redis-migration:独创的redis在线数据迁移工具

redis-migration:独创的redis在线数据迁移工具

1常见redis数据迁移方式

业内,常见的redis数据迁移方式有以下三种:aof(日志文件)、rdb(快照文件)、replication(主从复制)。

其中,aof和rdb两种方式适用于跨网络(网络隔离)的redis实例之间的数据迁移,在源实例上通过指令(bgrewriteaof/bgsave)生成aof或者rdb文件 -> 下载数据文件 -> 上传数据文件 -> 启动目标实例,完成数据迁移。aof和rdb的差异,主要体现在数据格式和数据加载速度两个方面,前者是纯文本格式(redis文本协议的流水记录),加载的过程相当于历史重放,而后者是二进制格式,直接进行加载,所以一般情况下rdb数据加载会比aof加载快!这也是网上建议使用rdb做跨网络数据迁移的一个重要的原因。

而replication方式,适用于同一网络内的redis实例之间的数据迁移,在目标实例上通过指令(slaveof)完成数据全量复制迁移,在单实例的扩容应用上最适合。

2开发redis-migration的需求

前面三种数据迁移方式都只解决点对点的数据迁移(缺陷1),而且aof和rdb还存在增量数据不能同步(缺陷2)的问题。事实上,我们开发redis-migration这个工具的原始需求来自于网易私有云redis集群的横向扩容:当集群在纵向扩容到达云主机规格极限时候,集群如何再进行扩容?

3如何开发redis-migration

工具定义

比较前面三种数据迁移方式,思考能不能把replication(主从复制)的过程剥离出来做成一个独立工具呢?在连接源redis实例时候把自己模拟成slave,在连接目标redis实例(集群)时候把自己模拟成客户端,如下:

这样的话,源redis实例即使是分布式集群(多个源redis实例),也只需要同时启动多个迁移工具实例就能解决了,如下:

流程设计

下图是迁移工具的时序图,分为三部分:快照数据和增量数据,其中增量数据分为2个阶段,第1阶段会落地成文件,第二阶段不落地直接TCP转发。

技术难点

解析数据文件:包括AOF和RDB,相对而言解析AOF文件会简单些,它是文本格式的,按照redis协议纯文本处理即可;而RDB文件是二进制格式的,自己重新实现没这个必要,因为redis已经有解析RDB的接口,但源码是和redis本身是耦合在一起的,比如对各种共享对象、全局变量、数据结构dict/sds等的依赖,所以最后实现上变成了redis-benchmark.c和redis.c的结合体;

处理redis协议:解析来自数据源的redis数据,读取落地的RDB和AOF文件数据组装成redis协议数据。虽然客户端使用的还是hiredis库,但是请求和应答报文,都不能使用库提供的接口来组装和解析,需要重新实现,这一块工作量比较大。RDB和AOF的请求报文组装以及各自应答消息的解析与校验,其中RDB数据是二进制的,所以需要逐字段进行组装,hiredis库没有提供这样的接口,而且假设提供了也需要评估起性能;同时RDB数据里会设置key的有效时间,一条RDB数据可能需要组装成两条redis指令;两种数据都解析出类型后,用来精确判断应答消息的正确与否;

设计高效迁移:RDB数据有个特点,它保存的是每个key的快照,无时序要求,所以可以考虑并发发送的方式,提高迁移速度;而AOF数据,有时序要求,在目的地进行重放加载,不能并发,否则会乱序,出现数据错误,只能一个客户端发送,这时采用的是pipeline(批量)的方式;

方便调试定位:迁移工具和数据源、数据目的地的交互都是在线TCP流,而且都是瞬间完成的,对于中间的错误和异常,比较难以捕捉,现在的做法是在数据流入和流出的地方统一加了十六进制的报文日志;

功能特点

轻量级:仅增加了1个redis-migration.c文件,同时在Makefile文件中增加编译redis-migration二进制程序的2行指令;单线程,异步消息驱动模型,轻量化,工具编译出来约4M大小;

高性能:前面有人可能会好奇,单线程程序怎么实现多客户端并发?是这样的,因为一个客户端的请求是串行的,存在RTT这样一个时间窗口,那么在这个时间窗口里并发多个客户端就可以避免系统等待,极大提高性能;另外,AOF迁移时候使用了pipeline特性,批量发送,减少RTT来加速迁移;

低成本:迁移过程中的数据都做了落地处理,工具本身没有对数据进行加载,内存开销就很小,这一点非常重要!

易操作:启动后,观察迁移进度日志即可;

工具价值

redis-migration迁移工具不仅可以解决外部实例迁往网易私有云redis集群、私有云redis集群横向扩容的问题,也可以解决外部redis集群的扩容问题,具有通用价值。比如:一个客户端分片的分布式redis集群,通过redis-migration工具(外加一个数据分片代理程序,比如twemproxy)将数据实时同步到新的集群,然后应用直接切到新集群上,集群横向扩容完成,中间不丢失任何数据!

应用案例

网易私有云线上已经有多个应用使用redis-migration进行了数据迁移,包括外部实例迁移、私有云分布式redis集群扩容等,下图为几个典型的应用:

另外,网易新闻客户端推荐系统约2T规模的redis数据,也将依赖redis-migration迁移到私有云redis集群上来,目前正处于资源准备阶段。

4同行比较

豌豆夹redis数据迁移工具

使用go语言实现,数据在线转发,没有落地,比较吃内存,经过简单测试发现迁移效率没有redis-migration高,源码见 :https://github.com/CodisLabs/redis-port

腾讯云redis数据迁移工具

腾讯云redis数据迁移工具crs-port,居然是豌豆夹的二进制程序改了个名-_-##,下载地址: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

分布式系统的横向扩容历来是很难实现的,对redis集群这种纯内存数据库也不例外,而redis-migration迁移工具是对分布式redis集群横向扩容实现的一次实践,事实证明效果比较理想!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 210,978评论 6 490
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 89,954评论 2 384
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,623评论 0 345
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,324评论 1 282
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,390评论 5 384
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,741评论 1 289
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,892评论 3 405
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,655评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,104评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,451评论 2 325
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,569评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,254评论 4 328
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,834评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,725评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,950评论 1 264
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,260评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,446评论 2 348

推荐阅读更多精彩内容