Azure Yönetilen Redis izleme verileri başvurusu

Şunlara uygulanır: ✅ Azure Managed Redis

Bu makale, bu hizmetin tüm izleme başvuru bilgilerini içerir.

Ölçümler

Bu bölümde, bu hizmet için otomatik olarak toplanan tüm platform ölçümleri listelenir. Bu ölçümler, Azure İzleyici'de desteklenen tüm platform ölçümlerinin genel listesinin de bir parçasıdır.

Metrik saklama hakkında bilgi için Azure İzleyici Metrics overview belgesine bakın.

Microsoft.Cache/redisEnterprise için desteklenen ölçümler hakkında daha fazla ayrıntı ve bilgi için aşağıdaki bölüme bakın.

Microsoft.Cache/redisEnterprise için desteklenen ölçümler

Aşağıdaki tabloda Microsoft.Cache/redisEnterprise kaynak türü için kullanılabilen ölçümler listelenir.

Tüm sütunlar her tabloda mevcut olmayabilir.
Bazı sütunlar sayfanın görüntüleme alanının dışında olabilir. Kullanılabilir tüm sütunları görüntülemek için Tabloyu genişlet'i seçin.

Tablo Başlıkları

Kategori - Ölçüm grubu veya sınıflandırma.
Metrik - Azure portalında göründüğü şekliyle metrik ekran adı.
REST API'deki ad - REST API'de bahsedilen ölçüm adı.
Birim - Ölçü birimi.
Toplama - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Ortalama), Minimum (Min), Maksimum (Maksimum), Toplam (Toplam), Sayı.
Boyutlar - Metriğe göre kullanılabilen boyutlar.
Ölçümün örneklendiği Zaman Dilimleri - Aralıkları. Örneğin, PT1M metriğin her dakika, PT30M her 30 dakika, PT1H her saat vb. örneklendiğini gösterir.
DS Dışarı Aktarma- Ölçümün tanılama ayarları aracılığıyla Azure İzleyici Günlüklerine aktarılıp aktarılmayacağı. Ölçümleri dışarı aktarma hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici'de tanılama ayarları oluşturma.

Ölçü birimi	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Birim	Birleştirme	Boyutlar	Zaman Granülleri	DS İhracat
Önbellek İsabetleri Başarılı anahtar aramalarının sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`cachehits`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Önbellek Gecikme Süresi MikroSaniyeler (Önizleme) Mikrosaniye olarak önbelleğe gecikme süresi. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`cacheLatency`	Hayı	Sayı	Ortalama	`InstanceId`	PT1M	Evet
Önbellek Hataları Başarısız anahtar aramalarının sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`cachemisses`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Önbellek Okuma Önbellekten saniyede Megabayt (MB/sn) cinsinden okunan veri miktarı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`cacheRead`	Hayı	Bayt/Saniye	Maksimum	`InstanceId`	PT1M	Evet
Önbelleğe Yazma Önbelleğe saniyede Megabayt (MB/sn) cinsinden yazılan veri miktarı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`cacheWrite`	Hayı	Bayt/Saniye	Maksimum	`InstanceId`	PT1M	Evet
Bağlı Müşteriler Önbelleğe yapılan istemci bağlantılarının sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`connectedclients`	Hayı	Sayı	Maksimum	`InstanceId`	PT1M	Evet
Tahliye Edilen Anahtarlar Önbellekten çıkarılan öğelerin sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`evictedkeys`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Süresi Dolan Anahtarlar Önbellekten süresi dolan öğe sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`expiredkeys`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Coğrafi Çoğaltma İyi Durumda Etkin Coğrafi Çoğaltma grubundaki coğrafi çoğaltmanın durumu. 0, İyi Durumda Değil'i, 1 ise Sağlıklı'ları temsil eder. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`geoReplicationHealthy`	Hayı	Sayı	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Alır Önbellekten alma işlemlerinin sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`getcommands`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Saniye Başına İşlem Sayısı Önbellekte yürütülen saniye başına anlık işlem sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`operationsPerSecond`	Hayı	Sayı	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet
CPU Yüzde olarak Azure Redis Cache sunucusunun CPU kullanımı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`percentProcessorTime`	Hayı	Yüzde	Maksimum	`InstanceId`	PT1M	Evet
Sunucu Yükü Redis sunucusunun işlemekle meşgul olduğu ve iletiler için boşta beklemediği döngülerin yüzdesi. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`serverLoad`	Hayı	Yüzde	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Ayarlar Önbelleğe ayarlanan işlemlerin sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`setcommands`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Toplam İşlem sayısı Önbellek sunucusu tarafından işlenen toplam komut sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`totalcommandsprocessed`	Hayı	Sayı	Toplam (Miktar)	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Toplam Anahtar sayısı Önbellekteki öğelerin toplam sayısı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`totalkeys`	Hayı	Sayı	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Kullanılan Bellek MB cinsinden önbellekteki anahtar/değer çiftleri için kullanılan önbellek belleği miktarı. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`usedmemory`	Hayı	byte	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet
Kullanılan Bellek Yüzdesi Anahtar/değer çiftleri için kullanılan önbellek belleği yüzdesi. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/redis/enterprise/metrics.	`usedmemorypercentage`	Hayı	Yüzde	Maksimum	<hiçbiri>	PT1M	Evet

Azure Yönetilen Redis ölçümleri hakkındaki ayrıntılar

Aşağıdaki bölümler, Microsoft için desteklenen Azure İzleyici metrikleri hakkında daha fazla bilgi ve yorumlama rehberi sunmaktadır. Önbellek/redisEnterprise. Ölçütlerin birimleri ve toplama türleriyle tam listesi için Desteklenen metrikler tablosuna bakınız.

Küme düzeyindeki metrikler hakkında detaylar

Aşağıdaki tablo, her küme düzeyindeki metrik için temel Redis V1 Prometheus kaynak metriğini ve ek yorumlama rehberliğini sunmaktadır. Kaynak metrik tanımları için Redis Enterprise Prometheus v1 metrik referansına bakınız.

Ölçü birimi	Kaynak ve notlar
Önbellek Gecikmesi	Belirtilen raporlama aralığı boyunca önbellek düğümündeki uç noktalar tarafından işlenen isteklerin ortalama gecikme süresi. Bu metrik milisaniyelerle ölçülür ve V1 Prometheus metrikinden alınır `node_avg_latency` . Bu ölçüm yalnızca önbellekte etkin trafik olduğunda bildirilir.
Önbellek İsabetleri	Başarılı anahtar arama oranı, saniyede vurulan sayı olarak ifade edilir. V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_read_hits` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
İsabetsiz Önbellek Okuma Sayısı	Başarısız anahtar aramalarının oranı, saniyede kaçırmalar olarak ifade edilir. V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_read_misses_max` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır. Önbellek eksikleri, önbellekle ilgili bir sorun olduğu anlamına gelmez. Örneğin, edilgen önbellek programlama desenini kullanırken, bir uygulama ilk olarak bir öğe için önbellekte görünür. Öğe yoksa (önbellek hatası), öğe veritabanından alınır ve bir sonraki sefer önbelleğe eklenir. Önbellek eksikleri, edilgen önbellek programlama düzeni için normal davranıştır. Önbellek eksik sayısı beklenenden yüksekse, önbellekte doldurulan ve önbellekten okuyan uygulama mantığını inceleyin. Bellek baskısı nedeniyle öğeler önbellekten çıkarılıyorsa, bazı önbellek eksikleri olabilir, ancak bellek baskısını izlemek için daha iyi bir ölçüm olacaktır `Used Memory or Evicted Keys`.
Önbellek Okuması	Önbellek düğümüne gelen ağ trafiğinin saniyede bayt oranını temsil eder. Bu değer V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `node_ingress_bytes_max` . Sunucu tarafı ağ bant genişliği sınırları için uyarılar ayarlamak istiyorsanız, bu Önbellek Okuma sayacını kullanarak oluşturun. Çeşitli önbellek fiyatlandırma katmanları ve boyutları için gözlenen bant genişliği sınırları için bu tabloya bakın. Bu, saniyede bayt olarak ifade edilen bir hız metriğidir.
Önbellek Yazması	Önbellek düğümünden çıkan ağ trafiğinin saniyede bayt oranını temsil eder. Bu değer V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `node_egress_bytes_max` . Bu, saniyede bayt olarak ifade edilen bir hız metriğidir.
Bağlı İstemciler	V1 `node_conns` Prometheus metrikinden alınmıştır; bu metrik, düğümdeki uç noktalara bağlı istemcileri sayar. Bağlantı sınırına ulaşıldıktan sonra önbelleğe bağlanma girişimleri başarısız olur. Etkin istemci uygulaması olmasa bile, iç işlemler ve bağlantılar nedeniyle bağlı istemcilerin birkaç örneği olabilir.
İşlemci (CPU)	V1 Prometheus metriğinden türetilmiştir `node_cpu_idle` ; bu metrik, aralık boyunca ortalama CPU boşta zaman bölümünü (0'dan 1'e bir değer, yüzde ifade etmek için 100 ile çarpılır) temsil eder ve CPU meşgul süresini yansıtacak şekilde ters çevrilir. CPU ölçümü, redis sunucu işlemleri olmayan kötü amaçlı yazılımdan koruma gibi arka plan işlemlerini içerir, bu nedenle bazen Redis iş yükünden bağımsız olarak ani artışlar olabilir. Örnek Kimliği'ne bölünerek örnek düzeyinde detaya gitmeyi desteklediğinden, bu ölçümü izleme için Sunucu Yükü üzerinden kullanmanızı ve düğümün baskı altında olduğu daha fazla ayrıntı düzeyi sağlamanızı öneririz.
Çıkarılan Anahtarlar	Anahtar tahliye oranı, saniyede tahliye olarak ifade edilir. V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_evicted_objects` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
Süresi Dolan Anahtarlar	Anahtar son kullanma hızı, saniyede son kullanma süresi olarak ifade edilir. V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_expired_objects` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
Coğrafi Çoğaltma İyi Durumda	Etkin Geo-Replication grubundaki önbellekler arasındaki coğrafi çoğaltma bağlantısının durumunu gösterir. Ölçüm iki değerden birini bildirir: 0 - kopuk/sağlıksız 1 - sağlıklı Ölçüm, coğrafi çoğaltma etkinleştirilmiş Bellek için İyileştirilmiş, Dengeli ve İşlem için İyileştirilmiş katman önbelleklerinde kullanılabilir. 0 değeri, coğrafi çoğaltmadaki verilerin kaybolduğu anlamına gelmez. Yalnızca coğrafi birincil ile coğrafi ikincil arasındaki bağlantının iyi durumda olmadığını gösterir. Bu ölçüm, aylık düzeltme eki uygulama, konak işletim sistemi güncelleştirmeleri, ağ yapılandırmasının yanlış yapılandırılması veya coğrafi çoğaltma bağlantısının sağlanmaması gibi çeşitli nedenlerle bağlantının kesilip kesilmediğini/iyi durumda olmadığını gösterebilir. Azure Yönetilen Redis hizmeti, önbelleklere en son platform özellikleri ve iyileştirmeleri ile düzenli aralıklarla düzeltme eki ekler. Bu güncelleştirmeler sırasında her önbellek düğümü çevrimdışı duruma getirilir ve bu da coğrafi çoğaltma bağlantısını geçici olarak devre dışı bırakır. Coğrafi çoğaltma bağlantınız iyi durumda değilse portaldaki Kaynak menüsünden Sorunları Tanılama ve Çözme'yi kullanarak coğrafi birincil veya coğrafi ikincil önbellekte bir düzeltme eki uygulama olayından kaynaklanıp kaynaklanmadığını denetleyin. Önbellekteki veri miktarına bağlı olarak, düzeltme eki uygulama kapalı kalma süresi birkaç dakika ile bir saat arasında sürebilir. Coğrafi çoğaltma bağlantısı bir saatten fazla iyi durumda değilse bir destek isteği oluşturun.
Alınanlar	Okuma işlemlerinin hızı, saniye başına işlemler olarak ifade edilir. V1 `bdb_read_req` Prometheus metrikinden alınmıştır; bu metrik, veritabanındaki tüm okuma taleplerinin oranını temsil eder ve önbellek isabetlerinin ve kaçırmalarının toplamına eşdeğerdir. Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
Saniye başına işlem sayısı	Belirtilen raporlama aralığı boyunca önbelleğin tüm parçaları tarafından saniye başına işlenen isteklerin toplam sayısı. Bu değer V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_instantaneous_ops_per_sec` . Bu, saniyede işlemler olarak ifade edilen bir hız metriğidir.
Sunucu Yükü	Server Load metriği, Redis sunucusunun genel yük değerlendirmesini yansıtır. CPU metrikleri gibi, V1 Prometheus metriğinden türetilmiş, sunucunun `node_cpu_idle` yoğun zamanını yansıtacak şekilde tersine çevrilmiş. Fark şu ki, Sunucu Yükü küme düzeyinde, CPU ise düğüm (örnek) seviyesinde ölçülür. Sunucu yükünün 100'e ulaşması, önbellek boyunca CPU'nun tükendiği anlamına gelmez; bu, düğümlerden birindeki CPU'nun doygunluğa yaklaştığını gösterebilir. Bu nedenle, performansı birden fazla önbellek arasında ölçeklendirmek veya bölmek gibi performansla ilgili kararlar almadan önce hem Sunucu Yükünü hem de düğüm başına CPU metriklerini değerlendirin. Sürekli yüksek Sunucu Yükü , sunucu tarafında artan gecikme ve zaman aşımına sahip istisnalar gibi çeşitli yan etkilere yol açabilir. Dikkat: Azure Managed Redis önbellekleri için, Server Load bazen 100'ün üzerindeki değerleri yansıtır. Performans temelli kararlar almadan önce CPU metrikini kullanmanızı veya her iki metriğin birlikte değerlendirilmesini öneririz.
Ayarlar	Yazma işlemlerinin hızı, saniyede işlemler olarak ifade edilir. Veritabanındaki tüm yazma taleplerinin oranını temsil eden V1 Prometheus metriğinden alınmıştır `bdb_write_req` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
Toplam Anahtar sayısı	V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_no_of_keys` . Önemli: Kümeleme etkinleştirilmiş önbellegeler için temel metrik sisteminde bir sınırlama nedeniyle, Toplam Anahtarlar raporlama aralığında en fazla anahtara sahip olan parçanın maksimum anahtar sayısını döndürür. Kümelenmiş önbellekte doğru parça başına anahtar sayılarını görmek için, boyuta göre `Slots (Range)` dilimlenmiş parça seviyesinde Parça Anahtar Sayısı metrikini kullanın.
Toplam İşlemler	Tüm işlemlerin hızı, saniye başına işlemler olarak ifade edilir. V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_total_req` . Bu bir oran ölçütü; Azure İzleyici birimi Count olarak görünür, ancak değer saniye başına bir orandır.
Kullanılan Bellek	V1 Prometheus metrikinden alınmıştır `bdb_used_memory` . Flash İyileştirilmiş katman önbelleklerinde bu değer hem RAM hem de flash bellek kullanımını içerir. Bu değer parçalanma içermez. Yüksek Kullanılabilirlik etkinleştirildiğinde, Kullanılan Bellek değeri hem birincil hem de çoğaltma düğümlerindeki belleği içerir. Bu, ölçümün beklenenden iki kat daha büyük görünmesini sağlayabilir.
Kullanılan Bellek Yüzdesi	Redis Enterprise V1 Prometheus metriklerinden ile `bdb_used_memorybdb_memory_limit` oranı olarak hesaplanmıştır. Bu değer parçalanma içermez.

Parça düzeyindeki metrikler

Azure Managed Redis artık önbellek davranışına her shard görüşü sağlayan parça düzeyinde metrikleri açığa çıkarıyor. Bu metrikler Redis V2 Prometheus uç noktalarından (redis_server_* metriklerden) alınmıştır.

Boyutlar

Her parça düzeyindeki metrik aşağıdaki boyutları destekler:

Dimension	REST API'de isim	Açıklama
`Instance ID`	`InstanceId`	Küme içindeki belirli Redis düğümünü (VM örneği) tanımlar. Bu boyutu, düğüm başına davranışı izole etmek ve düğümler arasında yük dengesizliğini belirlemek için kullanın.
`Slots (Range)`	`Slots`	Parçayı hash slot aralığına göre tanımlar. Bu boyutu, parçalar arasında bellek dengesizliğini veya eşit olmayan anahtar dağılımını tespit etmek için kullanın.
`Shard ID`	`Shard`	Redis parça UID'sini kullanarak benzersiz bir parça tanımlayıcısı. Bu boyutu `Slots (Range)` Azure İzleyici verilerini Redis seviyeli shard tanımlayıcılarla korelasyon yapmak için kullanın.
`Shard Role`	`Role`	Düğümün rolü: `primary` veya `replica`. Bu boyutu, aynı parçadaki birincil ve replika düğümler arasındaki metrikleri karşılaştırmak için kullanın.

Note

Azure İzleyici REST API üzerinden bir boyuta göre bölürken veya filtrelerken, portal gösterim adı yerine REST API sütunundaki Ism'deki değeri kullanın. Azure İzleyici REST API'sindeki metrik isimleri ve boyut adları büyük harf duyarsızdır. Örneğin, percentProcessorTime, PercentProcessorTime, veya PERCENTPROCESSORTIME sorgulama yapıldığında hepsi aynı sonuçları verir. Aynı durum boyut filtresi değerleri için de geçerlidir: instanceId eq '*' ve INSTANCEID eq '*' eşdeğerdir. Bu makalede kullanılan kılıf yalnızca okunabilirlik için bir konvansiyondur.

Important

Bu metrikler parça düzeyinde yayımlanır. Boyuta göre bölünmeden sorgulandığında, Azure İzleyici varsayılan toplama tipini kullanarak tüm parçalar üzerinden değerleri toplar. Çoğu metrik için, bu çapraz parça toplama anlamlı küme çapında toplamlar üretmez. Doğru parça başına analiz için her zaman boyuta Slots (Range) göre bölünür.

Parça düzeyindeki metrikler hakkında detaylar

Aşağıdaki tablo, her parça seviyesi metrik için temel Redis V2 Prometheus kaynak metriğini ve ek yorumlama rehberliğini sunmaktadır. Kaynak metrik tanımları için Redis Enterprise Prometheus v2 metrik referansına bakınız.

Ölçü birimi	Ayrıntılar
Kullanılan Parça Bellek (Bayt) (Önizleme)	Bu parçanın kullandığı bellek, bayt cinsinden. Flash temalı SKU'larda bu hem DRAM hem de flash kullanımını içerir. Redis V2 Prometheus metrikinden alınmıştır `redis_server_used_memory` .
Shard Bellek İstemcileri Normal (Baytlar) (Önizleme)	Replika dışı istemcilerin giriş ve çıkış tamponları için kullanılan akım bellek. Redis V2 Prometheus metrikinden alınmıştır `redis_server_mem_clients_normal` .
Shard Bellek İstemcileri Replikası (Bayt) (Önizleme)	Replika istemcilerinin giriş ve çıkış tamponları için kullanılan mevcut bellek. Redis V2 Prometheus metrikinden alınmıştır `redis_server_mem_clients_slaves` .
Parça Anahtar Sayısı (Önizleme)	Toplam anahtar sayısı. Redis V2 Prometheus metrikinden alınmıştır `redis_server_db_keys` .
Parça Replikasyon Bağlantısı (Önizleme)	Bir replikanın birincil cihazına bağlı olup olmadığını gösterir. Redis `redis_server_master_link_status` V2 Prometheus metrikinden alınmıştır; bu metrik yalnızca replika parçaları tarafından yayılır, çünkü sadece bir replika, birincil cihazına geri dönüp rapor verecek bir replikasyon bağlantısına sahiptir.

Büyük anahtarlar metrikleri

Aşağıdaki metrikler, parçalar arasında anahtar boyutu dağılımını takip ederek, büyük anahtarların performans sorunlarına yol açmadan önce tespit etmenize yardımcı olur.

Note

Big Key metrikleri henüz aktif coğrafi çoğaltılmış önbelleklerde desteklenmiyor. Bu metriklerin geo-çoğaltılmış önbellekler için desteği daha sonra gelecektir.

Dizi anahtarları (bellek boyutuna göre)

Ölçü birimi	Ayrıntılar
128 MB'in altında parça dizileri boyutları (önizleme)	Bu parçadaki dize tuşlarının sayısı ve bellek boyutu 128 MB'ın altında.

Anahtarlar kümesi (eleman sayısına göre)

Ölçü birimi	Ayrıntılar
Parça Öğeleri 1M Eleman Altında Setler (Önizleme)	Bu parçada 1 milyondan az elemente sahip set anahtar sayısı.
Parça Setleri 1M'den 8M Öğeye Kadar (Önizleme)	Bu parçada 1 milyon ile 8 milyon arasında eleman olan set anahtar sayısı.
Parça Setleri 8M Eleman Üzerinde Eşyalar (Önizleme)	Bu parçadaki 8 milyondan fazla elemanla set tuş sayısı.

Sıralanmış küme anahtarları (eleman sayısına göre)

Ölçü birimi	Ayrıntılar
Parça Sıralanmış Öğeleri 1M Eleman Altında Setler (Önizleme)	Bu parçada 1 milyondan az eleman olan sıralanmış set anahtarlarının sayısı.
Parça Sıralanmış Setler 1M'den 8M Öğeye Öğe (Önizleme)	Bu parçada 1 milyon ile 8 milyon arasında eleman olan sıralanmış set anahtarlarının sayısı.
Parça Sıralanmış Setler 8M Eleman Üzerinde Öğeler (Önizleme)	Bu parçada 8 milyondan fazla eleman içeren sıralanmış set anahtarlarının sayısı.

Hash anahtarları (alan sayısına göre)

Ölçü birimi	Ayrıntılar
Parça Eşyaları 1M Öğe Altında Hash Ediyor (Önizleme)	Bu parçadaki 1 milyondan az alan olan hash anahtar sayısı.
Parça Hash Öğeleri 1M'den 8M Öğeye (Önizleme)	Bu parçadaki 1 milyon ile 8 milyon alan arasında hash anahtar sayısı.
Parça Eşyaları 8M Eleman Üzerinde Hash Ediyor (Önizleme)	Bu parçadaki 8 milyondan fazla alan içeren hash anahtar sayısı.

Anahtarları listele (eleman sayısına göre)

Ölçü birimi	Ayrıntılar
Parça, 1M Öğe Altında Öğeleri Listeler (Önizleme)	Bu parçada 1 milyondan az eleman içeren liste anahtarlarının sayısı.
Parça Listesi 1M'den 8M Öğeye Ait Öğeler (Önizleme)	Bu parçadaki liste anahtarlarının sayısı, 1 milyon ile 8 milyon arasında eleman arasında.
Parça, 8M Eleman Üzerindeki Öğeleri Listeliyor (Önizleme)	Bu parçadaki liste anahtarlarının sayısı, 8 milyondan fazla eleman içerir.

Parça düzeyindeki metriklerle sorun giderme

Aşağıdaki bölümler, yaygın parça düzeyindeki senaryoları ve bunların nasıl teşhis edileceğini açıklar:

Replikasyon bağlantısı hatalarının tanımlanması
Hafıza dengesizliğini tanımlama
Replikasyon tampon büyümesinin teşhisi
Büyük anahtarların yönetimi

Replikasyon bağlantısı hatalarının tanımlanması

Bir çoğaltma bağlantısı hatası, birincil parçanın ilişkili replika parçasına replikasyon bağlantısı kuramaması ve bu nedenle replikanın ana parça ile senkronize kalamaz hale gelmesi durumunda meydana gelir. Bu metrik yalnızca replika parçaları tarafından yayılır, çünkü sadece bir replika, birincil parçasına geri dönüp aktarma bağlantısına sahiptir ve bu kopyanın şu anda ana parçasına bağlı olup olmadığını bildirir. Sürekli bir arıza, etkilenen parça için yüksek erişilebilirlik korumasını kaldırır ve bağlantı iyileşmeden önce bir devre gerçekleşirse veri kaybı riskini artırır. Bununla birlikte, replikasyon bağlantısı failover, shard taşıma, ölçeklendirme veya bakım olayları sırasında geçici olarak sağlıksız hale gelebilir, bu yüzden bu metrik gürültülü olabilir. Bu yüzden, bu metrikte uyarı kurarkən, sadece sağlık düşüşünü gösteren birden fazla veri noktasıyla uzun süreli uyarı vermek önemlidir.

Tespit yaklaşımı:

Parça Parça Çoğaltma Bağlantısı Tarafından Slots (Range)Yukarı Bölün. Herhangi bir parçada 0 değeri, parçanın replikasyon bağlantısının kapalı olduğu anlamına gelir; 1 demek, bittiğini gösteriyor.
Uzun süre 0'da kalan bir bağlantıyı (örneğin 120 dakika veya daha fazla) kalıcı bir arıza olarak değerlendirin, geçici bir yeniden bağlantı değil. Normal bakım veya arıza etkinlikleri sırasında kısa düşüşler yaşanabilir.
Aynı parçada Kullanılan Parça Belleği ve Parça Bellek İstemcileri Replikası ile ilişkilendirerek birincil üzerindeki kaynak baskısının arızaya eşlik edip etmediğini kontrol edin.

Yaygın nedenler:

Büyük anahtarlar büyük bir sebeptir. Büyük anahtarlar ve koleksiyonlar senkronizasyonu yavaş ve pahalı hale getirir, bu da replikayı durdurabilir ve sonunda replikasyon bağlantısını sağlıksız bir duruma sokabilir.
Birincil ve replika düğümler arasında ağ bozgunluğu veya yüksek gecikme.
Birincil parça aşırı yükleniyor (yüksek yazma verimliliği veya CPU doygunluğu) bu yüzden replikasyona hizmet edemiyor.
Birincil üzerindeki bellek baskısı, replikayı senkronize etmek için gereken arka plan işlemlerini engelliyordu.
Tekrarlanan tam yeniden senkronizasyon döngüleri, çoğaltma gerisinde yavaş bir replikanın kalması nedeniyle.

Düzeltme:

Sürekli yazma verimliliğini azaltın veya önbelleği ölçeklendirerek birincil parçanın daha az doygun olmasını sağlayacak kapasite ekleyin.
Etkilenen parçada çoğaltma ve yeniden senkronizasyonu daha pahalı hale getiren büyük anahtarları tespit edin ve ayırın.
Yük azaltıldıktan sonra bağlantı kapalı kalırsa, platform ekibinin düğüm sağlığını ve dahili çoğaltma birikimini inceleyebilmesi için destek talebi açın.

Hafıza dengesizliğini tanımlama

Bellek dengesizliği, bazı parçalar diğerlerinden çok daha fazla bellek kullandığında ortaya çıkar; bu da belirli parçalarda tahliyelere yol açarken, diğerlerinin bolca boş hafıza sahip olmasına yol açabilir.

Tespit yaklaşımı:

Kullanılan Bölünmüş Parça Belleği (Baytlar) tarafından Slots (Range). 2x'ten büyük maksimum/minimum oranı anlamlı bir dengesizlik anlamına gelir.
Shard Key CountSlots (Range) ile korelasyon yapın; dengesizliğin belirli parçalarda daha fazla anahtardan mı yoksa daha büyük değerlerden mi kaynaklandığını belirleyin.

Yaygın nedenler:

Hash etiketi yanlış kullanımı, aynı parçada çok sayıda anahtarı yoğunlaştırır.
Büyük anahtarlar: belirli bir parçada çok büyük veri yapısı az sayı.
Tutarsız TTL politikaları, bellek kullanımında zaman içinde farklılıklara yol açıyor.

Düzeltme:

Anahtarları gözden geçirip hash etiket kullanımını değiştirerek yeniden dağıtın.
Big Keys metriklerini kullanarak etkilenen parçaları bulmak için büyük anahtarları belirleyin ve ayırın.
Yüksek belleğe sahip parçalardaki anahtarlar için TTL politikalarını inceleyin.

Replikasyon tampon büyümesinin teşhisi

Her birincil parça, replikası için bir çıkış tamponu tutar ve replikanın henüz uygulanmadığı yazıları kuyruklar. Bir replika yetişemediğinde, bu tampon büyür ve parçadaki belleği tüketir. Eğer sınırsız büyürse, replika bağlantısı kesilip tam bir yeniden senkronizasyona zorlanabilir; bu pahalıdır ve tekrarlanan yeniden senkronizasyon döngülerine veya hatta çoğaltma senkronizasyonunun sağlıksız hale gelmesine yol açabilir. Her parçanın kendi replika tamponu olduğu için, büyüme genellikle belirli parçalara izole edilir.

Tespit yaklaşımı:

Split Shard Bellek İstemcileri Replikasını (Baytlar)Slots (Range) ile yapın ve 15 dakika veya daha uzun herhangi bir parçada tek bir yüksek okuma yerine sürekli bir yükseliş eğilimi arayın. Sürekli büyüme sinyaldir, anlık bir sıçrama değil.
Aynı parçadaki Parça Replikasyon Bağlantısı ile korelasyon sağlar. Bağlantının 0'a düşmesiyle biten tampon büyümesi, replikanın bağlantısı kesildiğini ve yeniden senkronizasyonun muhtemel olduğunu gösterir.
Yazma ağırlıklı aktivitelerle (küme düzeyinde Kümeler ve Toplam İşlemler ) ilişkilendirerek bir yazma patlamasının büyümeyi yönlendirip yönlendirmediğini kontrol edin.

Yaygın nedenler:

Sürekli bir yazma patlaması, replikanın uygulayabileceğinden daha hızlı değişiklikler üretir.
Yavaş bir replika, kaynak çatışması altında, birincil yarışın gerisinde kalıyor.
Tamponu tekrar tekrar dolduran tam yeniden senkronizasyon döngüleri.
Bireysel tekrarlanan işlemleri büyük ve yavaş aktaran büyük anahtarlar.

Düzeltme:

Mümkün olduğunca yazma patlamalarını yumuşatabilir veya azaltabilir, ya da önbelleği kapasite eklemek için ölçeklendirir.
Bireysel çoğaltılan işlemlerin boyutunu azaltmak için büyük anahtarları belirleyin ve ayırın.
Buffer büyümeye devam ederse ve replika tekrar tekrar bağlantıyı koparırsa, platform ekibinin replika sağlığı ve tampon boyutlandırmasını incelemesi için destek talebi açın; bunlar hizmet tarafından yönetilir.

Büyük anahtarların yönetimi

Büyük anahtarlar ve büyük koleksiyonlar, bireysel parçalar üzerindeki bellek yükünü artırır ve çoğaltmayı daha pahalı hale getirir. En iyi veri yolu performansı için, bireysel anahtar/değer boyutlarını 512 KB'nin altında tutun. Bu bir performans önerisi, zorunlu bir sınır değil.

Big Keys metrik kovaları sadece sınırları izlemekte—bunlar önerilmez veya onaylanan anahtar boyutları değildir. Örneğin, 128 MB'dan Küçük Parça Dizileri Boyutları Bucket, büyümeyi izleyebilmek için 128 MB'dan küçük dize anahtarlarını sayar; bu, Azure'un anahtarların 128 MB civarında bir yerde saklanmasını önerdiği anlamına gelmez. Benzer şekilde, element sayısı kovaları (1M, 8M) büyük koleksiyonları tespit etmek için eşiklerdir, hedef boyutları değil. Her zaman en küçük pratik anahtar boyutuna (ideal olarak 512 KB'nin altında) odaklanın ve daha yüksek bir kovaya çıkan anahtarı araştırılacak bir şey olarak değerlendirin.

Big Keys metrikleri, büyümeyi sorun yaratmadan önce tespit edebilmek için anahtarları boyut aralıklarına ayırıyor. Koleksiyonlar için, ilk kova normal aralıktaki anahtarları temsil eder, bu yüzden ikinci veya üçüncü kovada görünen anahtarları araştırmaya değer olarak kabul edin. Dize anahtarları için yalnızca 128 MB altındaki kavre açığa çıkar, bu yüzden 128 MB'ye yaklaşan veya onu aşan herhangi bir dizi değeri endişe olarak kabul edilir.

Büyük tuşların neden önemli:

Çoğaltma maliyeti: Büyük anahtarlar hem yüksek erişilebilirlikli çoğaltmayı hem de aktif jeolojik çoğaltmayı (CRDB) daha pahalı hale getirir. Etkisi hemen hissedilmiyor; Genellikle daha sonraki bir arıza veya yeniden bağlantı nedeniyle tetiklenen tam bir yeniden senkronizasyon sırasında ortaya çıkar.
Flash Optimize Edilmiş Önbellek Etkisi: Flash Optimize Edilmiş SKU'larda, bir anahtar büyükse RAM'de kalır ve flash'a aktarılmaz; bu da flash disk alanı kaldığında bile hafıza dışı (OOM) hatalarına yol açabilir. Anahtar adlarına göre çok küçük olan değerler de kötü bir şekilde aktarılır.

Tespit yaklaşımı:

Her büyük anahtar metrikini Slots (Range) bölerek hangi parçaların büyük tuşları tuttuğunu görebilirsiniz.
Koleksiyonlar için ikinci ve üçüncü element sayısı kovalarına (1M'den 8M'ye ve 8M'den Üzerine) odaklanın. Üçüncü kova en uç anahtarları temsil eder. Dizeler için yalnızca 128 MB altındaki Parça Dizileri Boyutları açığa çıkar, bu yüzden 128 MB veya üzerindeki herhangi bir dizi değerini endişe olarak kabul edin.
Büyük tuşların belirli parçalarda bellek dengesizliğine yol açıp oluşturmadığını doğrulamak için kullanılan Parça BelleğiSlots (Range) ile ilişkilendirilir.

Düzeltme:

Değer boyutunu ilk kovaya veya 512 KB'ye doğru en iyi uygulama olarak azaltın. Yaygın stratejiler arasında büyük bir değeri birden fazla anahtar arasında bölmek veya parçalamak ve serileştirilmiş değeri sıkıştırmak veya yeniden biçimlendirmek bulunur.
Zamanla sınırsız büyüyen koleksiyonlar (Listeler, Setler, Sıralanmış Kümeler ve Hashler) için, koleksiyonu birden fazla anahtara bölebilir veya periyodik olarak kırpabilirsiniz.
Amaç, bireysel anahtar ve koleksiyon boyutunu azaltmaktır. En iyi yöntem, uygulama tasarımınıza ve veri türüne bağlıdır.

Parça düzeyindeki metrikler için uyarı önerileri

Scenario	Ölçü birimi	Condition	Değerlendirme penceresi	Severity
Çoğaltma bağlantısı arızası	Parça Replikasyon Bağlantısı Yukarı, bölme `Slots (Range)`	Minimum = 0 herhangi bir parçada	120+ dakika	High
Hafıza dengesizliği	Kullanılan Parça Bellek (Bayt), bölmeye göre `Slots (Range)`	Slotlar > arasında max/min oranı 2x	5 dk	Medium
Replikasyon tamponu büyümesi	Shard Memory Client Replica (Baytlar), bölmelere göre `Slots (Range)`	15 dakika boyunca sürekli artış	15 dakika	Medium
Çok büyük koleksiyonlar (üçüncü kova)	Herhangi bir "8M Üzerinde" koleksiyon kovası metrikleri, bölmelere göre `Slots (Range)`	Herhangi bir parçada 0 değeri >	10+ dk	High
Büyük koleksiyonlar (ikinci kova)	Herhangi bir "1M ile 8M Element" koleksiyon kovası metriği, bölerek `Slots (Range)`	Toplam anahtarların bu tipte payı olarak kova sayısı 10%	10+ dk	Medium
Büyük tel tuşları	128 MB'in altında parça telleri (tek açıkta kalan tel kovası)	128 MB veya üzerindeki herhangi bir dizi değeri endişe doğurur; 128 MB altında anahtarların eşiğe doğru büyüdüğünü izleyin	10+ dk	Informational

Note

Çoğaltma bağlantısı arızası uyarısı doğrudan Azure İzleyici metrik uyarısı olarak yazılabilir, çünkü metrik Minimum olarak toplanır, bu yüzden pencere üzerindeki 0 değeri bağlantının bir noktada kapalı olduğunu gösterir. Çok büyük koleksiyonlar (üçüncü kova) uyarısı da doğal olarak yazılabilir, çünkü tek bir metrik sabit bir eşik (0'dan büyük değer) karşı test edilir. Kalan senaryolar Azure İzleyici metrik uyarılarıyla yerel olarak değerlendirilemez: metrik uyarıları boyut değerleri arasında karşılaştıramaz (örneğin, max/min oranı ortasındaSlots (Range)), iki metrik arasında oran hesaplayamaz (örneğin, o türdeki toplam anahtarların payı olarak ikinci bir kov sayı) ve sürekli bir yükseliş eğilimi tespit edemez. Sadece bir değerin belirli bir zaman noktasında sabit bir eşiği aşıp geçmediğini test ederler. Bunları dışa aktarılan metrikler üzerinde log arama uyarıları olarak yazın: tanı ayarlarını kullanarak metrikleri Log Analytics çalışma alanına gönderin, ardından maksimum/minimum oranını, bucket payını veya trendi bir Kusto (KQL) sorgusunda hesaplayın. İlk grup metrikleri uyarı gerektirmez; Zamanla eğilimlerini takip edin.

Kaynak günlükleri

Bu bölümde, bu hizmet için toplayabileceğiniz kaynak günlükleri türleri listelenmiştir. Bölüm, Azure İzleyici'de desteklenen tüm kaynak günlükleri kategori türleri listesinden çekilir.

Microsoft.Cache/redisEnterprise/databases için desteklenen kaynak günlükleri

Kategori	İhracat maliyetleri	logaritma tablosu	Temel log planını destekler	Yutma zamanı dönüşümünü destekler	Örnek sorgular
Bağlantı olayları (Yeni Bağlantı/Kimlik Doğrulaması/Bağlantı Kesilmesi)	Evet	REDConnectionEvents İstemci, Redis Enterprise veritabanına bağlandığında bağlantı olaylarını kaydeder.	Evet	Evet	Arama Sorguları

Azure İzleyici Günlükleri tabloları

Bu bölümde, Kusto sorguları kullanılarak Log Analytics tarafından sorgulanabilen bu hizmetle ilgili Azure İzleyici Günlükleri tabloları listelenmektedir. Tablolar, hangi verilerin toplandığı ve bunlara yönlendirildiğine bağlı olarak kaynak günlüğü verilerini ve muhtemelen daha fazlasını içerir.