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牛叉,玩转 Redis 必备的几款运维工具!

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我们在应用 Redis 时,经常会面临的运维工作,包括 Redis 的运行状态监控,数据迁移,主从集群、切片集群的部署和运维。


接下来,我就从这三个方面,给你介绍一些工具。我们先来学习下监控 Redis 实时运行状态的工具,这些工具都用到了 Redis 提供的一个监控命令:INFO



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最基本的监控命令:INFO 命令


Redis 本身提供的 INFO 命令会返回丰富的实例运行监控信息,这个命令是 Redis 监控工具的基础。


INFO 命令在使用时,可以带一个参数 section,这个参数的取值有好几种,相应的,INFO 命令也会返回不同类型的监控信息。我把 INFO 命令的返回信息分成 5 大类,其中,有的类别当中又包含了不同的监控内容,如下表所示:



在监控 Redis 运行状态时,INFO 命令返回的结果非常有用。如果你想了解 INFO 命令的所有参数返回结果的详细含义,可以查看 Redis官网的介绍。


这里,我给你提几个运维时需要重点关注的参数以及它们的重要返回结果。


首先,无论你是运行单实例或是集群,我建议你重点关注一下 stat、commandstat、cpu memory 这四个参数的返回结果,这里面包含了命令的执行情况(比如命令的执行次数和执行时间、命令使用的 CPU 资源),内存资源的使用情况(比如内存已使用量、内存碎片率),CPU 资源使用情况等,这可以帮助我们判断实例的运行状态和资源消耗情况。


另外,当你启用 RDB 或 AOF 功能时,你就需要重点关注下 persistence 参数的返回结果,你可以通过它查看到 RDB 或者 AOF 的执行情况。


如果你在使用主从集群,就要重点关注下 replication 参数的返回结果,这里面包含了主从同步的实时状态。


不过,INFO 命令只是提供了文本形式的监控结果,并没有可视化,所以,在实际应用中,我们还可以使用一些第三方开源工具,将 INFO 命令的返回结果可视化。接下来,我要讲的 Prometheus,就可以通过插件将 Redis 的统计结果可视化。



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面向 Prometheus 的 Redis-exporter 监控


Prometheus是一套开源的系统监控报警框架。它的核心功能是从被监控系统中拉取监控数据,结合Grafana工具,进行可视化展示。


而且,监控数据可以保存到时序数据库中,以便运维人员进行历史查询。同时,Prometheus 会检测系统的监控指标是否超过了预设的阈值,一旦超过阈值,Prometheus 就会触发报警。


对于系统的日常运维管理来说,这些功能是非常重要的。而 Prometheus 已经实现了使用这些功能的工具框架。我们只要能从被监控系统中获取到监控数据,就可以用 Prometheus 来实现运维监控。


Prometheus 正好提供了插件功能来实现对一个系统的监控,我们把插件称为 exporter,每一个 exporter 实际是一个采集监控数据的组件。exporter 采集的数据格式符合 Prometheus 的要求,Prometheus 获取这些数据后,就可以进行展示和保存了。


Redis-exporter就是用来监控 Redis 的,它将 INFO 命令监控到的运行状态和各种统计信息提供给 Prometheus,从而进行可视化展示和报警设置。目前,Redis-exporter 可以支持 Redis 2.0 至 6.0 版本,适用范围比较广。


除了获取 Redis 实例的运行状态,Redis-exporter 还可以监控键值对的大小和集合类型数据的元素个数,这个可以在运行 Redis-exporter 时,使用 check-keys 的命令行选项来实现。


此外,我们可以开发一个 Lua 脚本,定制化采集所需监控的数据。然后,我们使用 scripts 命令行选项,让 Redis-exporter 运行这个特定的脚本,从而可以满足业务层的多样化监控需求。


最后,我还想再给你分享两个小工具:redis-stat和Redis Live。跟 Redis-exporter 相比,这两个都是轻量级的监控工具。它们分别是用 Ruby 和 Python 开发的,也是将 INFO 命令提供的实例运行状态信息可视化展示。


虽然这两个工具目前已经很少更新了,不过,如果你想自行开发 Redis 监控工具,它们都是不错的参考。


除了监控 Redis 的运行状态,还有一个常见的运维任务就是数据迁移。接下来,我们再来学习下数据迁移的工具。


 

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数据迁移工具 Redis-shake


有时候,我们需要在不同的实例间迁移数据。目前,比较常用的一个数据迁移工具是Redis-shake,这是阿里云 Redis 和 MongoDB 团队开发的一个用于 Redis 数据同步的工具。


Redis-shake 的基本运行原理,是先启动 Redis-shake 进程,这个进程模拟了一个 Redis 实例。


然后,Redis-shake 进程和数据迁出的源实例进行数据的全量同步。


这个过程和 Redis 主从实例的全量同步是类似的。


源实例相当于主库,Redis-shake 相当于从库,源实例先把 RDB 文件传输给 Redis-shake,Redis-shake 会把 RDB 文件发送给目的实例。接着,源实例会再把增量命令发送给 Redis-shake,Redis-shake 负责把这些增量命令再同步给目的实例。


下面这张图展示了 Redis-shake 进行数据迁移的过程:



Redis-shake 的一大优势,就是支持多种类型的迁移。


首先,它既支持单个实例间的数据迁移,也支持集群到集群间的数据迁移。


其次,有的 Redis 切片集群(例如 Codis)会使用 proxy 接收请求操作,Redis-shake 也同样支持和 proxy 进行数据迁移。


另外,因为 Redis-shake 是阿里云团队开发的,所以,除了支持开源的 Redis 版本以外,Redis-shake 还支持云下的 Redis 实例和云上的 Redis 实例进行迁移,可以帮助我们实现 Redis 服务上云的目标。


在数据迁移后,我们通常需要对比源实例和目的实例中的数据是否一致。如果有不一致的数据,我们需要把它们找出来,从目的实例中剔除,或者是再次迁移这些不一致的数据。


这里,我就要再给你介绍一个数据一致性比对的工具了,就是阿里云团队开发的Redis-full-check。


Redis-full-check 的工作原理很简单,就是对源实例和目的实例中的数据进行全量比对,从而完成数据校验。不过,为了降低数据校验的比对开销,Redis-full-check 采用了多轮比较的方法。


在第一轮校验时,Redis-full-check 会找出在源实例上的所有 key,然后从源实例和目的实例中把相应的值也都查找出来,进行比对。第一次比对后,Redis-full-check 会把目的实例中和源实例不一致的数据,记录到 sqlite 数据库中。


从第二轮校验开始,Redis-full-check 只比较上一轮结束后记录在数据库中的不一致的数据。


为了避免对实例的正常请求处理造成影响,Redis-full-check 在每一轮比对结束后,会暂停一段时间。随着 Redis-shake 增量同步的进行,源实例和目的实例中的不一致数据也会逐步减少,所以,我们校验比对的轮数不用很多。


我们可以自己设置比对的轮数。具体的方法是,在运行 Redis-full-check 命令时,把参数 comparetimes 的值设置为我们想要比对的轮数。


等到所有轮数都比对完成后,数据库中记录的数据就是源实例和目的实例最终的差异结果了。


这里有个地方需要注意下,Redis-full-check 提供了三种比对模式,我们可以通过 comparemode 参数进行设置。comparemode 参数有三种取值,含义如下:


  • 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。


我们在应用 Redis-full-check 时,可以根据业务对数据一致性程度的要求,选择相应的比对模式。如果一致性要求高,就把 comparemode 参数设置为 FullValue。


好了,最后,我再向你介绍一个用于 Redis 集群运维管理的工具 CacheCloud。


 

4

集群管理工具 CacheCloud


CacheCloud是搜狐开发的一个面向 Redis 运维管理的云平台,它实现了主从集群、哨兵集群和 Redis Cluster 的自动部署和管理,用户可以直接在平台的管理界面上进行操作。


针对常见的集群运维需求,CacheCloud 提供了 5 个运维操作。


  • 下线实例:关闭实例以及实例相关的监控任务。

  • 上线实例:重新启动已下线的实例,并进行监控。

  • 添加从节点:在主从集群中给主节点添加一个从节点。

  • 故障切换:手动完成 Redis Cluster 主从节点的故障转移。

  • 配置管理:用户提交配置修改的工单后,管理员进行审核,并完成配置修改。


当然,作为运维管理平台,CacheCloud 除了提供运维操作以外,还提供了丰富的监控信息。


CacheCloud 不仅会收集 INFO 命令提供的实例实时运行状态信息,进行可视化展示,而且还会把实例运行状态信息保存下来,例如内存使用情况、客户端连接数、键值对数据量。这样一来,当 Redis 运行发生问题时,运维人员可以查询保存的历史记录,并结合当时的运行状态信息进行分析。


如果你希望有一个统一平台,把 Redis 实例管理相关的任务集中托管起来,CacheCloud 是一个不错的工具。


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