[개발자를 위한 레디스] 13장 레디스 운영하기

SMALL

레디스 모니터링 구축하기

프로메테우스와 그라파나를 이용한 레디스 모니터링

레디스 모니터링 구조

익스포터(exporter): 시스템의 상태를 실시간으로 스크랩해서 메트릭을 수집하는 프로그램
프로메테우스: 메트릭 기반의 오픈 소스 모니터링 시스템
- 시계열 형태로 데이터 저장
- 지정한 타깃으로 직접 접근해 데이터를 pull 방식으로 수집
그라파나: 오픈 소스 메트릭 데이터 시각화 도구로, 데이터를 시각화해서 시스템의 분석과 모니터링을 용이하게 해주는 플랫폼
프로메테우스를 실행할 때 알람 규칙(alerting rule)을 설정할 수 있다.
- 수집한 메트릭을 그라파나로 볼 수 있다.
- 메트릭별 임계치를 지정할 수 있다.
- 특정 임계치에 도달했을 때 사용자에게 통지하기 위해 얼럿 매니저(alert manager) 프로그램을 사용한다.

10.0.0.1 서버에는 레디스(6379), 레디스 익스포터(9121), 노드 익스포터(9100)가 띄워져 있다.
10.0.0.2 서버에는 프로메테우스와 그라파나가 띄워져 있다.

노드 익스포터 설치

$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.8.2/node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz
$ rm node_exporter-1.8.2.linux-amd64.tar.gz
$ ln -s node_exporter-1.8.2.linux-amd64/ node_exporter

노드 익스포터의 설치 파일 다운로드 및 압축 해제

$ cd node_exporter
$ nohup ./node_exporter > node_exporter.log &

백그라운드로 노드 익스포터 실행

레디스 익스포터 설치

$ wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v1.67.0/redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64.tar.gz
$ rm redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64.tar.gz
$ ln -s redis_exporter-v1.67.0.linux-amd64/ redis_exporter

레디스 익스포터의 설치 파일 다운로드 및 압축 해제

$ cd redis_exporter
$ nohup ./redis_exporter > redis_exporter.log &

백그라운드로 레디스 익스포터 실행

플래그 이름	환경변수 이름	설명
redis.addr	REDIS_ADDR	수집할 레디스의 주소, 기본은 redis://localhost:6379
redis.user	REDIS_USER	ACL 기능을 이용해 보안 관리를 할 때 사용할 수 있는 레디스 유저의 이름
redis.password	REDIS_PASSWORD	레디스 인스턴스에 접근할 때 사용해야 하는 패스워드
redis.password-file	REDIS_PASSWORD_FILE	레디스 인스턴스에 접근할 때 사용해야 하는 패스워드 파일
web.listen-address	REDIS_EXPORTER_WEB_LISTEN_ADDRESS	수집 정보를 확인할 수 있는 웹주소, 기본은 0.0.0.0.:9121

설정 정보를 변경하고 싶다면, 레디스를 실행할 때 위와 같은 플래그를 추가하면 된다.

얼럿 매니저 설치

$ wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.27.0/alertmanager-0.27.0.linux-386.tar.gz
$ tar -zxvf alertmanager-0.27.0.linux-386.tar.gz
$ rm alertmanager-0.27.0.linux-386.tar.gz
$ ln -s alertmanager-0.27.0.linux-386/ altermanager

얼럿 매니저 다운로드 및 압축 해제

$ cd alertmanager
$ vi alertmanager.yml

route:
  group_by: ['alertname', 'job']
  group_wait: 0s
  group_interval: 5s
  repeat_interval: 1m
  receiver: discord

receivers:
- name: discord
  discord_configs:
  - webhook_url: https://discord.com/api/webhooks/xxx/xxx

특정 임계치에 도달했을 때 디스코드를 이용해 알람을 받도록 설정한다.

$ vi alter.rules

groups:
  - name: redis
  rules:
      -alert: RedisDown
        expr: redis_up == 0
        for: 0m
        annotations:
          summary: "Redis down (instance {{ $labels.instance}}"
      
      - alert: RedisMissingMaster
        expr: (count(redis_instance_info{role="master"}) or vector(0)) < 1
        for: 0m
        anntations:
          summary: "Redis missing master (({{ $value }}))"
      
      - alert: RedisReplicationBroken
        expr: delta(redis_connected_slaves[1m]) < 0
        for: 0m
        annotations:
          summary: "Redis replication broken (( {{ $value }}))"

알람을 받을 정보에 대한 규칙을 생성한다.

$ nohup ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml > alertmanager.log &

백그라운드로 얼럿 매니저 실행 (실행 후 10.0.0.2:9093 접속)

프로메테우스 설치

$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v3.0.1/prometheus-3.0.1.linux-386.tar.gz
$ tar -zxvf prometheus-3.0.1.linux-386.tar.gz
$ rm prometheus-3.0.1.linux-386.tar.gz
$ ln -s prometheus-3.0.1/ prometheus

프로메테우스 다운로드 및 압축 해제

$ cd prometheus
$ vi prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      - '10.0.0.2:9093'
rule_files:
  - /home/centos/alertmanager/alert.rules
scrape_configs:
  - job_name: Redis
    statc_configs:
      - labels:
        instance: 'redis-server-1'
      targets:
        - '10.0.0.1:9121'
  - job_name: Linux
    static_configs:
      - labels:
        instance: 'redis-server-1'
      targets:
        - '10.0.0.1:9100'

프로메테우스가 모니터링할 타깃은 prometheus.yml 파일 형태로 지정한다.

$ nohup ./promethues --config.file=prometheus.yml --storage.tsdb.path=./data --storage.tsdb.retention.time=30d --web.enable-lifecycle > prometheus.log &

백그라운드로 프로메테우스 실행 (실행 후 10.0.0.2:9090 접속)

그라파나 설치

$ wget wget https://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-11.4.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -zxvf grafana-enterprise-11.4.0.linux-amd64.tar.gz
$ rm grafana-enterprise-11.4.0.linux-amd64.tar.gz
$ ln -s grafana-enterprise-11.4.0/ grafana

그라파나 다운로드 및 압축 해제

$ nohup bin/grafana-server start > grafana.log &

백그라운드로 그라파나 실행 (실행 후 10.0.0.2:3000 접속, username/password -> admin/admin)

생성해둔 프로메테우스를 그라파나에서 데이터 소스로 추가함으로써 프로메테우스에 수집된 데이터를 그라파나에서 확인할 수 있다.

대시보드 생성

그라파나 공식 홈페이지(https://grafana.com/grafana/dashboards/)에서 다양한 대시보드를 제공한다. (추가 후 사용 가능)

레디스 플러그인을 이용한 그라파나 대시보드

중간 저장소(프로메테우스) 없이 그라파나에서 레디스의 데이터를 확인 및 관리하도록 한다. 그라파나에서 레디스 플러그인을 설치하면 RedisGrafana에서 제공하는 대시보드를 이용해 실시간으로 레디스의 상태를 확인할 수 있다.

Redis 플러그인: 실시간 레디스의 정보를 확인할 수 있다.
Redis Application 플러그인: 사용자가 원하는 대시보드를 손쉽게 추가할 수 있으며, 그라파나에서 바로 레디스에 커맨드를 수행할 수 있다.

레디스 버전 업그레이드

2가지 방식이 존재한다.

업그레이드할 버전의 레디스 인스턴스를 새로운 서버에 설치한 뒤, 기존 버전의 레디스의 데이터를 복제한다.
- 운영 중인 애플리케이션에서 레디스로의 접속 정보를 변경해야 한다.
- 접속 정보를 변경하는 것 외에는 다운타임이 존재하지 않는다.
실행 중인 레디스 인스턴스를 중지한 다음, 신규 버전의 레디스 소스 파일로 재실행한다.
- 애플리케이션에서 레디스의 접속 정보를 변경하지 않아도 된다.
- 싱글 구성의 레디스였다면 다운타임이 발생한다는 점을 고려해야 한다.

센티널 구성의 레디스 버전 업그레이드

다운타임 없이 전체 인스턴스를 업그레이드할 수 있다.

신규 버전의 레디스 바이너리 파일 다운로드
3대의 센티널 인스턴스 모두 중단
신규 버전 폴더에 기존의 sentinel.conf 복사
신규 바이너리 파일을 이용해 3대의 센티널 인스턴스 시작
복제본 인스턴스 중단
신규 버전 폴더에 기존의 redis.conf 복사
신규 바이너리 파일을 이용해 복제본 인스턴스 시작
센티널에서 수동 페일오버 수행
기존 마스터 인스턴스 중단
신규 버전 폴더에 기존의 redis.conf 복사
신규 바이너리 파일을 이용해 기존 마스터 인스턴스 시작
센티널에서 수동 페일오버 수행(페일백)

클러스터 구성의 레디스 버전 업그레이드

A,B,C 인스턴스가 마스터 / D,E,F 노드가 각각 A,B,C 노드의 복제본이라고 가정한다.

D, E, F 노드 각각 버전 업그레이드
D 노드에서 페일오버
A 노드 업그레이드
E 노드에서 페일오버
B 노드 업그레이드
F 노드에서 페일오버
C 노드 업그레이드

레디스 운영 가이드

장애 또는 성능 저하를 유발할 수 있는 레디스의 설정 항목

maxmemory-policy

레디스가 메모리 한계에 도달했을 때 어떤 키를 제거할지를 결정하는 설정값

기본값: noeviction
- 데이터가 가득 차더라도 임의로 데이터를 삭제하지 않는다. (이후 데이터 저장 시 에러 반환)
- 권장 X
allkeys-lru 설정 권장

stop-writes-on-bgsave-error

RDB 스냅숏이 정상적으로 저장되지 않았을 때 레디스로의 모든 쓰기 작업을 중지하는 역할

쓰기 작업이 중단되지 않기를 원한다면 비활성화해야 한다. (설정값 no)
기본 설정값: yes

자동 백업 옵션

백그라운드로 실행될 때는 COW(Copy-On-Write) 방식으로 작동하기 때문에 메모리 사용량이 최대 maxmemory의 2개까지 증가할 수 있다. 따라서 백업 작업은 의도한 시간에 의도한 레디스 인스턴스에서 실행될 수 있도록 설정하는 것이 좋다.

save 옵션: 일정한 기간 동안 변경된 키 수의 개수가 조건에 맞을 때 자동으로 RDB 파일을 생성한다.
- 대규모 트래픽 환경에서 RDB 파일의 백업 빈도가 너무 높아질 수 있으므로, 기본 설정값(yes)을 사용하지 않는 것이 좋다.
appendonly 옵션을 yes로 설정해서 AOF 형식의 백업을 수행하는 경우에도 주의해야 한다.
- 기본적으로 AOF 파일 크기가 기존 파일보다 100% 증가하면 자동 재작성이 발생한다.
- 해당 동작을 의도하지 않은 경우 auto-aof-rewrite-percentage 값을 0으로 변경해서 자동 재작성을 방지한다.

레디스 운영 및 성능 최적화

오래 걸리는 커맨드 사용

레디스에서는 O(N) 이상의 시간 복잡도를 갖는 커맨드를 사용하는 것을 지양해야 한다.

KEYS, FLUSHALL과 같이 한 번에 여러 키에 접근하는 커맨드
set, list, hash와 같이 하나의 자료 구조 안에 여러 개의 아이템을 가지고 있는 경우

키스페이스 커맨드

레디스에 저장된 키의 개수에 비례해 수행 시간이 증가한다.

KEYS
- 시간복잡도 O(N), 키 개수에 비례해 출력 시간이 길어질 수 있으므로 SCAN 커맨드로 대체하는 것이 좋다.
FLUSHALL / FLUSHDB
- 옵션 없이 사용하면 SYNC 방식으로 동작하며, 시간 복잡도는 O(N)이다.
- ASYNC 옵션을 함께 사용하면 데이터 삭제 작업이 백그라운드에서 수행되므로 다른 작업을 블락시키지 않는다.

자료 구조 공통 커맨드

DEL
- 키를 삭제하는 커맨드
- UNLINK 커맨드를 사용해서 백그라운드 방식으로 키를 삭제할 수 있다.
SORT / SORT_RO
- 키 내부의 아이템을 정렬해 반환한다.
- ALPHA 옵션을 사용해서 데이터를 사전 순으로 정렬해 조회할 수 있다.
- 시간복잡도 O(N + Mlog(M)) // N-리스트나 세트 내부의 아이템 수, M-반환되는 아이템 수
- SORT는 STORE 옵션으로 인해 쓰기가 가능한 커맨드로 분류되어 복제본에서 사용할 수 없다.
- SORT_RO는 STORE 옵션을 사용할 수 없고 읽기 전용으로 동작하여 복제본에서 사용할 수 있다.

set 관련 커맨드

SDIFF / SDIFFSTORE
- 차집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(N) // N-연산에 수행되는 집합의 아이템의 총 개수
- SDIFF 커맨드는 차집합 연산의 결과를 반환한다.
- SDIFFSTORE 커맨드는 차집합 결과를 다른 집합에 저장한다.
SUNION / SUNIONSTORE
- 합집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(N)
- SUNION 커맨드는 합집합 연산의 결과를 반환한다.
- SUINONSTORE 커맨드는 합집합 결과를 다른 집합에 저장한다.
SINTER / SINTERSTORE / SINTERCARD
- 교집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(N*M) // N-가장 작은 집합의 카디널리티, M-연산을 수행하는 집합의 수
- SINTER 커맨드는 교집합 연산의 결과를 반환한다.
- SINTERSTORE 커맨드는 교집합 결과를 다른 집합에 저장한다.
- SINTERCARD는 교집합 연산으로 얻어진 집합의 카디널리티만 반환한다.

list 관련 커맨드

최악의 경우 list의 전체 데이터를 순회해야 한다.

LINDEX
- 입력받은 인덱스 위치에 있는 아이템을 리턴한다.
- 시간복잡도 O(N) // N-인덱스에 있는 아이템에 도달하기 위해 지나쳐야 하는 아이템의 개수
LINSERT
- 피봇(pivot) 값을 필수 인자로 입력받는데, 해당 피봇 값의 이전 또는 이후에 신규 아이템을 입력하도록 동작한다.
- 시간복잡도 O(N) // N-피봇 값까지 도달하기 위해 지나쳐야 하는 아이템의 개수
LSET
- 특정 인덱스의 아이템을 신규 입력한 문자열로 변경한다.
- 시간복잡도 O(N) // N-list의 길이
LPOS
- 해당 아이템의 인덱스를 리턴한다.
- 시간복잡도 O(N) // N-평균적인 경우 list의 길이

hash 관련 커맨드

키-값 형태를 가지고 있기 때문에 다양한 객체를 저장하기에 적절하다.

HGETALL
- hash에 저장된 모든 아이템의 키와 값을 리턴한다.
- 시간복잡도 O(N)
HKEYS
- hash에 저장된 모든 아이템의 키를 리턴한다.
- 시간복잡도 O(N)
HVALS
- hash에 저장된 모든 아이템의 값을 리턴한다.
- 시간복잡도 O(N)

sorted set 관련 커맨드

데이터가 입력될 때 자동으로 정렬되므로 기본적으로 O(log(N))의 시간 복잡도를 갖는다.

ZDIFF / ZDIFFSTORE
- 차집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(L + (N-K) log(N)) // L-모든 집합의 총 아이템 수, N-첫 번째 세트의 크기, K-결과 세트의 크기
ZUNION / ZUNIONSTORE
- 합집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(N) + O(M * log(M)) // N-모든 집합의 총 아이템 수, M-결과 집합의 아이템 수
ZINTER / ZINTERSTORE / ZINTERCARD
- 교집합을 수행한다.
- 시간복잡도 O(N*K) + O(M * log(M)) // N-가장 작은 집합의 카디널리티, K-연산을 수행하는 집합의 수, M-결과 집합의 카디널리티

레디스에서의 트랜잭션 사용과 주의 사항

레디스는 싱글 스레드로 동작하기 때문에 트랜잭션을 사용할 때 주의해야 한다.

MULTI / EXEC

MULTI는 트랜잭션을 시작하는 커맨드다.
EXEC 커맨드를 사용하면 입력했던 커맨드를 원자적으로 실행하고, 트랜잭션이 성공하면 결과를 반환한다.

> MULTI
OK

(TX)> INCRBY account_balance 100
QUEUED

(TX)> RPUSH tranaction_log "입금 100"
QUEUED

(TX)> EXEC
1) (integer) 100
2) (integer) 1

잔고를 100 증가시키고, 거래 로그에 입금 내역을 추가하는 예제 명령어

루아 스크립트

가볍고 빠르며 임베디드가 가능한 스크립트 언어
원자적으로 실행되므로 여러 명령을 한 번에 실행할 수 있다.
중간에 다른 클라이언트 요청을 수용하지 않아 데이터 일관성을 유지할 수 있다.
일부 명령어가 실패하더라도 다음 명령어로 진행되며 롤백이 발생하지 않는다.
SCRIPT LOAD 커맨드는 루아 스크립트를 레디스에 로드하는 커맨드이다.
EVALSHA를 사용하면 스크립트를 다시 전송하지 않고도 스크립트를 반복해 실행할 수 있다. (네트워크 대역폭 절약)

트랜잭션과 루아 스크립트 사용할 때의 주의점

다른 클라이언트의 커맨드는 모두 대기하게 되므로, 트랜잭션의 길이가 길어지지 않도록 주의가 필요하다.

has-get / has-del 패턴
- 레디스에서 데이터 조회 또는 삭제 시 EXISTS 커맨드를 사용해 데이터 존재 여부를 확인한 뒤 처리한다.
- 이러한 패턴은 네트워크 부하를 늘리며, 불필요한 작업을 수행해 애플리케이션의 성능을 저하시킬 수 있다.
- 불필요한 패턴을 없앰으로써 2배의 성능 개선을 이뤄낼 수 있다.

클라이언트 출력 버퍼 사이즈

클라이언트 출력 버퍼는 클라이언트가 서버로부터 응답을 받을 때 이를 일시적으로 저장한다.
복제를 사용하는 경우 출력 버퍼의 크기를 늘리는 것이 필수적이다. (큰 데이터를 복제할 때 버퍼 크기 모자랄 수 있음)
redis.conf 파일에서 client-output-buffer-limit 설정을 구성할 수 있다.
- client-output-buffer-limit normal 0 0 0
  - 출력 버퍼 제한 비활성화
- client-output-buffer-limit replica 256mb 64mb 60
  - 복제본에 대한 출력 버퍼
  - 하드 제한 256MB
  - 소프트 제한 64MB
  - 소프트 제한을 초과한 경우 60초 동안 소프트 제한을 계속 초과하면 클라이언트 연결 종료
- client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60
  - pub/sub 클라이언트에 대한 출력 버퍼
  - 하드 제한 32MB
  - 소프트 제한 8MB
  - 소프트 제한을 초과한 경우 60초 동안 소프트 제한을 계속 초과하면 클라이언트 연결 종료

레디스 키스페이스 알림 기능을 사용한 키 만료 모니터링

키스페이스 알림 기능은 레디스 내부 키에 대한 변경 사항을 모니터링하며 내부의 pub/sub 채널을 이용해 변경 사항에 대한 메시지를 구독할 수 있는 기능이다.

K(키스페이스 이벤트): 이벤트가 발생한 데이터베이스에 대해 keyspace@<db> 접두사와 함께 발행
E(키 이벤트): 이벤트가 발생한 데이터베이스에 대해 keyevent@<db> 접두사와 함께 발행
g(일반적인 명령 이벤트): DEL, EXPIRE, RENAME 등과 같은 명령어와 관련된 이벤트
$: 문자열 명령어와 관련된 이벤트
l: 리스트 명령어와 관련된 이벤트
s: 집합 명령어와 관련된 이벤트
h: hash 명령어와 관련된 이벤트
z: 정렬 집합 명령어와 관련된 이벤트
t: stream 명령어와 관련된 이벤트
x: 만료된 키 이벤트
e: 삭제된 키 이벤트
m: 누락된 키 이벤트
n: 새로운 키 이벤트
A: 'm', 'n' 이벤트를 제외한 모든 이벤트를 포함

특정 프리픽스를 가진 키 삭제하기

pattern = 'prefix:*'
count = 100
cursor, keys = 0, []

# SCAN 명령을 사용해 특정 프리픽스를 가진 키 검색
while True:
  cursor, partial_keys = r.scan(cursor, match=pattern)
  keys.extend(partial_keys)
  if cursor == 0:
    break

# 검색된 키 삭제
for key in keys:
  r.delete(key)

pattern 변수에 prefix:*와 같은 패턴을 설정하며, 'prefix:'로 시작하는 모든 키를 검색하라는 의미의 코드.

SCAN 명령은 한 번에 모든 키를 반환하지 않고, 커서 값을 업데이트하면서 페이지 단위로 키를 반환한다.

# 삭제할 키의 패턴 및 스캔 파라미터 설정
pattern = 'prefix:*'
count = 100
cursor = "0"

# 루아 스크립트 정의
lua_script = """
local cursor = ARGV[1]
local pattern - ARGV[2]
local count = ARGV[3]

local keys = redis.call("SCAN", cursor, "MATCH", pattern, "COUNT", count)
local cursor = keys[1]
local keyList = keys[2]

for _, key in ipairs(keyList) do
  redis.call("DEL", key)
end

return {cursor, #keyList}
"""

total_deleted_count = 0

# 반복적으로 루아 스크립트를 호출해 키를 조회하고 삭제
while True:
  result = r.eval(lua_script, 0, cursor, pattern, count)
  cursor, deleted_count = result[0], result[1]
  total_deleted_count += deleted_count
  
  if cursor == "0":
    break

루아 스크립트를 이용한다면 네트워크 I/O를 줄이면서 같은 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.

매번 DEL 명령을 호출하는 과정이 생략됐다.
스크립트가 실행되는 동안 다른 클라이언트의 커맨드는 차단될 수 있으므로, 운영 환경에서는 적절한 배치 크기로 count 매개변수를 조절해 차단 시간을 최소화해야 한다.

레디스 모니터링

슬로우 로그

: 실행 속도가 느린 커맨드를 기록하는 로그

> SLOWLOG GET
1) 1) (integer) 1923
   2) (integer) 1696344048
   3) (integer) 35233
   4) 1) "SCAN"
      2) "10179327"
      3) "COUNT"
      4) "50000"

SLOWLOG GET 커맨드를 이용해서 슬로우 로그를 확인할 수 있다.

실행 시간(timestamp): 명령이 실행된 시간 정보
실행 시간(ms): 명령이 실행되는 데 소요된 시간
명령: 느리게 수행됐던 커맨드
인자: 느린 명령에 대한 인자 정보

그래프 지표

안정적인 레디스 운영을 위해 각 메트릭 지표를 적절하게 모니터링해야 한다.
중요한 컴퓨팅 자원을 얼마나 쓰고 있는지 확인하는 것이 중요하다.

CPU

백업 파일 저장 및 UNLINK와 같은 백그라운드 작업 시에는 다른 CPU를 활용할 수 있다. (모니터링 중요)
작업의 시간 복잡도를 고려해서 불필요한 작업을 최소화하는 것이 좋다.
읽기 작업이 부하를 일으키는 경우 읽기 작업을 복제본을 참조하도록 변경한다.
백업 작업이 부하를 일으키는 경우 가능한 백업을 복제본에서 수행하고, 복제 환경에서는 전체 재동기화가 발생하지 않도록 한다.

메모리

used_memory: 레디스가 현재 할당한 메모리
used_memory_rss: 운영체제가 레디스 프로세스에 할당한 실제 물리적인 메모리 양 반영
BytesUsedForCache(현재 메모리 사용량)와 DatabaseMemoryUsagePercentage(maxmemory의 백분율 계산)와 같은 메트릭을 활용할 수 있다.
메모리 단편화를 관리하기 위해 active defragmentation 기능을 활성화한다. (문제 없으면 활성화 필요 없음)
- CONFIG SET activedefrag yes

네트워크

네트워크 모니터링을 통해 네트워크 지표가 어느 정도로 상승하는지 확인하는 것이 중요하다.
병목 현상이 발생하고 있는지 확인하는 것이 좋다.
네트워크 증가 원인 및 해결
- 읽기: 읽기 작업이 복제본을 주로 활용하고 있는지 확인한다. 아니면 추가 복제본을 구성해 해결할 수 있다.
- 쓰기: 서버의 사양을 업그레이드한다. 또는 레디스를 클러스터 모드로 변경해 해결할 수 있다.

커넥션

레디스의 활성 연결 수와 신규 연결 수를 확인해 일반적인 수준과 다른 변화가 있는지 주시해야 한다.
tcp-keepalive 설정을 활용하면 유휴 연결로 인한 문제를 에방할 수 있다.
매 300초마다 연결의 유효성을 확인하고 문제가 있는 경우 연결을 종료하는 과정을 반복한다.
기존 연결을 재사용하기 위해 커넥션 풀링을 사용하는 것이 좋다.
TLS를 사용해 통신하는 경우 새로운 연결의 양을 제어하는 것이 중요하다.

복제

복제 지연이 발생하는지 확인하는 것이 중요하다.
복제 지연의 급증은 마스터 노드의 속도를 복제본이 따라가지 못하는 것을 의미한다.
복제 지연이 발생한다면 원인을 파악하고 조치하기 위해 다른 메트릭을 확인하는 것이 좋다.
- ex. 네트워크 대역폭의 고갈, 복제 출력 버퍼 크기 문제 등

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so._.hyeon

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프로메테우스와 그라파나를 이용한 레디스 모니터링

레디스 모니터링 구조

노드 익스포터 설치

레디스 익스포터 설치

얼럿 매니저 설치

프로메테우스 설치

그라파나 설치

대시보드 생성

레디스 플러그인을 이용한 그라파나 대시보드

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