【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南(数据检查对比)

简介: 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南(数据检查对比)

redis-full-check的使用背景


在经历了之前的文章内容章节内容,已完成Redis迁移后,可能会存在以下问题需要进行数据迁移之后的对比。例如,如果Redis迁移的过程出现异常,源端与目的端Redis的数据将会不一致。


  • 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南(在线同步数据)


  • 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南(离线同步数据)


  • 【Redis 技术探索】「数据迁移实战」手把手教你如何实现在线 + 离线模式进行迁移 Redis 数据实战指南(scan 模式迁移)


在Redis迁移完成后进行数据校验可以检查数据的一致性,该如何校验就是我们本文的内容。我们在这里采用的是阿里开源的数据对比工具与Redis-Shake形成伴侣模式的开源工具redis-full-check,使用redis-full-check进行校验能够找出异常数据,为数据对齐提供可靠依据,本文主要介绍如何使用RedisFullCheck。

image.png



redis-full-check的基本介绍


redis-full-check是阿里云自研的Redis数据校验工具,能够提取源端和目的端的数据进行多轮差异化比较,并将比较结果记录在一个SQLite3数据库中,从而达到全量数据校验的目的。

迁移源端和目的端Redis实例需为主从版、单节点版、开源集群版以及部分云上带proxy的集群版(阿里云、腾讯云)。




开源地址


image.png

image.png



编译源码


运行 ./bin/redis-full-check.darwin64 or redis-full-check.linux64,它分别在OSX和Linux中构建,然而,二进制文件并不总是最新版本。 或者您可以根据以下步骤构建red- full-check自己:


git clone https://github.com/alibaba/RedisFullCheck.git
cd RedisFullCheck/src/vendor
GOPATH=`pwd`/../..; govendor sync 
复制代码

注意:必须先安装govendor,然后拉出所有依赖

cd ../../ && ./build.sh
复制代码



执行build.sh进行编译即可。




基本原理


  • redis-full-check通过全量对比源端和目的端的redis中的数据的方式来进行数据校验,其比较方式通过多轮次比较:每次都会抓取源和目的端的数据进行差异化比较,记录不一致的数据进入下轮对比(记录在sqlite3 db中)。


  • 通过多伦比较不断收敛,减少因数据增量同步导致的源库和目的库的数据不一致。最后sqlite中存在的数据就是最终的差异结果。



数据对比介绍


redis-full-check对比的方向是单向,如果希望对比双向,则需要对比2次,第一次以A为源库,B为目的库,第二次以B为源库,A为目的库。


  • 首次对别:会抓取源库A的数据,然后检测是否位于B中,反向不会检测,它检测的是源库是否是目的库的子集。每次比较,会先抓取比较的key。


第一轮是从源库中进行抓取,后面轮次是从sqlite3 db中进行抓取;抓取key之后是分别抓取key对应的field和value进行对比,然后将存在差异的部分存入sqlite3 db中,用于下次比较。



数据对比核心流程


下图是基本的数据流图。

image.png

对比模式(comparemode)有三种可选:


  • KeyOutline:只对比key值是否相等。


  • ValueOutline:只对比value值的长度是否相等。


  • FullValue:对比key值、value长度、value值是否相等。



对比会进行comparetimes轮(默认comparetimes=3)比较:


  • 第一轮,首先找出在源库上所有的key,然后分别从源库和目的库抓取进行比较。


  • 第二轮,开始迭代比较,只比较上一轮结束后仍然不一致的key和field。




不一致场景下分析


对于key不一致的情况,包括lack_source ,lack_target 和type,从源库和目的库重新取key、value进行比较。


  1. value不一致的string,重新比较key:从源和目的取key、value比较。


  1. value不一致的hash、set和zset,只重新比较不一致的field,之前已经比较且相同的filed不再比较。这是为了防止对于大key情况下,如果更新频繁,将会导致校验永远不通过的情况。


  1. value不一致的list,重新比较key:从源和目的取key、value比较。



每轮之间会停止一定的时间(Interval)。



对于hash,set,zset,list大key处理采用以下方式:


  • len <= 5192,直接取全量field、value进行比较,使用如下命令:hgetall,smembers,zrange 0 -1 withscores,lrange 0 -1。
  • len > 5192,使用hscan,sscan,zscan,lrange分批取field和value。




使用redis-full-check


  1. 解压redis-full-check.tar.gz:tar -xvf redis-full-check.tar.gz
  2. 执行如下命令进行数据校验:
  • 单机实例之间进行数据对比检测
./redis-full-check -s $(source_redis_ip_port) -p $(source_password) -t $(target_redis_ip_port) -a $(target_password) 
复制代码


  • 集群实例之间进行数据对比检测
./redis-full-check -s "<Redis集群地址1连接地址:Redis集群地址1端口号;Redis集群地址2连接地址:Redis集群地址2端口号;Redis集群地址3连接地址:Redis集群地址3端口号>" -p <Redis集群密码> -t <Redis连接地址:Redis端口号> -a <Redis密码> --comparemode=1 --comparetimes=1 --qps=10 --batchcount=100 --sourcedbtype=1 --targetdbfilterlist=0
复制代码




参数信息介绍


redis-full-check中主要参数如下:

-s, --source=SOURCE               源redis库地址(ip:port),如果是集群版,那么需要以分号(;)分割不同的db,只需要配置主或者从的其中之一。例如:10.1.1.1:1000;10.2.2.2:2000;10.3.3.3:3000。
  -p, --sourcepassword=Password     源redis库密码
      --sourceauthtype=AUTH-TYPE    源库管理权限,开源reids下此参数无用。
      --sourcedbtype=               源库的类别,0:db(standalone单节点、主从),1: cluster(集群版),2: 阿里云
      --sourcedbfilterlist=         源库需要抓取的逻辑db白名单,以分号(;)分割,例如:0;5;15表示db0,db5和db15都会被抓取
  -t, --target=TARGET               目的redis库地址(ip:port)
  -a, --targetpassword=Password     目的redis库密码
      --targetauthtype=AUTH-TYPE    目的库管理权限,开源reids下此参数无用。
      --targetdbtype=               参考sourcedbtype
      --targetdbfilterlist=         参考sourcedbfilterlist
  -d, --db=Sqlite3-DB-FILE          对于差异的key存储的sqlite3 db的位置,默认result.db
      --comparetimes=COUNT          比较轮数
  -m, --comparemode=                比较模式,1表示全量比较,2表示只对比value的长度,3只对比key是否存在,4全量比较的情况下,忽略大key的比较
      --id=                         用于打metric
      --jobid=                      用于打metric
      --taskid=                     用于打metric
  -q, --qps=                        qps限速阈值
      --interval=Second             每轮之间的时间间隔
      --batchcount=COUNT            批量聚合的数量
      --parallel=COUNT              比较的并发协程数,默认5
      --log=FILE                    log文件
      --result=FILE                 不一致结果记录到result文件中,格式:'db    diff-type    key    field'
      --metric=FILE                 metric文件
      --bigkeythreshold=COUNT       大key拆分的阈值,用于comparemode=4
  -f, --filterlist=FILTER           需要比较的key列表,以竖线(|)分割。例如:"abc*|efg|m*"表示对比'abc', 'abc1', 'efg', 'm', 'mxyz',不对比'efgh', 'p'。
  -v, --version
复制代码



对比实现案例


对比2个主从版/单节点:

./redis-full-check -t 10.101.72.137:30661 -s 10.101.72.137:30551
复制代码


对比主从和集群:

./redis-full-check -s "100.81.164.177:21331;100.81.164.177:21332;100.81.164.177:21333" -t 10.101.72.137:30551 --comparemode=1 --comparetimes=1 --qps=10 --batchcount=100 --sourcedbtype=1 --targetdbfilterlist=0
复制代码

由于集群版只有db0,所以如果一端是集群版,另一端是非集群版(多个逻辑db),则需要添加sourcedbfilterlist或者targetdbfilterlist(非集群版本的一端)




查询对比结果

sqlite> select * from key;
id          key              type        conflict_type  db          source_len  target_len
----------  ---------------  ----------  -------------  ----------  ----------  ----------
1           keydiff1_string  string      value          1           6           6
2           keydiff_hash     hash        value          0           2           1
3           keydiff_string   string      value          0           6           6
4           key_string_diff  string      value          0           6           6
5           keylack_string   string      lack_target    0           6           0
sqlite>
sqlite> select * from field;
id          field       conflict_type  key_id
----------  ----------  -------------  ----------
1           k1          lack_source    2
2           k2          value          2
3           k3          lack_target    2
复制代码


对比结果差异分析


不一致类型

redis-full-check判断不一致的方式主要分为2类:key不一致和value不一致。



key不一致


key不一致主要分为以下几种情况:


  • lack_target : key存在于源库,但不存在于目的库。
  • type: key存在于源库和目的库,但是类型不一致。
  • value: key存在于源库和目的库,且类型一致,但是value不一致。
  • value不一致



不同数据类型有不同的对比标准:


  • string: value不同。


  • hash: 存在field,满足下面3个条件之一:


  • field存在于源端,但不存在与目的端。
  • field存在于目的端,但不存在与源端。
  • field同时存在于源和目的端,但是value不同。
  • set/zset:与hash类似。


  • list: 与hash类似。


field冲突类型有以下几种情况(只存在于hash,set,zset,list类型key中)


  • lack_source: field存在于源端key,field不存在与目的端key。


  • lack_target: field不存在与源端key,field存在于目的端key。


  • value: field存在于源端key和目的端key,但是field对应的value不同。




参考资料





相关文章
|
存储 缓存 NoSQL
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
本文介绍了缓存的基本概念、应用场景及实现方式,涵盖Redis缓存设计、缓存更新策略、缓存穿透问题及其解决方案。重点讲解了缓存空对象与布隆过滤器的使用,并通过代码示例演示了商铺查询的缓存优化实践。
486 1
Redis专题-实战篇二-商户查询缓存
|
存储 NoSQL 前端开发
Redis专题-实战篇一-基于Session和Redis实现登录业务
本项目基于SpringBoot实现黑马点评系统,涵盖Session与Redis两种登录方案。通过验证码登录、用户信息存储、拦截器校验等流程,解决集群环境下Session不共享问题,采用Redis替代Session实现数据共享与自动续期,提升系统可扩展性与安全性。
677 3
Redis专题-实战篇一-基于Session和Redis实现登录业务
NoSQL 数据可视化 关系型数据库
284 0
|
NoSQL Redis UED
redis数据迁移、数据导出和导入用什么工具
用户体验好的客户端,我建议使用yunedit-redis来做数据迁移,因为它支持图形化,还支持多种导出方式。 yunedit-redis它支持全库导出,也支持选择部分key导出,还支持用*号表达式导出。
|
机器学习/深度学习 存储 NoSQL
基于 Flink + Redis 的实时特征工程实战:电商场景动态分桶计数实现
本文介绍了基于 Flink 与 Redis 构建的电商场景下实时特征工程解决方案,重点实现动态分桶计数等复杂特征计算。通过流处理引擎 Flink 实时加工用户行为数据,结合 Redis 高性能存储,满足推荐系统毫秒级特征更新需求。技术架构涵盖状态管理、窗口计算、Redis 数据模型设计及特征服务集成,有效提升模型预测效果与系统吞吐能力。
1517 10
|
缓存 监控 NoSQL
Redis 实操要点:Java 最新技术栈的实战解析
本文介绍了基于Spring Boot 3、Redis 7和Lettuce客户端的Redis高级应用实践。内容包括:1)现代Java项目集成Redis的配置方法;2)使用Redisson实现分布式可重入锁与公平锁;3)缓存模式解决方案,包括布隆过滤器防穿透和随机过期时间防雪崩;4)Redis数据结构的高级应用,如HyperLogLog统计UV和GeoHash处理地理位置。文章提供了详细的代码示例,涵盖Redis在分布式系统中的核心应用场景,特别适合需要处理高并发、分布式锁等问题的开发场景。
788 42
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
3905 7
|
存储 缓存 NoSQL
告别数据僵尸!Redis实现自动清理过期键值对
在数据激增的时代,Redis如同内存管理的智能管家,支持键值对的自动过期功能,实现“数据保鲜”。通过`EXPIRE`设定生命倒计时、`TTL`查询剩余时间,结合惰性删除与定期清理策略,Redis高效维护内存秩序。本文以Python实战演示其过期机制,并提供最佳实践指南,助你掌握数据生命周期管理的艺术,让数据优雅退场。
740 0
|
存储 NoSQL Redis
Redis存储原理与数据模型
Redis存储原理与数据模型
|
存储 缓存 NoSQL
了解Redis,第一弹,什么是RedisRedis主要适用于分布式系统,用来用缓存,存储数据,在内存中存储那么为什么说是分布式呢?什么叫分布式什么是单机架构微服务架构微服务的本质
了解Redis,第一弹,什么是RedisRedis主要适用于分布式系统,用来用缓存,存储数据,在内存中存储那么为什么说是分布式呢?什么叫分布式什么是单机架构微服务架构微服务的本质