Redis集群数据测试那些事儿，质量保证到底咋搞才靠谱

主要参考自知乎专栏“分布式缓存实践”和某技术博客“老王的运维笔记”中的相关文章）

说到测试Redis集群,很多人可能觉得就是搭个环境，跑几个get、set命令看看通不通就完事儿了，要真这么想，那线上出问题可别怪我没提醒你，保证Redis集群的数据质量，是个细致活儿，得从好几个方面下手，不能图省事。

最基础但也最不能忽略的,就是基础功能测试，这个阶段，你别想着什么花里胡哨的集群特性，就把它当成一个单机的Redis来测，你得确保最基本的五种数据结构——字符串、列表、哈希、集合、有序集合——的增删改查操作都是对的，你往一个列表里从左push两个值，再从右pop出来，顺序对不对？你给一个哈希表设置了多个字段，能不能一次性全取回来？这些看似小儿科的操作，如果在集群环境下因为某些未知原因出了错，那后面的高可用、高性能都成了空中楼阁，这部分测试，可以参考经典的Redis命令手册，一个一个命令过一遍，虽然枯燥，但这是根基。

基础打牢了,接下来就得直面“集群”这两个字了。集群容灾和故障转移测试是重头戏，这也是保证数据可靠性的核心，你不能光听运维说“我们配置了自动故障切换”就放心了，你得亲手“搞破坏”，具体怎么搞？你可以手动把集群的主节点给停掉，然后像个真正的用户一样，持续地对集群进行读写操作，这时候，你要盯着看： 第一，整个集群要多久才能发现主节点挂了？这个时间是不是在可接受范围内？ 第二，在切换的过程中，你的写操作是全部失败了，还是部分失败了？有没有数据丢失？根据“老王的运维笔记”里提到的经验，在故障切换的瞬间，极少数正在写入的数据可能会丢，这是很多集群方案的潜在风险点，你必须明确这个时间窗口有多长，以及业务是否能承受。 第三，新的主节点被选举出来之后，它上面的数据是不是完整的？能不能正常提供读写服务？这个过程最好用自动化脚本模拟个几百上千次，看看是不是每次都能成功恢复，避免小概率事件被忽略。

光能扛住节点宕机还不够,数据迁移和扩容缩容时的稳定性也得重点关照，当你给集群增加新节点，或者减少节点时，集群会进行数据迁移（就是把一些数据从老的节点搬到新的节点上），这个过程中最容易出的问题就是数据不一致，你可能在节点A上写了一个值，但由于迁移还没完成，你瞬间去节点B上读，可能读不到或者读到的是旧值，测试时，就要在数据迁移的“进行时”，疯狂地交叉进行读写操作，尤其要关注那些正在被迁移的“槽位”上的数据，用工具去对比不同节点上的数据是否最终一致，知乎专栏“分布式缓存实践”里强调，这个过程是检验集群数据一致性的“试金石”。

还得模拟一些极端和异常场景，网络突然出现严重延迟或者闪断（可以用工具模拟网络抖动），集群会怎么样？是部分节点被错误地判定为下线，导致脑裂（就是一部分节点认为主节点挂了选出了新主，但实际老主节点还活着，导致出现两个“主”），还是直接僵死了？再比如，给你的Redis集群施加巨大的压力，把内存打到接近100%，看看集群的表现，是优雅地根据淘汰策略删除旧数据，还是直接崩溃？这些边界情况不测明白，线上随时可能爆雷。

数据持久化的验证也不能忘，就算集群本身高可用，但如果整个机房都断电了，还得靠RDB快照和AOF日志来恢复数据，你需要定期做灾难恢复演练：故意毁掉一个集群，然后用备份的RDB和AOF文件在新的机器上重建，重建完成后，要严格校验恢复出来的数据是否和毁掉之前一模一样，特别是最后一段时间写入的数据有没有丢失。

测试Redis集群的数据质量,不能停留在表面，它需要你像一个“破坏王”一样，主动去制造各种故障，然后仔细观察系统的反应和数据的状态，从单个命令的正确性，到集群的故障自愈能力，再到数据迁移和极端情况下的稳定性，最后到灾难恢复，每一个环节都得抠得细之又细，你才能拍着胸脯说，这个Redis集群是靠谱的。