Redis数据迁移实战：从自建到云托管（阿里云／腾讯云）的平滑过渡

麦兜*2025-09-26 17:25

Redis数据迁移实战：从自建到云托管（阿里云/腾讯云）的平滑过渡

  • 第一章：迁移规划与策略选型
    • [1.1 迁移核心挑战分析](#1.1 迁移核心挑战分析)
    • [1.2 迁移方案对比选型](#1.2 迁移方案对比选型)
  • 第二章：迁移前准备
    • [2.1 环境检查与兼容性验证](#2.1 环境检查与兼容性验证)
      • [2.1.1 版本与特性检查](#2.1.1 版本与特性检查)
      • [2.1.2 网络连通性测试](#2.1.2 网络连通性测试)
    • [2.2 云环境准备](#2.2 云环境准备)
      • [2.2.1 创建云Redis实例](#2.2.1 创建云Redis实例)
      • [2.2.2 网络配置](#2.2.2 网络配置)
    • [2.3 迁移工具准备](#2.3 迁移工具准备)
      • [2.3.1 安装Redis-Shake](#2.3.1 安装Redis-Shake)
      • [2.3.2 配置迁移任务](#2.3.2 配置迁移任务)
  • 第三章：迁移实战操作
    • [3.1 方案二实施：直连同步迁移](#3.1 方案二实施：直连同步迁移)
      • [3.1.1 全量数据迁移](#3.1.1 全量数据迁移)
      • [3.1.2 增量数据同步与切换](#3.1.2 增量数据同步与切换)
    • [3.2 方案三实施：持续增量迁移](#3.2 方案三实施：持续增量迁移)
      • [3.2.1 使用Redis原生复制](#3.2.1 使用Redis原生复制)
      • [3.2.2 切换流程](#3.2.2 切换流程)
  • 第四章：迁移后验证与优化
    • [4.1 数据一致性验证](#4.1 数据一致性验证)
      • [4.1.1 全量校验工具](#4.1.1 全量校验工具)
    • [4.2 性能基准测试](#4.2 性能基准测试)
      • [4.2.1 使用redis-benchmark](#4.2.1 使用redis-benchmark)
      • [4.2.2 自定义性能测试脚本](#4.2.2 自定义性能测试脚本)
  • 第五章：云Redis优化与监控
    • [5.1 云Redis特定配置](#5.1 云Redis特定配置)
      • [5.1.1 阿里云Redis优化](#5.1.1 阿里云Redis优化)
      • [5.1.2 腾讯云Redis优化](#5.1.2 腾讯云Redis优化)
    • [5.2 监控与告警配置](#5.2 监控与告警配置)
      • [5.2.1 云监控集成](#5.2.1 云监控集成)
  • 第六章：回滚与应急方案
    • [6.1 回滚流程设计](#6.1 回滚流程设计)
    • [6.2 自动化回滚脚本](#6.2 自动化回滚脚本)
  • 第七章：总结与最佳实践
    • [7.1 迁移检查清单](#7.1 迁移检查清单)
    • [7.2 云Redis成本优化建议](#7.2 云Redis成本优化建议)

第一章：迁移规划与策略选型

1.1 迁移核心挑战分析

挑战 描述 影响
数据一致性 迁移过程中源库仍在写入，需保证数据不丢失。 业务正确性
服务可用性 尽可能减少停机时间，实现平滑切换。 用户体验、收入
性能影响 迁移过程对源库和网络的压力。 源库稳定性
兼容性 自建Redis版本与云服务版本的特性差异。 功能可用性

1.2 迁移方案对比选型

以下是三种主流迁移方案的深度对比，其决策流程可概括为：

方案 原理 适用场景 预估停机时间 复杂度
1. 停机文件迁移 关闭源库 → 备份RDB → 上传到云 → 启动云库 数据量极大，可接受较长停机时间（小时级） 高（数小时） 低
2. 直连同步迁移 使用工具（如redis-shake）直连源库和云库，全量+增量同步 数据量适中（< 50GB），允许分钟级停机 低（分钟级） 中
3. 持续增量迁移 先做一次全量同步，然后持续同步增量数据，最后切换 数据量大，要求秒级停机，业务连续性要求极高 极低（秒级） 高

推荐结论：

  • 大多数场景：选择方案二（直连同步），平衡了复杂度和停机时间。
  • 海量数据场景：选择方案三（持续增量），但需要投入更多运维资源。
  • 测试/非核心业务：可选择方案一（停机文件），操作简单。

第二章：迁移前准备

2.1 环境检查与兼容性验证

2.1.1 版本与特性检查

bash 复制代码 
# 1. 检查源Redis信息
redis-cli -h <source-host> -p <source-port> info server
# 重点关注：redis_version, arch_bits, multiplexing_api, gcc_version

# 2. 检查数据量
redis-cli -h <source-host> -p <source-port> info keyspace
# 示例输出：db0:keys=1000000,expires=200000,avg_ttl=3600000

# 3. 检查云Redis兼容性（以阿里云为例）
# 登录阿里云控制台，确认目标实例的Redis版本 >= 源实例版本
# 检查是否禁用了一些命令（如KEYS, FLUSHALL）

2.1.2 网络连通性测试

python 复制代码 
# connectivity_test.py
import redis
import socket

def test_connectivity(host, port):
    try:
        # 测试TCP连接
        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        sock.settimeout(5)
        result = sock.connect_ex((host, port))
        sock.close()
        if result == 0:
            print(f"TCP连接成功: {host}:{port}")
        else:
            print(f"TCP连接失败: {host}:{port}")
        
        # 测试Redis连接
        r = redis.Redis(host=host, port=port, socket_timeout=5)
        r.ping()
        print(f"Redis连接成功: {host}:{port}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"连接测试失败 {host}:{port} - {e}")
        return False

# 测试源库和云库的连接性
source_host = "192.168.1.100"
source_port = 6379
target_host = "r-xxx.redis.rds.aliyuncs.com"  # 云Redis连接地址
target_port = 6379

test_connectivity(source_host, source_port)
test_connectivity(target_host, target_port)

2.2 云环境准备

2.2.1 创建云Redis实例

bash 复制代码 
# 阿里云CLI创建Redis实例示例
aliyun rds CreateDBInstance \
    --EngineVersion "5.0" \
    --DBInstanceClass "redis.master.small.default" \
    --DBInstanceStorage 20 \
    --InstanceName "production-redis-migration" \
    --SecurityIPList "192.168.1.100/32" \  # 源服务器IP
    --VpcId "vpc-xxx" \
    --VSwitchId "vsw-xxx" \
    --ZoneId "cn-hangzhou-h"

2.2.2 网络配置

python 复制代码 
# 配置云Redis白名单，允许源服务器访问
# 阿里云控制台操作路径：
# 1. 登录Redis控制台
# 2. 选择目标实例
# 3. 数据安全性 -> 白名单设置 -> 添加源服务器IP

# 如果需要通过VPN/专线连接
# 配置VPC对等连接或VPN网关

2.3 迁移工具准备

2.3.1 安装Redis-Shake

bash 复制代码 
# 下载redis-shake（选择最新版本）
wget https://github.com/alibaba/RedisShake/releases/download/v3.0.0/redis-shake-linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf redis-shake-linux-amd64.tar.gz
cd redis-shake

# 或者从源码编译
git clone https://github.com/alibaba/RedisShake.git
cd RedisShake
make

2.3.2 配置迁移任务

json 复制代码 
// redis-shake.conf
{
  "source": {
    "type": "standalone",
    "address": "192.168.1.100:6379",
    "password": "source_password",
    "tls": false
  },
  "target": {
    "type": "standalone", 
    "address": "r-xxx.redis.rds.aliyuncs.com:6379",
    "password": "cloud_password",
    "tls": true
  },
  "parallel": 32,                   // 并发数
  "scan.key_number": 1000,          // 每次扫描key数量
  "scan.special.cloud": true,        // 云Redis优化
  "scan.rate_limit": 20,             // 限流20MB/s
  "log": {
    "level": "info",
    "filename": "redis-shake.log"
  },
  "metric": {
    "enable": true,
    "prometheus": true,
    "port": 9999
  }
}

第三章：迁移实战操作

3.1 方案二实施：直连同步迁移

3.1.1 全量数据迁移

bash 复制代码 
# 1. 启动redis-shake进行全量迁移
./redis-shake -type sync -conf redis-shake.conf

# 2. 监控迁移进度
# 通过prometheus指标监控：http://localhost:9999/metrics
# 查看日志：tail -f redis-shake.log

# 3. 验证数据一致性
# 在源库和目标库分别执行以下命令对比
redis-cli -h source-host info keyspace
redis-cli -h target-host info keyspace

# 4. 抽样验证特定key
redis-cli -h source-host get "sample:key:1"
redis-cli -h target-host get "sample:key:1"

3.1.2 增量数据同步与切换

bash 复制代码 
# 1. 配置应用双写（在迁移期间）
# 在应用代码中同时写入源库和目标库
public class DualWriteRedis {
    private RedisTemplate primaryRedis; // 源库
    private RedisTemplate secondaryRedis; // 目标库
    
    public void set(String key, String value) {
        // 先写主库
        primaryRedis.opsForValue().set(key, value);
        // 异步写备库
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                secondaryRedis.opsForValue().set(key, value);
            } catch (Exception e) {
                log.error("双写失败", e);
            }
        });
    }
}

# 2. 停止增量同步并切换
# 观察redis-shake日志，确认增量同步延迟为0
# 停止应用向源库的写入

# 3. 最后一批增量数据同步
# 等待redis-shake完成最后的数据同步

# 4. 切换应用配置
# 修改应用配置，将Redis连接指向云实例

3.2 方案三实施：持续增量迁移

3.2.1 使用Redis原生复制

bash 复制代码 
# 1. 在源Redis生成RDB文件
redis-cli -h source-host save  # 或者 bgsave

# 2. 将RDB文件上传到云Redis
# 云Redis通常提供数据导入功能
# 阿里云控制台：实例管理 -> 备份与恢复 -> 数据导入

# 3. 配置主从复制
# 在源Redis配置中允许云Redis连接
# source Redis config: replicaof no one → 保持为主库

# 4. 在云Redis上配置为源Redis的从库
redis-cli -h cloud-host -a cloud_password replicaof source-host 6379

# 5. 监控复制状态
redis-cli -h cloud-host info replication
# 查看：master_link_status:up, master_sync_in_progress:0

3.2.2 切换流程

python 复制代码 
# switchover.py - 自动化切换脚本
import redis
import time

def perform_switchover(source_host, source_port, source_passwd,
                       target_host, target_port, target_passwd):
    # 连接源库和目标库
    source_r = redis.Redis(host=source_host, port=source_port, password=source_passwd)
    target_r = redis.Redis(host=target_host, port=target_port, password=target_passwd)
    
    try:
        # 1. 停止源库写入
        source_r.config_set('readonly', 'yes')
        print("源库已设置为只读")
        
        # 2. 等待最后的数据同步
        time.sleep(30)  # 等待30秒确保最后数据同步
        
        # 3. 检查复制延迟
        replication_info = target_r.info('replication')
        if replication_info['master_sync_in_progress'] == 0 and \
           replication_info['master_link_status'] == 'up':
            print("复制状态正常，可以切换")
        else:
            raise Exception("复制状态异常，不能切换")
        
        # 4. 提升云库为主库
        target_r.replicaof('no', 'one')
        print("云库已提升为主库")
        
        # 5. 应用切换逻辑（更新DNS、配置中心等）
        update_dns_config(target_host)
        print("DNS配置已更新")
        
        return True
        
    except Exception as e:
        print(f"切换失败: {e}")
        # 回滚：恢复源库写入
        source_r.config_set('readonly', 'no')
        print("已回滚：源库恢复读写")
        return False

# 执行切换
perform_switchover('192.168.1.100', 6379, 'source_pass',
                  'r-xxx.redis.rds.aliyuncs.com', 6379, 'cloud_pass')

第四章：迁移后验证与优化

4.1 数据一致性验证

4.1.1 全量校验工具

python 复制代码 
# redis_verify.py
import redis
import json

class RedisDataVerifier:
    def __init__(self, source_config, target_config):
        self.source_client = redis.Redis(**source_config)
        self.target_client = redis.Redis(**target_config)
    
    def verify_key(self, key):
        """验证单个key的一致性"""
        source_type = self.source_client.type(key).decode()
        target_type = self.target_client.type(key).decode()
        
        if source_type != target_type:
            return False, f"类型不一致: {source_type} vs {target_type}"
        
        if source_type == 'string':
            source_val = self.source_client.get(key)
            target_val = self.target_client.get(key)
            return source_val == target_val, "字符串值不一致"
        
        elif source_type == 'hash':
            source_val = self.source_client.hgetall(key)
            target_val = self.target_client.hgetall(key)
            return source_val == target_val, "哈希值不一致"
        
        # 其他数据类型类似...
        return True, "一致"
    
    def sample_verify(self, sample_size=1000):
        """抽样验证"""
        all_keys = self.source_client.keys('*')
        sampled_keys = random.sample(all_keys, min(sample_size, len(all_keys)))
        
        results = []
        for key in sampled_keys:
            is_consistent, message = self.verify_key(key)
            results.append({
                'key': key.decode(),
                'consistent': is_consistent,
                'message': message
            })
        
        return results

# 使用示例
verifier = RedisDataVerifier(
    {'host': '192.168.1.100', 'password': 'source_pass'},
    {'host': 'cloud-host', 'password': 'cloud_pass'}
)

results = verifier.sample_verify(1000)
consistent_count = sum(1 for r in results if r['consistent'])
print(f"一致性比例: {consistent_count/len(results)*100:.2f}%")

4.2 性能基准测试

4.2.1 使用redis-benchmark

bash 复制代码 
# 迁移前在源库测试
redis-benchmark -h 192.168.1.100 -p 6379 -a source_password \
    -t set,get -n 100000 -c 50 -d 1000

# 迁移后在云库测试
redis-benchmark -h r-xxx.redis.rds.aliyuncs.com -p 6379 -a cloud_password \
    -t set,get -n 100000 -c 50 -d 1000

# 对比结果指标：
# - 每秒请求数（Requests per second）
# - 延迟分布（Latency percentile）

4.2.2 自定义性能测试脚本

python 复制代码 
# performance_test.py
import redis
import time
import statistics

def test_performance(host, port, password, key_count=10000):
    client = redis.Redis(host=host, port=port, password=password)
    
    # 测试写入性能
    write_times = []
    for i in range(key_count):
        start = time.time()
        client.set(f'test:key:{i}', 'x' * 100)  # 100字节的值
        write_times.append(time.time() - start)
    
    # 测试读取性能
    read_times = []
    for i in range(key_count):
        start = time.time()
        client.get(f'test:key:{i}')
        read_times.append(time.time() - start)
    
    # 清理测试数据
    for i in range(key_count):
        client.delete(f'test:key:{i}')
    
    return {
        'write_avg': statistics.mean(write_times) * 1000,  # 毫秒
        'write_p95': statistics.quantiles(write_times, n=20)[18] * 1000,
        'read_avg': statistics.mean(read_times) * 1000,
        'read_p95': statistics.quantiles(read_times, n=20)[18] * 1000
    }

# 对比源库和云库性能
source_perf = test_performance('192.168.1.100', 6379, 'source_pass')
cloud_perf = test_performance('r-xxx.redis.rds.aliyuncs.com', 6379, 'cloud_pass')

print("源库性能:", source_perf)
print("云库性能:", cloud_perf)
print("性能差异:", {k: cloud_perf[k] - source_perf[k] for k in source_perf})

第五章：云Redis优化与监控

5.1 云Redis特定配置

5.1.1 阿里云Redis优化

bash 复制代码 
# 通过阿里云CLI调整参数
aliyun rds ModifyParameter \
    --DBInstanceId r-xxx \
    --Parameters '[{"Name":"maxmemory-policy", "Value":"volatile-lru"}]'

# 重要参数建议：
# - maxmemory-policy: volatile-lru (避免OOM)
# - hash-max-ziplist-entries: 512 (优化内存使用)
# - slowlog-log-slower-than: 10000 (10ms慢查询阈值)

5.1.2 腾讯云Redis优化

bash 复制代码 
# 腾讯云API调整参数
tccli redis ModifyInstanceParams \
    --InstanceId crs-xxx \
    --InstanceParams '[{"Name":"maxmemory-policy", "CurrentValue":"volatile-lru"}]'

5.2 监控与告警配置

5.2.1 云监控集成

yaml 复制代码 
# aliyun_monitoring.yaml
metrics:
  - metric_name: MemoryUsage
    statistics: Average
    period: 300
    threshold: 85
    action: alert
  
  - metric_name: QPS
    statistics: Maximum
    period: 60
    threshold: 10000
    action: alert
  
  - metric_name: ConnectedClients
    statistics: Average
    period: 300
    threshold: 5000
    action: alert

alerts:
  - name: "HighMemoryUsage"
    condition: "MemoryUsage > 85% for 2 periods"
    action: 
      - "notify:ops-team"
      - "auto-scale:memory"
  
  - name: "HighQPS"
    condition: "QPS > 10000 for 1 period"
    action: 
      - "notify:dev-team"
      - "investigate:hotkeys"

第六章：回滚与应急方案

6.1 回滚流程设计

应急方案 性能问题 数据不一致 连接问题 保持云Redis只读
用于数据分析 切换回源Redis 记录问题原因
完善迁移方案 恢复服务 迁移后问题发现 问题类型 优化云Redis配置 启用回滚流程 检查网络配置 验证数据完整性 问题解决

6.2 自动化回滚脚本

python 复制代码 
# rollback_plan.py
class MigrationRollback:
    def __init__(self, source_config, target_config):
        self.source_client = redis.Redis(**source_config)
        self.target_client = redis.Redis(**target_config)
    
    def prepare_rollback(self):
        """准备回滚：确保源Redis数据最新"""
        # 1. 停止云Redis写入
        self.target_client.config_set('readonly', 'yes')
        
        # 2. 从云Redis同步最新数据到源Redis
        # 这里需要根据数据量选择方案：
        # - 小数据量：直接使用redis-shake反向同步
        # - 大数据量：使用RDB文件恢复
        
        # 3. 验证数据一致性
        if self.verify_data_consistency():
            return True
        else:
            return False
    
    def execute_rollback(self):
        """执行回滚"""
        if self.prepare_rollback():
            # 1. 切换应用回源Redis
            update_app_config(self.source_config)
            
            # 2. 恢复源Redis写入
            self.source_client.config_set('readonly', 'no')
            
            # 3. 通知监控系统
            notify_monitoring('ROLLBACK_COMPLETED')
            
            return True
        return False

# 回滚执行
rollback = MigrationRollback(
    {'host': '192.168.1.100', 'password': 'source_pass'},
    {'host': 'cloud-host', 'password': 'cloud_pass'}
)

if not rollback.execute_rollback():
    alert_ops_team("回滚失败，需要手动干预")

第七章：总结与最佳实践

7.1 迁移检查清单

阶段 检查项 状态 负责人
迁移前 版本兼容性验证 ☑️ DBA
网络连通性测试 ☑️ 运维
数据备份完成 ☑️ DBA
迁移方案评审通过 ☑️ 全体
迁移中 全量数据同步完成 ☑️ DBA
增量同步延迟监控 ☑️ 运维
业务流量监控 ☑️ 开发
迁移后 数据一致性验证 ☑️ QA
性能基准测试 ☑️ 运维
监控告警验证 ☑️ 运维
文档更新完成 ☑️ 全体

7.2 云Redis成本优化建议

  1. 实例规格选择：
bash 复制代码 
# 根据内存使用量选择合适规格
# 预留20-30%的内存缓冲空间
required_memory = current_usage * 1.3

# 根据QPS选择规格
# 云Redis不同规格有对应的QPS上限
  1. 存储分离策略：
python 复制代码 
# 冷热数据分离
# 热点数据放在云Redis
# 冷数据可归档到更便宜的存储（如OSS）
def get_data(key):
    # 先查Redis
    value = redis_client.get(key)
    if value is None:
        # Redis没有，查归档存储
        value = archive_storage.get(key)
        if value:
            # 回种Redis，设置较短TTL
            redis_client.setex(key, 3600, value)
    return value
  1. 弹性伸缩配置：
bash 复制代码 
# 配置自动扩缩容规则
# 基于QPS或内存使用率触发扩容
aliyun rds CreateScalingRule \
    --DBInstanceId r-xxx \
    --RuleType "memory" \
    --MetricName "MemoryUsage" \
    --Threshold 80 \
    --ScalingValue "+20%"
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