如何使用Python代碼獲取Azure Redis的監控指標值

發布時間：2022-03-29 15:55:19 來源：億速云閱讀：240 作者：iii 欄目：移動開發

# 如何使用Python代碼獲取Azure Redis的監控指標值

## 目錄
1. [Azure Redis監控概述](#azure-redis監控概述)
2. [準備工作](#準備工作)
   - [Azure賬戶與Redis實例](#azure賬戶與redis實例)
   - [Python環境配置](#python環境配置)
   - [必要的Python庫](#必要的python庫)
3. [Azure Monitor API基礎](#azure-monitor-api基礎)
   - [Azure Monitor REST API簡介](#azure-monitor-rest-api簡介)
   - [認證與授權](#認證與授權)
4. [使用Python獲取監控指標](#使用python獲取監控指標)
   - [獲取訪問令牌](#獲取訪問令牌)
   - [構建API請求](#構建api請求)
   - [解析響應數據](#解析響應數據)
5. [完整代碼示例](#完整代碼示例)
   - [基礎指標獲取](#基礎指標獲取)
   - [高級查詢與過濾](#高級查詢與過濾)
6. [數據處理與可視化](#數據處理與可視化)
   - [使用Pandas處理數據](#使用pandas處理數據)
   - [Matplotlib可視化示例](#matplotlib可視化示例)
7. [最佳實踐與注意事項](#最佳實踐與注意事項)
8. [常見問題解答](#常見問題解答)

<a name="azure-redis監控概述"></a>
## 1. Azure Redis監控概述

Azure Cache for Redis提供了豐富的監控指標，幫助用戶了解緩存性能和使用情況。通過監控這些指標，您可以：

- 識別性能瓶頸
- 優化資源配置
- 預測容量需求
- 診斷問題

Azure Redis提供的關鍵指標包括：
- **緩存命中率**：反映緩存效率
- **已用內存**：監控內存使用情況
- **網絡帶寬**：進出緩存的數據量
- **連接數**：當前客戶端連接數量
- **操作數**：每秒處理的操作數量

<a name="準備工作"></a>
## 2. 準備工作

<a name="azure賬戶與redis實例"></a>
### 2.1 Azure賬戶與Redis實例

1. 確保擁有有效的Azure訂閱
2. 已創建Azure Cache for Redis實例
3. 記錄下Redis實例的以下信息：
   - 訂閱ID
   - 資源組名稱
   - Redis實例名稱

<a name="python環境配置"></a>
### 2.2 Python環境配置

推薦使用Python 3.7或更高版本?？梢允褂锰摂M環境隔離項目依賴：

```bash
python -m venv redis-monitor-env
source redis-monitor-env/bin/activate  # Linux/macOS
redis-monitor-env\Scripts\activate     # Windows

2.3 必要的Python庫

安裝所需庫：

pip install azure-identity azure-mgmt-monitor pandas matplotlib requests

主要庫說明： - azure-identity：用于Azure身份驗證 - azure-mgmt-monitor：訪問監控數據的官方SDK - pandas：數據處理和分析 - matplotlib：數據可視化

3. Azure Monitor API基礎

3.1 Azure Monitor REST API簡介

Azure Monitor提供了兩種獲取指標的方式：

Metrics REST API：直接通過HTTP請求獲取
Python SDK：官方提供的更高級封裝

API核心端點：

https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Cache/Redis/{cacheName}/providers/microsoft.insights/metrics

3.2 認證與授權

獲取監控數據需要服務主體(Service Principal)認證：

在Azure Portal創建AD應用
分配”Monitoring Reader”角色
記錄以下憑證：
- 租戶ID (tenant_id)
- 客戶端ID (client_id)
- 客戶端密鑰 (client_secret)

4. 使用Python獲取監控指標

4.1 獲取訪問令牌

使用azure-identity獲取訪問令牌：

from azure.identity import ClientSecretCredential

credential = ClientSecretCredential(
    tenant_id="your-tenant-id",
    client_id="your-client-id",
    client_secret="your-client-secret"
)

4.2 構建API請求

使用azure.mgmt.monitor構建指標查詢：

from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
from datetime import timedelta

monitor_client = MonitorManagementClient(
    credential,
    "your-subscription-id"
)

resource_uri = (
    f"subscriptions/your-subscription-id/resourceGroups/your-resource-group/"
    f"providers/Microsoft.Cache/Redis/your-redis-name"
)

metrics = monitor_client.metrics.list(
    resource_uri,
    timespan="PT1H",  # 過去1小時
    interval="PT1M",  # 每分鐘一個數據點
    metricnames="usedmemory,connectedclients",
    aggregation="Average"
)

4.3 解析響應數據

指標響應是復雜對象，需要適當解析：

for item in metrics.value:
    print(f"Metric: {item.name.localized_value}")
    for time_series in item.timeseries:
        for data in time_series.data:
            print(f"{data.time_stamp}: {data.average}")

5. 完整代碼示例

5.1 基礎指標獲取

import pandas as pd
from azure.identity import ClientSecretCredential
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
from datetime import datetime, timedelta

def get_redis_metrics(
        tenant_id, client_id, client_secret,
        subscription_id, resource_group, redis_name,
        metrics_list, time_span="PT1H", interval="PT5M"):
    
    # 認證
    credential = ClientSecretCredential(
        tenant_id=tenant_id,
        client_id=client_id,
        client_secret=client_secret
    )
    
    # 創建Monitor客戶端
    monitor_client = MonitorManagementClient(
        credential,
        subscription_id
    )
    
    # 構建資源URI
    resource_uri = (
        f"subscriptions/{subscription_id}/resourceGroups/{resource_group}/"
        f"providers/Microsoft.Cache/Redis/{redis_name}"
    )
    
    # 獲取指標
    metrics_data = monitor_client.metrics.list(
        resource_uri,
        timespan=time_span,
        interval=interval,
        metricnames=",".join(metrics_list),
        aggregation="Average"
    )
    
    # 處理結果
    results = []
    for metric in metrics_data.value:
        for series in metric.timeseries:
            for point in series.data:
                results.append({
                    "metric": metric.name.localized_value,
                    "timestamp": point.time_stamp,
                    "value": point.average
                })
    
    return pd.DataFrame(results)

5.2 高級查詢與過濾

def get_advanced_metrics():
    # ...前面的認證和客戶端創建代碼...
    
    # 自定義時間范圍
    end_time = datetime.utcnow()
    start_time = end_time - timedelta(hours=24)
    
    # 多維過濾
    metrics_data = monitor_client.metrics.list(
        resource_uri,
        timespan=f"{start_time.isoformat()}/{end_time.isoformat()}",
        interval="PT1H",
        metricnames="percentageProcessorTime",
        filter="apiversion eq '2018-03-01'",
        aggregation="Maximum,Minimum,Average",
        top=10,
        orderby="Average desc"
    )
    
    # ...處理結果...

6. 數據處理與可視化

6.1 使用Pandas處理數據

def process_metrics_data(df):
    # 轉換時間戳
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    
    # 按指標類型透視
    pivot_df = df.pivot(
        index='timestamp',
        columns='metric',
        values='value'
    )
    
    # 計算緩存命中率
    if 'cacheHits' in pivot_df.columns and 'cacheMisses' in pivot_df.columns:
        pivot_df['hitRate'] = pivot_df['cacheHits'] / (
            pivot_df['cacheHits'] + pivot_df['cacheMisses']) * 100
    
    # 重采樣為每小時數據
    resampled = pivot_df.resample('1H').mean()
    
    return resampled

6.2 Matplotlib可視化示例

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_metrics(df, title="Azure Redis Metrics"):
    plt.figure(figsize=(15, 8))
    
    for column in df.columns:
        plt.plot(df.index, df[column], label=column)
    
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Value')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

7. 最佳實踐與注意事項

認證安全：
- 永遠不要將憑證硬編碼在代碼中
- 使用Azure Key Vault存儲敏感信息
- 為服務主體分配最小必要權限
性能優化：
- 批量獲取指標，減少API調用次數
- 適當設置時間粒度和時間范圍
- 考慮使用異步請求處理大量數據
錯誤處理： “`python from azure.core.exceptions import HttpResponseError

try: metrics = monitor_client.metrics.list(…) except HttpResponseError as e: print(f”Error: {e.message}“)


4. **數據保留策略**：
   - Azure默認保留指標數據的時間：
     - 1分鐘粒度：15天
     - 1小時粒度：90天
     - 1天粒度：365天

<a name="常見問題解答"></a>
## 8. 常見問題解答

**Q1: 如何獲取所有可用的Redis指標列表？**

```python
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient

def list_available_metrics():
    # ...初始化客戶端...
    metric_definitions = monitor_client.metric_definitions.list(
        resource_uri
    )
    return [metric.name.localized_value for metric in metric_definitions]

Q2: 如何處理API限流？

Azure Monitor API有默認限流策略。建議： - 實現指數退避重試機制 - 緩存常用指標數據 - 考慮使用Azure Monitor的Data Export功能

Q3: 如何監控多個Redis實例？

redis_instances = [
    {"name": "cache1", "rg": "rg1"},
    {"name": "cache2", "rg": "rg2"}
]

all_metrics = []
for instance in redis_instances:
    metrics = get_redis_metrics(
        redis_name=instance["name"],
        resource_group=instance["rg"],
        # ...其他參數...
    )
    metrics['instance'] = instance["name"]
    all_metrics.append(metrics)
    
combined_df = pd.concat(all_metrics)

Q4: 如何設置指標預警？

可以使用Azure Monitor的Metric Alert規則：

from azure.mgmt.monitor.models import MetricAlertResource, MetricAlertSingleResourceMultipleMetricCriteria

alert_rule = MetricAlertResource(
    location='global',
    description='Alert when memory > 90%',
    severity=2,
    enabled=True,
    scopes=[resource_uri],
    criteria=MetricAlertSingleResourceMultipleMetricCriteria(
        all_of=[
            {
                "name": "HighMemory",
                "metricName": "usedmemorypercentage",
                "operator": "GreaterThan",
                "threshold": 90,
                "timeAggregation": "Average",
                "metricNamespace": "Microsoft.Cache/Redis"
            }
        ]
    ),
    # ...其他參數...
)

monitor_client.metric_alerts.create_or_update(
    resource_group_name=resource_group,
    rule_name="HighMemoryAlert",
    parameters=alert_rule
)

通過本文介紹的方法，您可以有效地使用Python獲取和分析Azure Redis的監控指標，從而更好地管理和優化您的Redis緩存性能。 “`

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