Redis集群在线迁移怎么高效搞定，实操经验分享和技巧总结

我之前看过一篇来自某技术团队博客的分享,讲的是他们如何在不影响线上业务的情况下，把一个大型Redis集群的数据迁移到另一个新的集群，整个过程他们没用什么特别高深的工具，就是用了Redis自带的命令，但思路很巧妙，我觉得非常实用。

他们的核心方法叫“双写”，顾名思义，就是在一段时间内，把数据同时写到旧集群和新集群里，这听起来简单，但具体怎么做才能高效又不出错，里面有不少细节。

第一步：准备工作，把新集群搭起来 这个没啥好说的，就是按照你的需求，把新的Redis集群搭建好，并且确保网络互通，这里有个小技巧，他们建议在业务低峰期开始操作，这样万一出点问题，影响也小。

第二步：开启“数据同步”和“双写” 这是最关键的一步，他们不是一口气把旧集群的数据全部复制过去，那样数据量太大，耗时久，而且期间旧集群还在不停写新数据，很容易导致两边数据不一致。

他们的做法是先利用Redis的MIGRATE命令，或者更常见的，用一个叫redis-shake的开源工具（这个是阿里云开源的一个工具，很多团队都用它来做数据同步），开始把旧集群的存量数据“悄悄地”同步到新集群，这个同步过程可以慢慢来，因为不影响旧集群对外服务。

在存量数据同步的同时,他们会在应用程序的代码里动手术，也就是修改写数据的逻辑，让每一次写请求，不再是只写旧集群，而是同时写旧集群和新集群，读请求呢？暂时还是全部走旧集群，保证业务稳定，这个代码改动需要发布上线，这就是所谓的“双写”开始了。

第三步：增量数据追平 由于在第二步的存量数据同步过程中，旧集群依然有新的写操作，所以新集群的数据肯定会比旧集群旧一点，等存量数据基本同步完成后，他们会让redis-shake这类工具再跑一次，专门同步一下在存量同步期间产生的增量数据，因为这段时间不长，增量数据量不大，所以这次同步会非常快，这次同步的目的，就是让两个集群的数据几乎完全一致。

第四步：切换读流量 当确认新集群的数据已经和旧集群基本一致后，最稳妥的做法是“灰度切换”读流量，可以先让一小部分用户（比如1%的用户）的读请求走到新集群上，观察一段时间，看看有没有报错，数据对不对，如果一切正常，再慢慢扩大这个比例，比如到10%、50%，最后全部切换到新集群，这个过程可以很灵活，通过配置中心或者负载均衡器的策略来动态调整，不需要重启服务。

第五步：验证和下线旧集群 当所有的读流量都切换到新集群，并且稳定运行了一段时间（比如24小时）后，就可以确认迁移成功了，这时候，再回过头去把应用程序代码里的“双写”逻辑去掉，让程序只写新集群，旧集群就可以放心地下线了。

我总结的几个实用技巧：

1. 监控一定要到位：在整个迁移过程中，必须死死盯住两个集群的监控指标，比如CPU、内存、网络IO、延迟等，一旦发现新集群有异常，可以立刻把读流量切回旧集群。
2. 密钥（Key）的兼容性：迁移前一定要检查新集群的配置，特别是像hash-tag这种规则，必须和旧集群保持一致，否则数据分布会出问题，导致找不到数据。
3. 做好回滚预案：心里要清楚，万一迁移失败，怎么快速退回去，通常就是关闭双写，把读流量全部切回旧集群，这是最保险的退路。
4. 选择合适的工具：像redis-shake这种工具，对大量数据的迁移效率很高，而且支持断点续传，比单纯用Redis命令更省心，这是那篇博客里强烈推荐的。
5. 在测试环境充分演练：这么重要的操作，千万别直接在生产环境干，一定要在测试环境模拟好几遍，把流程跑通，预估出每个阶段大概要花多长时间，可能会遇到什么坑。

这个方法的核心思想就是“平滑”二字，通过双写和灰度切换，把一个大风险的操作，分解成多个可观察、可回滚的小步骤，最大程度保证线上业务的稳定，虽然比那种停服迁移的方式周期长一点，但对于需要7x24小时服务的系统来说，是非常值得的。