = "/etc/categraf/ca.pem" # tls_cert = "/etc/categraf/cert.pem" # tls_key = "/etc/categraf/key.pem" ## Use TLS but skip chain & host verification # insecure_skip_verify = true

这些可选参数的作用：

• interval：采集周期（秒），不配置时沿用全局采集间隔；
• pool_size：与 Redis 建立连接时的连接池大小，默认 2；
• commands：插件额外支持的自定义命令采集能力，可对指定的 key 执行 Redis 命令并把返回值注册为自定义指标。例如{command = ["get", "sample-key1"], metric = "custom_metric_name1"}会把GET sample-key1的返回值上报为名为custom_metric_name1的指标，适用于采集业务侧自定义计数器的场景；
• interval_times：本实例的采集间隔倍率，实际采集周期 = 全局间隔 ×interval_times；
• labels：附加维度标签，注释中特别强调important! use global unique string to specify instance（务必使用全局唯一的字符串标识实例）；
• TLS 配置：use_tls、tls_min_version（默认 "1.2"）、tls_ca、tls_cert、tls_key，用于对 Redis 开启 TLS 加密的场景；insecure_skip_verify = true可跳过证书链与主机名校验。

多实例监控：用多个 instances 扩展

监控多个 Redis 实例时，只需要在同一个redis.toml里追加多个[[instances]]块即可：

[[instances]] address = "10.23.25.2:6379" username = "" password = "" labels = { instance="n9e-10.23.25.2:6379" } [[instances]] address = "10.23.25.3:6379" username = "" password = "" labels = { instance="n9e-10.23.25.3:6379" }

每个[[instances]]块对应一个独立的 Redis 连接与采集任务，agent 会分别连接各地址执行info并各自上报指标。

为什么强烈建议配置instance标签？文档中的原话是：建议通过 labels 配置附加一个 instance 标签，便于后面复用监控大盘。仓库内的大盘 integrations/Redis/dashboards/redis_by_categraf.json 正是通过instance标签做面板过滤的：其变量定义label_values(redis_uptime_in_seconds, instance)直接枚举所有上报的instance值，各面板查询均形如redis_used_memory{instance=~"$instance"}。也就是说，只要你在采集端把instance标签配成全局唯一值（例如n9e-10.23.25.2:6379），导入大盘后就能在下拉框里选择对应实例查看数据，无需改动大盘。

顺带说明：仓库还提供了一套按address标签过滤的大盘 integrations/Redis/dashboards/FilterByAddress.json，其变量定义为label_values(redis_uptime_in_seconds, address)。如果你的采集配置里没有（或不想用）instance标签，可以选用这套大盘并保证指标带有address标签。

Redis 集群如何监控

文档给出了明确的结论：Redis 集群的监控，本质还是逐个监控集群中的每个 Redis 实例。

原因在于 Redis 集群的访问模型：对于一个由 3 个实例组成的集群，业务应用发起请求时可能随机命中任意一个实例，这对业务无影响；但监控端需要拿到所有实例的数据，才能完整评估集群的状态（每个节点的内存、连接数、key 分布、主从延迟等）。因此采集配置必须把集群内每个实例都列入instances，agent 会分别连接全部节点抓取info数据。

当多个实例组成集群时，还需要一个标识来区分"这批实例属于哪个集群"。实现方式同样是利用labels：给每个实例附加一个redis_clus标签，值为集群名字即可。例如：

[[instances]] address = "10.23.25.2:6379" labels = { instance="n9e-10.23.25.2:6379", redis_clus="prod-cache-cluster" } [[instances]] address = "10.23.25.3:6379" labels = { instance="n9e-10.23.25.3:6379", redis_clus="prod-cache-cluster" } [[instances]] address = "10.23.25.4:6379" labels = { instance="n9e-10.23.25.4:6379", redis_clus="prod-cache-cluster" }

之后在 Nightingale 中即可通过redis_clus="prod-cache-cluster"把集群维度聚合起来做查询与告警（例如按集群汇总sum by (redis_clus)内存、key 总量等）。

监控 Redis Sentinel

仓库中 Redis 集成还包含 Sentinel 监控插件，配置示例见 integrations/Redis/collect/redis_sentinel/redis_sentinel.toml。该插件 fork 自 telegraf 的redis_sentinel输入插件，用于采集 Sentinel 节点的状态信息。

Sentinel 插件的配置格式略有不同，servers支持[protocol://][:password]@address[:port]形式：

# # collect interval # interval = 15 [[instances]] # [protocol://][:password]@address[:port] # e.g. servers = ["tcp://localhost:26379"] servers = [] # # interval = global.interval * interval_times # interval_times = 1 # add some dimension data by labels # labels = {} ## Optional TLS Config # use_tls = false # tls_min_version = "1.2" # tls_ca = "/etc/categraf/ca.pem" # tls_cert = "/etc/categraf/cert.pem" # tls_key = "/etc/categraf/key.pem" ## Use TLS but skip chain & host verification # insecure_skip_verify = true

例如要监控本地 Sentinel 节点（默认端口 26379），配置为：

[[instances]] servers = ["tcp://localhost:26379"]

与 Redis 插件一样，它也支持interval_times采集倍率、labels维度标签以及整套可选 TLS 配置。

开箱即用的告警规则

仓库在 integrations/Redis/alerts/redis_by_categraf.json 中为 Redis 监控预置了 6 条 PromQL 告警规则（默认disabled: 1，需在 Nightingale 中启用），每条规则都带有中文排障建议（annotations.action）：

例如"内存使用率过高"规则的完整排障动作（来自规则注解）为：1）INFO memory确认used_memory_rss与碎片率mem_fragmentation_ratio，碎片高可开启activedefrag；2）用redis-cli --bigkeys / --memkeys定位大 key 并拆分或补 TTL；3）检查是否有未设过期时间的 key 持续堆积；4）确认maxmemory-policy后按需扩容内存或分片。这些告警规则已同步在 integrations/Redis/i18n/en_US.json 中提供英文排障文案，便于国际化场景使用。

另外，仓库还提供了面向redis_exporter采集方案的告警规则集 integrations/Redis/alerts/redis_by_exporter.json（规则名带- exporter后缀），其 PromQL 使用 exporter 风格的指标名，例如连接数规则为(redis_connected_clients / redis_config_maxclients) > 0.85、驱逐率规则为rate(redis_evicted_keys_total[5m]) / sum without (db) (redis_db_keys) > 0.1、平均命令耗时规则为sum without (cmd) (rate(redis_commands_duration_seconds_total[5m])) / rate(redis_commands_processed_total[5m]) > 0.25。如果你在环境中使用redis_exporter而非 Categraf 采集，可以直接选用这套规则。

开箱即用的监控大盘

仓库提供了三套 Redis 大盘 JSON，可按采集方案选用：

1. integrations/Redis/dashboards/redis_by_categraf.json（Redis by instance）：与 Categraf 插件指标配套，按instance标签过滤。面板覆盖：Redis Uptime、Connected Clients、Memory Used、Max Memory Limit、Commands Executed / sec、Hits / Misses per Sec、Top Commands（topk(5, irate(redis_cmdstat_calls{...}[1m]))，展示最热命令）、Total Items per DB（sum(redis_keyspace_keys) by (instance, db)）、Expired / Evicted、Expiring vs Not-Expiring Keys、Network I/O。
2. integrations/Redis/dashboards/FilterByAddress.json：面板结构与上一套一致，但改用address标签过滤（变量label_values(redis_uptime_in_seconds, address)），适用于未配置instance标签的采集端。
3. integrations/Redis/dashboards/redis_by_exporter.json：面向redis_exporter采集方案，指标为 exporter 风格（如redis_memory_used_bytes、redis_commands_processed_total、redis_db_keys），同样按instance过滤。

将大盘 JSON 导入 Nightingale（配置好 Prometheus 数据源变量$prom）后，即可在页面上直观查看每个 Redis 实例的运行状态。这与 README 中"建议通过 labels 配置 instance 标签以便复用监控大盘"的建议形成闭环：大盘按标签过滤 → 采集端按标签打标 → 实例维度可视化。

快速落地 Checklist

结合上述内容，接入 Nightingale Redis 监控的完整流程可归纳为：

1. 在采集端编写conf/input.redis/redis.toml，为每个 Redis 实例配置一个[[instances]]块（address+username/password+ 全局唯一的instance标签）；
2. 集群场景：把集群内所有节点全部列入instances，并附加redis_clus标签标识集群归属；
3. Sentinel 场景：另配置redis_sentinel插件，servers使用[protocol://][:password]@address[:port]格式；
4. 需要 TLS 时，在实例上开启use_tls并配置证书相关参数；
5. 在 Nightingale 中导入 redis_by_categraf.json（或 FilterByAddress 版本）大盘查看数据；
6. 导入并启用 redis_by_categraf.json 中的告警规则，结合注解中的排障动作处理告警。

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