随着公司项目的发展，单台redis的性能逐渐达到瓶颈，为了保证业务的正常运行，必须对单台redis进行扩展，组建redis的集群。在这次集群组建的过程中我们采用了豌豆荚开源的codis集群来承接业务需求，通过再开多个实例的方式来分担redis的业务压力。具体的codis集群搭建的过程就不在此赘述，本文主要记录线上redis数据迁移到codis中的过程。
在迁移数据前，我们对redis中现有数据量做了统计，其aof持久化文件大小达到22G左右(新重写的aof文件大小)。在迁移前我们准备了三种方案来完成数据迁移工作：
「第一种」是停止线上业务，对redis数据完全持久化后再使用持久化文件做数据的导入工作。此种方式是最为稳妥也最简单的导入方式，但是缺点在于必须停止线上业务进行操作，数据持久化和导入期间不允许线上业务对Redis进行操作，停服务时间包括持久化时间，数据导入时间，预估时间在30-60分钟。因为会停服时间过长，此方案最终被放弃。
「第二种」是通过Redis数据迁移工具来完成迁移操作，现在市面上主要的迁移工具有codis官方提供的迁移工具redis-port以及唯品会开源的redis-migrate-tool，这两个工具在原理上都是一样的，模拟一个redis的slave，然后从源redis中同步数据到新的集群，这两种工具都支持数据的热同步，可以不停线上服务的同时同步数据，然后做一次闪断将业务切换到新的集群就可以了。但是这两个工具都有一些不支持的redis命令，比如redis-migrate-tool不支持RPOPLPUSH命令，而且对于不支持的命令其会直接丢弃，并不会修改数据（我也是醉了，写操作命令不支持，居然敢说支持热同步，谁给的唯品会勇气）。所以这种方案最终也被放弃。
「第三种」是通过利用reids的appendonly文件来导入数据，由于redis采用aof的方式持久化时会把所有的操作按时间记录到持久化文件中，这就意味着如果我们能记录下在某个时间点这个文件内容的，然后就可以进行增量的备份，导入等操作，但是如何记录某个时间点上这个文件的内容呢？其实很简单，我们可以手动对redis进行aof文件的重写，然后利用redis info信息中aof_base_size 和 aof_current_size这两个值来做增量数据的导入就可以了。其中我们还需要利用head和tail命令的两个功能，就是按字节截取文件内容，具体的方案如下：
1、关闭自动重写aof，避免在我们操作appendonly文件时redis自动重写，从而导致我们记录的字节点发生变化。
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> CONFIG SET auto-aof-rewrite-percentage 0
2、手动执行自动重写操作，创建一份完整的appendonly.aof文件，这可以提高我们数据导入的速度，待执行完成后，我们要获取一下当前的 aof_base_size 值，使用这个值来导入数据到codis。
代码语言：javascript复制127.0.0.1:6379> BGREWRITEAOF #开始重写aof文件
127.0.0.1:6379> info
……
aof_enabled:1
aof_rewrite_in_progress:0 #当前是否有重写进程在执行，1表示正在重写aof，0表示当前没有重写操作
aof_rewrite_scheduled:0
aof_last_rewrite_time_sec:417 #上次重写操作使用的时间，单位是秒
aof_current_rewrite_time_sec:-1
aof_last_bgrewrite_status:ok #上次重写操作的执行结果，ok表示正常
aof_last_write_status:ok
aof_current_size:26501437420 #aof文件当前的字节数，做增量数据导入是会用到
aof_base_size:22704815550 #aof文件重写完成时的字节数
aof_pending_rewrite:0
aof_buffer_length:0
aof_rewrite_buffer_length:0
aof_pending_bio_fsync:0
aof_delayed_fsync:57
……
此时我们可以看到，aof_base_size 这个参数的值就是redis在执行完一次完整的aof文件重写后那一时刻的aof文件的字节数，aof_current_size 这个参数的值就是从aof重写完成时间点到当前时间点的aof文件的字节数，其中两者的差值就是这段时间的增量数据，利用这个字节数就可以做增量数据的导入了。
3、导入重写完成时的redis数据，通过head命令截取了appendonly.aof文件的前22704815550个字节，导入codis中
代码语言：javascript复制head -c 22704815550 /var/lib/redis/6379/appendonly.aof | redis-cli -h codis地址 -p codis端口 --pipe
4、停止业务，禁用源redis端口，保证在切换过程中没有新的redis操作进行，此时可以通过iptables封掉redis端口的方式，或者直接停止redis服务来控制，本文采用iptables的方式来封锁端口。
5、确保没有新的redis操作后，我们查看info信息中当前 aof_current_size 参数的值，准备做增量数据的导入。利用tail命令和aof_current_size - aof_base_size的差值来进行增量数据的导入。
代码语言：javascript复制tail -c 3796621870 /var/lib/redis/6379/appendonly.aof | redis-cli -h codis地址 -p codis端口 --pipe
6、修改业务代码中redis的地址到codis的地址，启动服务，此时原redis的访问端口依然被封闭，待服务正常后就可以关闭原redis服务了。
至此，reids中的数据已经完全导入到新的codis集群中了。在本方案中，线上业务需要停止服务，但是停服时间已经得到了大幅度的减少。在第一次导入数据时aof文件有22G，耗时大概10分钟左右，但此时线上的业务并没有停止，在第二次导入增量数据的时候，经过实测1G左右的增量数据导入时间大概在1分钟左右，加上封端口等操作，基本可以控制在5分钟内完成。上述步骤还可以通过脚本来完成，可以进一步缩减停服时间到两分钟之内，这个时间对于公司当前的场景是可以接受的。
