Redis集群重新分片的平滑过渡方法

Redis 集群重新分片的基本概念

Redis 集群是一种分布式的 Redis 部署方式，它通过将数据分布在多个节点上，以实现高可用性、高性能和可扩展性。在 Redis 集群中，数据按照哈希槽（hash slot）进行分配，共有 16384 个哈希槽。每个节点负责一部分哈希槽，当客户端进行读写操作时，Redis 会根据键的哈希值计算出对应的哈希槽，然后将请求转发到负责该哈希槽的节点上。

然而，随着业务的发展，可能需要对 Redis 集群进行重新分片。例如，增加或减少节点，或者重新平衡各个节点之间的负载。重新分片的过程就是将某些哈希槽从一个节点移动到另一个节点的过程。

重新分片面临的挑战

在重新分片过程中，如果处理不当，可能会导致数据丢失、服务中断等问题。为了避免这些问题，需要实现平滑过渡。平滑过渡意味着在重新分片的过程中，尽可能减少对业务的影响，保证数据的一致性和服务的可用性。具体来说，需要解决以下几个关键问题：

1. 数据迁移：如何将源节点上的数据安全、高效地迁移到目标节点。
2. 请求路由：在数据迁移过程中，如何正确地将请求路由到正确的节点，确保读写操作的正确性。
3. 一致性保证：如何保证在迁移过程中，数据的一致性，避免数据丢失或重复。

平滑过渡的实现方法

1. 手动分片迁移（基于 Redis 命令）

在 Redis 集群中，可以使用 CLUSTER SETSLOT 等命令手动进行重新分片。以下是手动迁移的基本步骤：

1. 确定迁移计划：明确哪些哈希槽需要从哪个节点迁移到哪个节点。
2. 准备目标节点：确保目标节点有足够的资源来接收迁移的数据。
3. 迁移数据：使用 MIGRATE 命令将数据从源节点迁移到目标节点。MIGRATE 命令可以在两个 Redis 实例之间原子地移动一个或多个键。例如，从源节点 192.168.1.100:7000 迁移键 key1 到目标节点 192.168.1.101:7001：

redis-cli -h 192.168.1.100 -p 7000 MIGRATE 192.168.1.101 7001 key1 0 5000

这里 -h 是源节点的 IP 地址，-p 是源节点的端口，192.168.1.101 是目标节点的 IP 地址，7001 是目标节点的端口，key1 是要迁移的键，0 表示在源节点上迁移后删除该键，5000 是迁移操作的超时时间（毫秒）。

4. 更新哈希槽映射：使用 CLUSTER SETSLOT 命令更新集群的哈希槽映射，将迁移的哈希槽分配给目标节点。例如，将哈希槽 1000 - 2000 从源节点迁移到目标节点：

redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 7000 CLUSTER SETSLOT 1000 IMPORTING <target_node_id>
redis-cli -c -h 192.168.1.101 -p 7001 CLUSTER SETSLOT 1000 MIGRATING <source_node_id>
# 迁移完成后
redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 7000 CLUSTER SETSLOT 1000 NODE <target_node_id>
redis-cli -c -h 192.168.1.101 -p 7001 CLUSTER SETSLOT 1000 NODE <target_node_id>

这里 -c 表示以集群模式运行 redis-cli，<target_node_id> 是目标节点的 ID，<source_node_id> 是源节点的 ID。

手动分片迁移的优点是简单直接，适用于小规模的重新分片操作。但缺点也很明显，操作过程较为繁琐，容易出错，且在迁移过程中如果出现问题，恢复起来比较困难。

2. 使用 Redis Cluster 自带的重新分片工具

Redis 提供了一个内置的重新分片工具 redis-trib.rb（在 Redis 安装目录的 src 目录下），它可以帮助我们更方便地进行重新分片操作。以下是使用 redis-trib.rb 进行重新分片的步骤：

1. 准备环境：确保 Ruby 环境已经安装，并且 redis-trib.rb 脚本所在目录在系统路径中。
2. 启动重新分片操作：运行以下命令启动重新分片向导：

redis-trib.rb reshard <ip:port>

这里 <ip:port> 是集群中任意一个节点的地址和端口。 3. 按照向导提示操作：

• 输入要迁移的哈希槽数量。
• 选择源节点，可以选择多个源节点。
• 选择目标节点。
• 确认重新分片计划。

例如：

$ redis-trib.rb reshard 192.168.1.100:7000
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.1.100:7000)
M: <node_id1> 192.168.1.100:7000
   slots:0-5460 (5461 slots) master
M: <node_id2> 192.168.1.101:7001
   slots:5461-10922 (5462 slots) master
M: <node_id3> 192.168.1.102:7002
   slots:10923-16383 (5461 slots) master
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
[OK] All 16384 slots covered.
How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 1000
What is the receiving node ID? <target_node_id>
Please enter all the source node IDs.
  Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
  Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node #1: <source_node_id1>
Source node #2: <source_node_id2>
Source node #3: done
Do you want to proceed with the proposed reshard plan (yes/no)? yes
>>> Sending reshard requests to all the source nodes...
>>> Moving slots from <source_node_id1> to <target_node_id>
>>> Moving slots from <source_node_id2> to <target_node_id>
[OK] Resharding completed successfully.

使用 redis-trib.rb 的优点是操作相对简单，自动化程度较高，适合中等规模的重新分片操作。它会自动处理数据迁移和哈希槽映射更新等复杂操作。但它也有一定的局限性，例如在大规模重新分片时，可能会因为网络等问题导致操作失败，且对自定义迁移策略支持有限。

3. 自定义平滑过渡方案（基于代理层）

为了实现更灵活、更可靠的平滑过渡，可以在 Redis 集群前面添加一个代理层。代理层可以是自研的，也可以使用如 Twemproxy、Codis 等开源代理。

以自研代理层为例，基本的实现思路如下：

1. 代理层架构：代理层接收客户端的请求，根据当前的集群状态和重新分片计划，将请求转发到正确的 Redis 节点。
2. 数据迁移控制：代理层负责协调数据迁移过程，与源节点和目标节点进行通信，确保数据安全迁移。例如，代理层可以批量获取源节点上要迁移的数据，然后批量写入目标节点。
3. 请求路由调整：在数据迁移过程中，代理层需要动态调整请求路由。当某个哈希槽的数据正在迁移时，代理层需要将读请求同时发往源节点和目标节点（以最新数据为准），写请求则同时发往两个节点，确保数据一致性。当迁移完成后，更新路由表，将该哈希槽的请求全部转发到目标节点。

以下是一个简单的 Python 示例代码，展示代理层如何根据重新分片计划转发请求（假设使用 redis - py 库连接 Redis）：

import redis


class RedisProxy:
    def __init__(self, cluster_nodes):
        self.cluster_nodes = cluster_nodes
        self.route_table = self._build_route_table()
        self.migrating_slots = {}

    def _build_route_table(self):
        # 简单示例，实际需要根据集群状态构建
        route_table = {}
        for node in self.cluster_nodes:
            for slot in node['slots']:
                route_table[slot] = node['address']
        return route_table

    def get_redis_client(self, address):
        host, port = address.split(':')
        return redis.StrictRedis(host=host, port=int(port), db=0)

    def set(self, key, value):
        slot = self.calculate_slot(key)
        if slot in self.migrating_slots:
            source_address = self.route_table[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            source_client = self.get_redis_client(source_address)
            target_client = self.get_redis_client(target_address)
            source_client.set(key, value)
            target_client.set(key, value)
        else:
            address = self.route_table[slot]
            client = self.get_redis_client(address)
            client.set(key, value)

    def get(self, key):
        slot = self.calculate_slot(key)
        if slot in self.migrating_slots:
            source_address = self.route_table[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            source_client = self.get_redis_client(source_address)
            target_client = self.get_redis_client(target_address)
            source_value = source_client.get(key)
            target_value = target_client.get(key)
            return target_value if target_value else source_value
        else:
            address = self.route_table[slot]
            client = self.get_redis_client(address)
            return client.get(key)

    def calculate_slot(self, key):
        # 简单的哈希槽计算，实际需要使用 Redis 官方算法
        return hash(key) % 16384

    def start_migration(self, slot, target_address):
        self.migrating_slots[slot] = target_address

    def finish_migration(self, slot):
        if slot in self.migrating_slots:
            del self.migrating_slots[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            self.route_table[slot] = target_address


# 示例用法
cluster_nodes = [
    {'address': '192.168.1.100:7000','slots': range(0, 5460)},
    {'address': '192.168.1.101:7001','slots': range(5461, 10922)},
    {'address': '192.168.1.102:7002','slots': range(10923, 16383)}
]

proxy = RedisProxy(cluster_nodes)
proxy.set('key1', 'value1')
print(proxy.get('key1'))

# 开始迁移哈希槽 1000 到新节点
proxy.start_migration(1000, '192.168.1.103:7003')
# 模拟数据迁移过程...
# 迁移完成
proxy.finish_migration(1000)

这种基于代理层的方案优点是非常灵活，可以根据业务需求定制迁移策略，对大规模重新分片和复杂业务场景有很好的适应性。它可以在不影响 Redis 集群本身结构的情况下，实现平滑过渡。缺点是增加了系统的复杂度，需要额外维护代理层，并且代理层可能成为性能瓶颈，需要进行性能优化。

平滑过渡过程中的数据一致性保证

在重新分片的平滑过渡过程中，数据一致性是至关重要的。以下是一些保证数据一致性的方法：

1. 读写双写策略：在数据迁移过程中，对于写操作，同时将数据写入源节点和目标节点。对于读操作，优先从目标节点读取，如果目标节点没有，则从源节点读取。这种策略可以保证在迁移过程中数据不会丢失，且能读取到最新数据。例如在上述代理层代码中，set 方法同时写入源节点和目标节点，get 方法优先从目标节点读取。
2. 版本控制：可以为每个数据项添加版本号。在迁移过程中，每次写操作都更新版本号。读取数据时，比较源节点和目标节点的数据版本号，以获取最新数据。在 Redis 中，可以通过 WATCH 命令结合事务来实现类似的版本控制机制。例如：

import redis

client = redis.StrictRedis(host='192.168.1.100', port=7000, db=0)

with client.pipeline() as pipe:
    while True:
        try:
            pipe.watch('key1')
            version = pipe.get('key1_version')
            pipe.multi()
            pipe.set('key1', 'new_value')
            pipe.incr('key1_version')
            pipe.execute()
            break
        except redis.WatchError:
            continue

这里通过 WATCH 命令监控 key1 和 key1_version，如果在事务执行过程中，这两个键被其他客户端修改，则会抛出 WatchError，需要重新尝试事务。 3. 数据校验：在迁移完成后，对迁移的数据进行校验。可以通过计算数据的哈希值等方式，比较源节点和目标节点上的数据是否一致。例如，在 Python 中可以使用 hashlib 库计算数据的哈希值：

import hashlib
import redis

source_client = redis.StrictRedis(host='192.168.1.100', port=7000, db=0)
target_client = redis.StrictRedis(host='192.168.1.101', port=7001, db=0)

keys = source_client.keys('*')
for key in keys:
    source_value = source_client.get(key)
    target_value = target_client.get(key)
    source_hash = hashlib.md5(source_value).hexdigest()
    target_hash = hashlib.md5(target_value).hexdigest()
    if source_hash!= target_hash:
        print(f'数据不一致: {key}')

平滑过渡过程中的性能优化

在重新分片的平滑过渡过程中，性能优化也是需要考虑的重要方面。以下是一些性能优化的方法：

1. 批量操作：无论是数据迁移还是请求处理，尽量使用批量操作。例如在数据迁移时，使用 MIGRATE 命令的批量模式，一次迁移多个键。在代理层处理请求时，也可以批量处理多个请求，减少网络开销。例如在 Python 中使用 redis - py 库批量获取数据：

import redis

client = redis.StrictRedis(host='192.168.1.100', port=7000, db=0)
keys = ['key1', 'key2', 'key3']
values = client.mget(keys)

2. 异步处理：对于一些耗时操作，如数据迁移，可以采用异步方式进行。在代理层可以使用异步库如 asyncio 来处理请求和数据迁移。例如：

import asyncio
import redis.asyncio as aioredis


class AsyncRedisProxy:
    def __init__(self, cluster_nodes):
        self.cluster_nodes = cluster_nodes
        self.route_table = self._build_route_table()
        self.migrating_slots = {}

    def _build_route_table(self):
        # 简单示例，实际需要根据集群状态构建
        route_table = {}
        for node in self.cluster_nodes:
            for slot in node['slots']:
                route_table[slot] = node['address']
        return route_table

    async def get_redis_client(self, address):
        host, port = address.split(':')
        return await aioredis.from_url(f'redis://{host}:{port}')

    async def set(self, key, value):
        slot = self.calculate_slot(key)
        if slot in self.migrating_slots:
            source_address = self.route_table[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            source_client = await self.get_redis_client(source_address)
            target_client = await self.get_redis_client(target_address)
            await asyncio.gather(source_client.set(key, value), target_client.set(key, value))
        else:
            address = self.route_table[slot]
            client = await self.get_redis_client(address)
            await client.set(key, value)

    async def get(self, key):
        slot = self.calculate_slot(key)
        if slot in self.migrating_slots:
            source_address = self.route_table[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            source_client = await self.get_redis_client(source_address)
            target_client = await self.get_redis_client(target_address)
            source_value, target_value = await asyncio.gather(source_client.get(key), target_client.get(key))
            return target_value if target_value else source_value
        else:
            address = self.route_table[slot]
            client = await self.get_redis_client(address)
            return await client.get(key)

    def calculate_slot(self, key):
        # 简单的哈希槽计算，实际需要使用 Redis 官方算法
        return hash(key) % 16384

    def start_migration(self, slot, target_address):
        self.migrating_slots[slot] = target_address

    def finish_migration(self, slot):
        if slot in self.migrating_slots:
            del self.migrating_slots[slot]
            target_address = self.migrating_slots[slot]
            self.route_table[slot] = target_address


# 示例用法
cluster_nodes = [
    {'address': '192.168.1.100:7000','slots': range(0, 5460)},
    {'address': '192.168.1.101:7001','slots': range(5461, 10922)},
    {'address': '192.168.1.102:7002','slots': range(10923, 16383)}
]

proxy = AsyncRedisProxy(cluster_nodes)


async def main():
    await proxy.set('key1', 'value1')
    print(await proxy.get('key1'))


asyncio.run(main())

3. 负载均衡：在代理层实现负载均衡，合理分配请求到各个 Redis 节点。可以使用如随机算法、轮询算法等简单的负载均衡算法，也可以使用更复杂的基于权重、节点负载等因素的算法。例如使用轮询算法：

class RoundRobinLoadBalancer:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = nodes
        self.current_index = 0

    def get_next_node(self):
        node = self.nodes[self.current_index]
        self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.nodes)
        return node


nodes = ['192.168.1.100:7000', '192.168.1.101:7001', '192.168.1.102:7002']
lb = RoundRobinLoadBalancer(nodes)
for _ in range(10):
    print(lb.get_next_node())

应对重新分片过程中的故障

在重新分片的平滑过渡过程中，可能会遇到各种故障，如节点故障、网络故障等。以下是一些应对故障的策略：

1. 节点故障：如果在数据迁移过程中，源节点或目标节点发生故障，需要暂停迁移操作。对于正在迁移的数据，可以记录迁移进度，待故障节点恢复后，从断点继续迁移。例如，可以在代理层维护一个迁移日志，记录每个哈希槽的迁移进度。
2. 网络故障：网络故障可能导致数据迁移中断或请求路由失败。可以通过设置合理的超时时间，在网络故障恢复后重新尝试操作。同时，代理层可以缓存一些请求，待网络恢复后重新发送，以避免数据丢失。
3. 数据冲突：在双写策略下，可能会出现数据冲突的情况。例如，两个客户端同时对正在迁移的数据进行写操作，导致源节点和目标节点的数据不一致。可以通过使用分布式锁来解决这个问题。例如在 Redis 中使用 SETNX 命令实现简单的分布式锁：

import redis
import time

client = redis.StrictRedis(host='192.168.1.100', port=7000, db=0)


def set_with_lock(key, value):
    lock_key = f'lock:{key}'
    while True:
        if client.setnx(lock_key, 1):
            try:
                client.set(key, value)
                break
            finally:
                client.delete(lock_key)
        else:
            time.sleep(0.1)

总结不同方法适用场景

1. 手动分片迁移：适用于小规模的 Redis 集群重新分片，对操作过程熟悉且对自动化要求不高的场景。例如，在开发测试环境中，对集群进行简单的调整。
2. 使用 Redis Cluster 自带工具：适合中等规模的重新分片操作，对自动化程度有一定要求，但不需要复杂自定义策略的场景。例如，一般生产环境中，增加或减少少量节点的情况。
3. 基于代理层的自定义方案：适用于大规模、复杂业务场景下的重新分片，对数据一致性、性能和灵活性有较高要求的场景。例如，在大型互联网应用中，随着业务增长需要频繁调整 Redis 集群的情况。

通过选择合适的平滑过渡方法，并结合数据一致性保证、性能优化和故障应对策略，可以在 Redis 集群重新分片过程中，最大程度减少对业务的影响，实现高效、可靠的重新分片。