redis-migration:獨創的redis在線數據遷移工具

redis-migration:獨創的redis在線數據遷移工具

1常見redis數據遷移方式

業內,常見的redis數據遷移方式有以下三種:aof(日志文件)、rdb(快照文件)、replication(主從復制)。

其中,aof和rdb兩種方式適用于跨網絡(網絡隔離)的redis實例之間的數據遷移,在源實例上通過指令(bgrewriteaof/bgsave)生成aof或者rdb文件 -> 下載數據文件 -> 上傳數據文件 -> 啟動目標實例,完成數據遷移。aof和rdb的差異,主要體現在數據格式和數據加載速度兩個方面,前者是純文本格式(redis文本協議的流水記錄),加載的過程相當于歷史重放,而后者是二進制格式,直接進行加載,所以一般情況下rdb數據加載會比aof加載快!這也是網上建議使用rdb做跨網絡數據遷移的一個重要的原因。

而replication方式,適用于同一網絡內的redis實例之間的數據遷移,在目標實例上通過指令(slaveof)完成數據全量復制遷移,在單實例的擴容應用上最適合。

2開發redis-migration的需求

前面三種數據遷移方式都只解決點對點的數據遷移(缺陷1),而且aof和rdb還存在增量數據不能同步(缺陷2)的問題。事實上,我們開發redis-migration這個工具的原始需求來自于網易私有云redis集群的橫向擴容:當集群在縱向擴容到達云主機規格極限時候,集群如何再進行擴容?

3如何開發redis-migration

工具定義

比較前面三種數據遷移方式,思考能不能把replication(主從復制)的過程剝離出來做成一個獨立工具呢?在連接源redis實例時候把自己模擬成slave,在連接目標redis實例(集群)時候把自己模擬成客戶端,如下:

這樣的話,源redis實例即使是分布式集群(多個源redis實例),也只需要同時啟動多個遷移工具實例就能解決了,如下:

流程設計

下圖是遷移工具的時序圖,分為三部分:快照數據和增量數據,其中增量數據分為2個階段,第1階段會落地成文件,第二階段不落地直接TCP轉發。

技術難點

解析數據文件:包括AOF和RDB,相對而言解析AOF文件會簡單些,它是文本格式的,按照redis協議純文本處理即可;而RDB文件是二進制格式的,自己重新實現沒這個必要,因為redis已經有解析RDB的接口,但源碼是和redis本身是耦合在一起的,比如對各種共享對象、全局變量、數據結構dict/sds等的依賴,所以最后實現上變成了redis-benchmark.c和redis.c的結合體;

處理redis協議:解析來自數據源的redis數據,讀取落地的RDB和AOF文件數據組裝成redis協議數據。雖然客戶端使用的還是hiredis庫,但是請求和應答報文,都不能使用庫提供的接口來組裝和解析,需要重新實現,這一塊工作量比較大。RDB和AOF的請求報文組裝以及各自應答消息的解析與校驗,其中RDB數據是二進制的,所以需要逐字段進行組裝,hiredis庫沒有提供這樣的接口,而且假設提供了也需要評估起性能;同時RDB數據里會設置key的有效時間,一條RDB數據可能需要組裝成兩條redis指令;兩種數據都解析出類型后,用來精確判斷應答消息的正確與否;

設計高效遷移:RDB數據有個特點,它保存的是每個key的快照,無時序要求,所以可以考慮并發發送的方式,提高遷移速度;而AOF數據,有時序要求,在目的地進行重放加載,不能并發,否則會亂序,出現數據錯誤,只能一個客戶端發送,這時采用的是pipeline(批量)的方式;

方便調試定位:遷移工具和數據源、數據目的地的交互都是在線TCP流,而且都是瞬間完成的,對于中間的錯誤和異常,比較難以捕捉,現在的做法是在數據流入和流出的地方統一加了十六進制的報文日志;

功能特點

輕量級:僅增加了1個redis-migration.c文件,同時在Makefile文件中增加編譯redis-migration二進制程序的2行指令;單線程,異步消息驅動模型,輕量化,工具編譯出來約4M大小;

高性能:前面有人可能會好奇,單線程程序怎么實現多客戶端并發?是這樣的,因為一個客戶端的請求是串行的,存在RTT這樣一個時間窗口,那么在這個時間窗口里并發多個客戶端就可以避免系統等待,極大提高性能;另外,AOF遷移時候使用了pipeline特性,批量發送,減少RTT來加速遷移;

低成本:遷移過程中的數據都做了落地處理,工具本身沒有對數據進行加載,內存開銷就很小,這一點非常重要!

易操作:啟動后,觀察遷移進度日志即可;

工具價值

redis-migration遷移工具不僅可以解決外部實例遷往網易私有云redis集群、私有云redis集群橫向擴容的問題,也可以解決外部redis集群的擴容問題,具有通用價值。比如:一個客戶端分片的分布式redis集群,通過redis-migration工具(外加一個數據分片代理程序,比如twemproxy)將數據實時同步到新的集群,然后應用直接切到新集群上,集群橫向擴容完成,中間不丟失任何數據!

應用案例

網易私有云線上已經有多個應用使用redis-migration進行了數據遷移,包括外部實例遷移、私有云分布式redis集群擴容等,下圖為幾個典型的應用:

另外,網易新聞客戶端推薦系統約2T規模的redis數據,也將依賴redis-migration遷移到私有云redis集群上來,目前正處于資源準備階段。

4同行比較

豌豆夾redis數據遷移工具

使用go語言實現,數據在線轉發,沒有落地,比較吃內存,經過簡單測試發現遷移效率沒有redis-migration高,源碼見 :https://github.com/CodisLabs/redis-port

騰訊云redis數據遷移工具

騰訊云redis數據遷移工具crs-port,居然是豌豆夾的二進制程序改了個名-_-##,下載地址:http://www.qcloud.com/wiki/%E4%BA%91%E5%AD%98%E5%82%A8Redis(CRS)%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AF%BC%E5%85%A5

分布式系統的橫向擴容歷來是很難實現的,對redis集群這種純內存數據庫也不例外,而redis-migration遷移工具是對分布式redis集群橫向擴容實現的一次實踐,事實證明效果比較理想!

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發布平臺,僅提供信息存儲服務。
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現的幾起案子,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 230,825評論 6 546
  • 序言:濱河連續發生了三起死亡事件,死亡現場離奇詭異,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機,發現死者居然都...
    沈念sama閱讀 99,814評論 3 429
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人,你說我怎么就攤上這事。” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 178,980評論 0 384
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長。 經常有香客問我,道長,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 64,064評論 1 319
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮,結果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 72,779評論 6 414
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發上,一...
    開封第一講書人閱讀 56,109評論 1 330
  • 那天,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛,可吹牛的內容都是我干的。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 44,099評論 3 450
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側響起,我...
    開封第一講書人閱讀 43,287評論 0 291
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后,有當地人在樹林里發現了一具尸體,經...
    沈念sama閱讀 49,799評論 1 338
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 41,515評論 3 361
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發現自己被綠了。 大學時的朋友給我發了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 43,750評論 1 375
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖,靈堂內的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤,帶...
    沈念sama閱讀 39,221評論 5 365
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站,受9級特大地震影響,放射性物質發生泄漏。R本人自食惡果不足惜,卻給世界環境...
    茶點故事閱讀 44,933評論 3 351
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧,春花似錦、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 35,327評論 0 28
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至,卻和暖如春,著一層夾襖步出監牢的瞬間,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 36,667評論 1 296
  • 我被黑心中介騙來泰國打工, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 52,492評論 3 400
  • 正文 我出身青樓,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 48,703評論 2 380

推薦閱讀更多精彩內容