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Redis 大數據量高速遷移,2000W key不到2分鐘!

數據庫小組 ? 來源:數據庫小組 ? 作者:數據庫小組 ? 2023-09-12 15:40 ? 次閱讀
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Redis是目前最流行的鍵值對存儲數據庫,憑借高性能和豐富的數據類型的特性,不僅可以作為緩存,還可以作為一個可持久化的數據庫存儲。隨著業務的發展和版本的迭代,必然會遇到內存不足、集群節點不夠和BUG等一系列問題。為了防止這些問題導致的系統故障,常常會把對內存、集群節點擴縮容和版本升級等操作作為工作考核的重要一項。這些操作都涉及了數據的遷移,所以,提供高效、安全的不停機數據遷移方案是非常有必要的。

現在,NineData 在支持業務不中斷的前提下,實現了配置簡單、穩定、高效、安全的數據遷移服務,很好地滿足版本升級、擴容、縮容等場景下對數據遷移和同步的需求。經實測,NineData 可在 2分鐘內完成2000萬個 key(5GB)數據的遷移,平均 遷移速度為 164398 個key/秒,性能是開源工具的2倍多。

1、傳統的遷移方案

目前,數據遷移主要的方式有:使用 RDB 遷移,或一些開源工具進行數據遷移。對于這些方式的遷移,會存在一些問題:

需要停機,對于拷貝 RDB 文件方式的遷移,不能保障在線業務,并且也不能兼容大版本升級。

準確性難保障,不支持數據檢測能力,遷移后的數據質量難以保障。

可靠性差,對于開源工具,遷移異常后,進程直接退出。

運維性差,不能進行暫停、限流、告警等操作。

2、高性能的遷移方案

NineData 提供的數據復制同時包含了數據遷移和數據同步的能力,在不影響業務的前提下,提供了高效、穩定、安全的遷移能力。相較于傳統遷移比,NineData 的 Redis 數據遷移能力有如下優勢:

?? 簡單易用

一分鐘即可完成任務配置,并全自動化完成任務遷移。

?? 強勁性能

通過動態攢批、隊列優化、流式內存管理等核心技術,遷移性能達到16萬key/秒,性能是開源遷移工具的2倍,有效保障遷移效率。

?? 高可靠

結合新型斷點、異常診斷及豐富的修復手段,對于遷移過程中可能出現軟硬件故障,提供完善的容災能力,大大提高了遷移的成功率。

通過上述優勢,保證了 NineData 在 Redis 遷移場景下的領先性。另外,NineData 還提供了對比功能,包含全量、快速和不一致復檢的對比方式,并且也支持不同的對比頻率。在遷移或復制結束后,通過對比,有效地保障數據的質量。

3、操作使用

NineData 在提供強大遷移能力的同時,也保證了使用的簡單性,只需1分鐘就能完成遷移任務的配置,實現完全自動化的數據遷移過程。下面我們來看下整個任務的配置過程:

3.1 遷移鏈路的配置

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遷移鏈路的配置

1. 配置任務名稱,選擇要遷移的源和目標實例。

2. 選擇復制類型,數據遷移選擇結構和全量復制(數據遷移)。

3. 根據需要,選擇合適的沖突處理策略。

3.2 選擇遷移對象

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選擇遷移對象

選擇遷移對象:可選擇不同 DB 進行遷移。

3.3 配置映射對象

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配置映射對象

配置映射:可以把源實例的多個數據庫(0~15)映射到目標實例的指定1個或多個數據庫,通過該映射能力可以實現類似于 MySQL 多源復制的場景。

3.4 預檢查

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預檢查

通過完善的檢查項,保證了遷移任務的穩定性。到此,我們就完成了一個高效、安全的 Redis 遷移任務的配置,當完成配置并啟動任務后,NineData 會自動啟動全量復制及增量復制過程,實現全自動化的數據遷移。

同時,為了提供更好的遷移體驗,NineData 針對遷移過程提供了完善的觀測、干預能力。其不但提供對象遷移的詳細狀態、進展、詳情,還通過監控和日志透露后臺線程的內部執行情況,幫助用戶全方位追蹤遷移進展。同時,還針對運行過程中可能出現的異常情況,提供基礎診斷和遷移限流能力,讓用戶能夠自主快速地診斷并修復鏈路,保障遷移穩定性。遷移期間的信息:

wKgZomUAFgWAbGseAAbFCaKQEZI809.jpg

NineData針對遷移過程提供了完善的觀測能力

wKgaomUAFgaAFSf0AAW9F3NV8z4056.jpg

NineData提供完善的可干預能力

wKgZomUAFgaAUjXRAAXHHgxDSTo964.jpg

NineData提供基礎診斷和遷移限流能力

4、總結

NineData 基于全量復制、增量日志復制技術,提供了高效、安全可靠的 Redis 不停機遷移方案。當然,除了 Redis,NineData 已經支持數十種常見數據庫的遷移復制,實現數據庫遷移、數據容災、數據雙活、數據倉庫實時集成等業務場景。同時,除了 SAAS 模式外,還提供了企業專屬集群模式,滿足企業最高的數據安全合規要求。目前,NineData已在運營商、金融、制造業、地產、電商等多個行業完成大規模應用實踐。

審核編輯 黃宇

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