高并发情况下怎么监控Redis性能，监听那些突发的请求压力感觉挺重要的

监控Redis在高并发场景下的表现,尤其是捕捉那些突如其来的请求洪峰，是确保系统稳定性的关键，这不能只靠出了问题再去查，而是要建立一个持续、立体的监控体系，核心思路是：既要看Redis本身的“健康指标”，也要看它所在的“环境压力”，还要能快速发出警报。

要盯紧Redis自己吐露出来的“体检报告”，这主要通过INFO命令获取，这份报告内容非常丰富，但针对高并发和突发压力，要重点关注以下几块：

第一,看“活动性指标”，这就像看Redis的心脏跳动。来源自Redis官方文档对INFO命令的说明。instantaneous_ops_per_sec这个值是最直接的，它告诉你每秒Redis处理了多少条命令，当突发流量来时，这个数字会瞬间飙升，是感知压力的第一道关口，连接的客户端数量connected_clients也会猛增，如果这个数接近你设置的最大客户端数maxclients，那就非常危险了，新的连接可能会被拒绝。

第二,看“资源消耗指标”，这就像检查Redis的体力和血压。来源自Redis官方文档对INFO命令的说明，重点是内存使用情况used_memory，高并发请求可能会带来大量的数据写入或缓存，导致内存使用量快速上涨，一旦占满，后续的写请求就会失败，或者触发淘汰策略（如果设置了），可能删掉你不想删的数据，CPU使用率虽然不能直接从INFO命令看到，但可以通过操作系统监控工具（如top命令）来观察Redis进程的CPU消耗，持续高企意味着Redis处理请求已经非常吃力。

第三,看“延迟指标”，这是用户体验最直接的体现。来源自Redis官方文档，高并发的本质压力最终往往会转化为延迟升高，使用redis-cli自带的--latency-history命令可以持续监测Redis的响应延迟，它会定时采样，告诉你Ping命令的往返时间，当发现延迟曲线出现一个明显的“陡坡”时，基本可以断定正在经历请求压力，更高级的做法是使用SLOWLOG命令，它会记录执行时间超过设定阈值（比如10毫秒）的慢查询，突发压力下，可能原本很快的命令也因为排队而变成“慢查询”，分析SLOWLOG能帮你找到是哪些操作成了瓶颈。

第四,看“持久化相关指标”，高并发对持久化过程也有冲击。来源自Redis官方文档对INFO命令的说明，如果Redis配置了持久化（RDB或AOF），在生成RDB快照或重写AOF文件时，本身会消耗大量CPU和I/O资源，如果这个重负荷的持久化过程正好撞上业务请求高峰，就可能引发雪崩，所以要监控rdb_bgsave_in_progress和aof_rewrite_in_progress等指标，确保持久化操作不会与已知的业务高峰重叠。

仅仅看Redis自身是不够的,还必须把它放到整个应用系统中去监控。这部分思路来源于一般的系统监控和APM（应用性能监控）实践。

• 系统资源监控：使用像Prometheus、Grafana、Zabbix这样的监控工具，监控Redis服务器本身的系统指标，最重要的是服务器整体的CPU使用率、内存使用量、网络I/O流量（特别是入站流量，可能意味着大量数据写入或读取）、以及磁盘I/O（尤其是如果使用AOF持久化且配置为每次写入都刷盘appendfsync always时），突发流量会直接体现在网络和CPU指标的尖峰上。
• 应用层监控：在你的应用程序中，埋点记录所有对Redis操作的耗时，当用户抱怨页面打开慢时，你可以快速定位到是数据库慢还是Redis慢，应用层的监控能让你从业务视角感知到Redis的性能变化，比如发现“用户登录接口”的响应时间变长了，一查发现是验证Token时查询Redis变慢了。
• 设置智能告警：监控的目的不是为了事后看图，而是为了提前行动，必须设置合理的告警规则，不要只对“CPU达到100%”这种绝对阈值告警，因为那时可能已经晚了，应该设置更灵敏的规则，
  • Redis操作延迟在5分钟内持续高于50毫秒。
  • 每秒操作数在2分钟内增长了300%。
  • 连接客户端数量在1分钟内翻倍。
  • 这些基于“增长率”或“持续异常”的告警，能让你在系统完全卡死之前就收到预警，为干预争取宝贵时间。

监听突发压力还有一个主动的方法,就是进行压力测试。这来源于性能工程的基本方法，在生产环境以外的测试环境，使用像redis-benchmark这样的工具，模拟出远高于日常的并发请求，观察Redis和整个系统的表现，这样可以提前知道系统的极限在哪里，当监控面板上的真实数据开始接近这个极限时，你心里有数，就不会慌张。

监控高并发下的Redis,是一个结合了静态指标（INFO命令）、动态曲线（延迟监控）、系统视角（服务器资源）和业务视角（应用埋点）的综合性工作，核心目标是建立一个从内到外、从事后到事前的立体感知能力，从而在突发请求压力真正造成业务影响前，就能发现它、评估它并应对它。