【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)

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
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





相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
2月前
|
NoSQL Redis
Redis的数据淘汰策略有哪些 ?
Redis 提供了 8 种数据淘汰策略,分为淘汰易失数据和淘汰全库数据两大类。易失数据淘汰策略包括:volatile-lru、volatile-lfu、volatile-ttl 和 volatile-random;全库数据淘汰策略包括:allkeys-lru、allkeys-lfu 和 allkeys-random。此外,还有 no-eviction 策略,禁止驱逐数据,当内存不足时新写入操作会报错。
223 16
|
2月前
|
NoSQL 安全 测试技术
Redis游戏积分排行榜项目中通义灵码的应用实战
Redis游戏积分排行榜项目中通义灵码的应用实战
76 4
|
24天前
|
缓存 NoSQL Redis
Redis经典问题:数据并发竞争
数据并发竞争是大流量系统(如火车票系统、微博平台)中常见的问题,可能导致用户体验下降甚至系统崩溃。本文介绍了两种解决方案:1) 加写回操作加互斥锁,查询失败快速返回默认值;2) 保持多个缓存备份,减少并发竞争概率。通过实践案例展示,成功提高了系统的稳定性和性能。
|
24天前
|
缓存 监控 NoSQL
Redis经典问题:数据不一致
在使用Redis时,缓存与数据库数据不一致会导致应用异常。主要原因包括缓存更新失败、Rehash异常等。解决方案有:重试机制、缩短缓存时间、优化写入策略、建立监控报警、定期验证一致性、采用缓存分层及数据回滚恢复机制。这些措施可确保数据最终一致性,提升应用稳定性和性能。
|
2月前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
76 14
|
2月前
|
存储 NoSQL 算法
Redis分片集群中数据是怎么存储和读取的 ?
Redis集群采用哈希槽分区算法,共有16384个哈希槽,每个槽分配到不同的Redis节点上。数据操作时,通过CRC16算法对key计算并取模,确定其所属的槽和对应的节点,从而实现高效的数据存取。
63 13
|
2月前
|
缓存 NoSQL PHP
Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出
本文深入探讨了Redis作为PHP缓存解决方案的优势、实现方式及注意事项。Redis凭借其高性能、丰富的数据结构、数据持久化和分布式支持等特点,在提升应用响应速度和处理能力方面表现突出。文章还介绍了Redis在页面缓存、数据缓存和会话缓存等应用场景中的使用,并强调了缓存数据一致性、过期时间设置、容量控制和安全问题的重要性。
52 5
|
2月前
|
存储 NoSQL Redis
Redis的数据过期策略有哪些 ?
Redis 采用两种过期键删除策略:惰性删除和定期删除。惰性删除在读取键时检查是否过期并删除,对 CPU 友好但可能积压大量过期键。定期删除则定时抽样检查并删除过期键,对内存更友好。默认每秒扫描 10 次,每次检查 20 个键,若超过 25% 过期则继续检查,单次最大执行时间 25ms。两者结合使用以平衡性能和资源占用。
58 11
|
2月前
|
监控 NoSQL 测试技术
【赵渝强老师】Redis的AOF数据持久化
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能,支持 RDB 和 AOF 两种方式。AOF 以日志形式记录每个写操作,支持定期重写以压缩文件。默认情况下,AOF 功能关闭,需在 `redis.conf` 中启用。通过 `info` 命令可监控 AOF 状态。AOF 重写功能可有效控制文件大小,避免性能下降。
|
2月前
|
存储 监控 NoSQL
【赵渝强老师】Redis的RDB数据持久化
Redis 是内存数据库,提供数据持久化功能以防止服务器进程退出导致数据丢失。Redis 支持 RDB 和 AOF 两种持久化方式,其中 RDB 是默认的持久化方式。RDB 通过在指定时间间隔内将内存中的数据快照写入磁盘,确保数据的安全性和恢复能力。RDB 持久化机制包括创建子进程、将数据写入临时文件并替换旧文件等步骤。优点包括适合大规模数据恢复和低数据完整性要求的场景,但也有数据完整性和一致性较低及备份时占用内存的缺点。
101 6