我們在應用 Redis 時，經常會面臨的運維工作，包括 Redis 的執行狀態監控 ，資料遷移 ，主從叢集 、切片叢集的部署和運維。接下來，我就從這三個方面，給你介紹一些工具。
我們先來學習下監控 Redis 實時執行狀態的工具，這些工具都用到了 Redis 提供的一個監控命令：INFO 。
最基本的監控命令：INFO 命令
Redis 本身提供的 INFO 命令會返回豐富的例項執行監控資訊，這個命令是 Redis 監控工具的基礎。
INFO 命令在使用時，可以帶一個引數 section，這個引數的取值有好幾種，相應的，INFO 命令也會返回不同型別的監控資訊。我把 INFO 命令的返回資訊分成 5 大類，其中，有的類別當中又包含了不同的監控內容，如下表所示：
在監控 Redis 執行狀態時，INFO 命令返回的結果非常有用。如果你想了解 INFO 命令的所有引數返回結果的詳細含義，可以檢視 Redis官網的介紹。
這裡，我給你提幾個運維時需要重點關注的引數以及它們的重要返回結果。
首先，無論你是執行單例項或是叢集，我建議你重點關注一下stat 、commandstat 、cpu 和 memory 這四個引數的返回結果，這裡麵包含了命令的執行情況（比如命令的執行次數和執行時間、命令使用的 CPU 資源），記憶體資源的使用情況（比如記憶體已使用量、記憶體碎片率），CPU 資源使用情況等，這可以幫助我們判斷例項的執行狀態和資源消耗情況。
另外，當你啟用 RDB 或 AOF 功能時，你就需要重點關注下 persistence 引數的返回結果，你可以通過它檢視到 RDB 或者 AOF 的執行情況。
如果你在使用主從叢集，就要重點關注下 replication 引數的返回結果，這裡麵包含了主從同步的實時狀態。
不過，INFO 命令只是提供了文字形式的監控結果，並沒有視覺化，所以，在實際應用中，我們還可以使用一些第三方開源工具，將 INFO 命令的返回結果視覺化。接下來，我要講的 Prometheus ，就可以通過外掛將 Redis 的統計結果視覺化。Redis效能指標監控！你知幾何？
面向 Prometheus 的 Redis-exporter 監控
Prometheus 是一套開源的系統監控報警框架。它的核心功能是從被監控系統中拉取監控資料，結合Grafana 工具，進行視覺化展示。
而且，監控資料可以儲存到時序資料庫中，以便運維人員進行歷史查詢。同時，Prometheus 會檢測系統的監控指標是否超過了預設的閾值，一旦超過閾值，Prometheus 就會觸發報警。
對於系統的日常運維管理來說，這些功能是非常重要的。而 Prometheus 已經實現了使用這些功能的工具框架。我們只要能從被監控系統中獲取到監控資料，就可以用 Prometheus 來實現運維監控。
Prometheus 正好提供了外掛功能來實現對一個系統的監控，我們把外掛稱為 exporter ，每一個 exporter 實際是一個採集監控資料的元件。exporter 採集的資料格式符合 Prometheus 的要求，Prometheus 獲取這些資料後，就可以進行展示和儲存了。
Redis-exporter 就是用來監控 Redis 的，它將 INFO 命令監控到的執行狀態和各種統計資訊提供給 Prometheus，從而進行視覺化展示和報警設定。目前，Redis-exporter 可以支援 Redis 2.0 至 6.0 版本，適用範圍比較廣。
除了獲取 Redis 例項的執行狀態，Redis-exporter 還可以監控鍵值對的大小和集合型別資料的元素個數，這個可以在執行 Redis-exporter 時，使用 check-keys 的命令列選項來實現。
此外，我們可以開發一個 Lua 指令碼，定製化採集所需監控的資料。然後，我們使用 scripts 命令列選項，讓 Redis-exporter 執行這個特定的指令碼，從而可以滿足業務層的多樣化監控需求。
最後，我還想再給你分享兩個小工具：redis-stat 和Redis Live。跟 Redis-exporter 相比，這兩個都是輕量級的監控工具。它們分別是用 Ruby 和 Python 開發的，也是將 INFO 命令提供的例項執行狀態資訊視覺化展示。
雖然這兩個工具目前已經很少更新了，不過，如果你想自行開發 Redis 監控工具，它們都是不錯的參考。
除了監控 Redis 的執行狀態，還有一個常見的運維任務就是資料遷移 。接下來，我們再來學習下資料遷移的工具。
資料遷移工具 Redis-shake
有時候，我們需要在不同的例項間遷移資料。目前，比較常用的一個資料遷移工具是Redis-shake ，這是阿里雲 Redis 和 MongoDB 團隊開發的一個用於 Redis 資料同步的工具。
Redis-shake 的基本執行原理，是先啟動 Redis-shake 程式，這個程式模擬了一個 Redis 例項。
然後，Redis-shake 程式和資料遷出的源例項進行資料的全量同步。
這個過程和 Redis 主從例項的全量同步是類似的。
源例項相當於主庫，Redis-shake 相當於從庫，源例項先把 RDB 檔案傳輸給 Redis-shake ，Redis-shake 會把 RDB 檔案傳送給目的例項。接著，源例項會再把增量命令傳送給 Redis-shake ，Redis-shake 負責把這些增量命令再同步給目的例項。
下面這張圖展示了 Redis-shake 進行資料遷移的過程：
Redis-shake 的一大優勢，就是支援多種型別的遷移。
首先，它既支援單個例項間的資料遷移，也支援叢集到叢集間的資料遷移。
其次，有的 Redis 切片叢集（例如 Codis）會使用 proxy 接收請求操作，Redis-shake 也同樣支援和 proxy 進行資料遷移。
另外，因為 Redis-shake 是阿里雲團隊開發的，所以，除了支援開源的 Redis 版本以外，Redis-shake 還支援雲下的 Redis 例項和雲上的 Redis 例項進行遷移，可以幫助我們實現 Redis 服務上雲的目標。
在資料遷移後，我們通常需要對比源例項和目的例項中的資料是否一致。如果有不一致的資料，我們需要把它們找出來，從目的例項中剔除，或者是再次遷移這些不一致的資料。
這裡，我就要再給你介紹一個資料一致性比對的工具了，就是阿里雲團隊開發的Redis-full-check 。
Redis-full-check 的工作原理很簡單，就是對源例項和目的例項中的資料進行全量比對，從而完成資料校驗。不過，為了降低資料校驗的比對開銷，Redis-full-check 採用了多輪比較的方法。
- 在第一輪校驗時，Redis-full-check 會找出在源例項上的所有 key，然後從源例項和目的例項中把相應的值也都查詢出來，進行比對。第一次比對後，Redis-full-check 會把目的例項中和源例項不一致的資料，記錄到 sqlite 資料庫中。
- 從第二輪校驗開始，Redis-full-check 只比較上一輪結束後記錄在資料庫中的不一致的資料。
為了避免對例項的正常請求處理造成影響，Redis-full-check 在每一輪比對結束後，會暫停一段時間。隨著 Redis-shake 增量同步的進行，源例項和目的例項中的不一致資料也會逐步減少，所以，我們校驗比對的輪數不用很多。
我們可以自己設定比對的輪數。具體的方法是，在執行 Redis-full-check 命令時，把引數 comparetimes 的值設定為我們想要比對的輪數。
等到所有輪數都比對完成後，資料庫中記錄的資料就是源例項和目的例項最終的差異結果了。
這裡有個地方需要注意下，Redis-full-check 提供了三種比對模式，我們可以通過 comparemode 引數進行設定。comparemode 引數有三種取值，含義如下：
- KeyOutline ，只對比 key 值是否相等；
- ValueOutline ，只對比 value 值的長度是否相等；
- FullValue ，對比 key 值、value 長度、value 值是否相等。
我們在應用 Redis-full-check 時，可以根據業務對資料一致性程度的要求，選擇相應的比對模式。如果一致性要求高，就把 comparemode 引數設定為 FullValue 。
好了，最後，我再向你介紹一個用於 Redis 叢集運維管理的工具 CacheCloud 。
叢集管理工具 CacheCloud
CacheCloud 是搜狐開發的一個面向 Redis 運維管理的雲平臺，它實現了主從叢集、哨兵叢集和 Redis Cluster 的自動部署和管理，使用者可以直接在平臺的管理介面上進行操作。
針對常見的叢集運維需求，CacheCloud 提供了 5 個運維操作。
- 下線例項 ：關閉例項以及例項相關的監控任務。
- 上線例項 ：重新啟動已下線的例項，並進行監控。
- 新增從節點 ：在主從叢集中給主節點新增一個從節點。
- 故障切換 ：手動完成 Redis Cluster 主從節點的故障轉移。
- 配置管理 ：使用者提交配置修改的工單後，管理員進行稽核，並完成配置修改。
當然，作為運維管理平臺，CacheCloud 除了提供運維操作以外，還提供了豐富的監控資訊。
CacheCloud 不僅會收集 INFO 命令提供的例項實時執行狀態資訊，進行視覺化展示，而且還會把例項執行狀態資訊儲存下來，例如記憶體使用情況、客戶端連線數、鍵值對資料量。這樣一來，當 Redis 執行發生問題時，運維人員可以查詢儲存的歷史記錄，並結合當時的執行狀態資訊進行分析。
如果你希望有一個統一平臺，把 Redis 例項管理相關的任務集中託管起來，CacheCloud 是一個不錯的工具。
更多關於 Redis 技術棧的學習，可以查閱民工哥技術之路的Redis技術系列專欄文章：Redis技術學習筆記總結（
來源：time.geekbang.org/column/article/305195
