基于Redis的模型缓存命中率监控系统

基于Redis的模型缓存命中率监控系统

核心监控指标

• 缓存命中率：hits / (hits + misses)
• 缓存未命中率：misses / (hits + misses)
• 缓存命中次数：redis.info().keyspace_hits
• 缓存未命中次数：redis.info().keyspace_misses
• 内存使用率：used_memory / maxmemory

实施步骤

1. 配置Redis监控：

redis-cli config set notify-keyspace-events Ex

2. Python监控脚本：

import redis
import time
from prometheus_client import Gauge, Counter, Histogram

redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
cache_hit_rate = Gauge('model_cache_hit_rate', 'Cache hit rate')

while True:
    info = redis_client.info()
    hits = info.get('keyspace_hits', 0)
    misses = info.get('keyspace_misses', 0)
    total = hits + misses
    if total > 0:
        hit_rate = hits / total
        cache_hit_rate.set(hit_rate)
    time.sleep(60)

3. 告警配置：

• 命中率低于70%时触发警告
• 连续5分钟命中率低于80%时触发严重告警
• 内存使用率超过85%时触发警告

Prometheus告警规则

- alert: CacheHitRateLow
  expr: model_cache_hit_rate < 0.7
  for: 5m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "Cache hit rate is below threshold"

监控面板展示

在Grafana中创建包含以下指标的仪表板：

• 缓存命中率趋势图
• 内存使用率监控
• 命中/未命中次数对比