工作中使用 redis 時，如果大家公司沒有專業運維，可能開發人員就會面臨這些運維的工作，包括 Redis 的運行狀態監控，數據遷移，主從集群、切片集群的部署和運維等等。本文我就從這三個方面，給大家介紹一些工具，幫助大家更好的運維管理 Redis。最后文末還有免費紅包封面可以領取，回饋給各位讀者朋友。
本文目錄如下，
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最基本的監控命令：INFO 命令
我們先來學習下監控 Redis 實時運行狀態的工具，這些工具都用到了 Redis 提供的一個監控命令：INFO。
Redis 本身提供的 INFO 命令會返回豐富的實例運行監控信息，這個命令是 Redis 監控工具的基礎。
INFO 命令在使用時，可以帶一個參數 section，這個參數的取值有好幾種，相應的，INFO 命令也會返回不同類型的監控信息。我把 INFO 命令的返回信息分成 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：
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在監控 Redis 運行狀態時，INFO 命令返回的結果非常有用。如果你想了解 INFO 命令的所有參數返回結果的詳細含義，可以查看 Redis 官網的介紹。這里，我給你提幾個運維時需要重點關注的參數以及它們的重要返回結果。
首先，無論你是運行單實例或是集群，我建議你重點關注一下 stat、commandstat、cpu 和 memory 這四個參數的返回結果，這里面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），內存資源的使用情況（比如內存已使用量、內存碎片率），CPU 資源使用情況等，這可以幫助我們判斷實例的運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 參數的返回結果，你可以通過它查看到 RDB 或者 AOF 的執行情況。
如果你在使用主從集群，就要重點關注下 replication 參數的返回結果，這里面包含了主從同步的實時狀態。
不過，INFO 命令只是提供了文本形式的監控結果，并沒有可視化，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 命令的返回結果可視化。接下來，我要講的 Prometheus，就可以通過插件將 Redis 的統計結果可視化。
面向 Prometheus 的 Redis-exporter 監控
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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數據，結合 Grafana 工具，進行可視化展示。而且，監控數據可以保存到時序數據庫中，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。
Prometheus 官網地址：https://prometheus.io/
對于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數據，就可以用 Prometheus 來實現運維監控。
Prometheus 正好提供了插件功能來實現對一個系統的監控，我們把插件稱為 exporter，每一個 exporter 實際是一個采集監控數據的組件。exporter 采集的數據格式符合 Prometheus 的要求，Prometheus 獲取這些數據后，就可以進行展示和保存了。
Redis-exporter 就是用來監控 Redis 的，它將 INFO 命令監控到的運行狀態和各種統計信息提供給 Prometheus，從而進行可視化展示和報警設置。目前，Redis-exporter 可以支持 Redis 2.0 至 6.0 版本，適用范圍比較廣。
Redis-exporter 地址：https://Github.com/oliver006/redis_exporter
除了獲取 Redis 實例的運行狀態，Redis-exporter 還可以監控鍵值對的大小和集合類型數據的元素個數，這個可以在運行 Redis-exporter 時，使用 check-keys 的命令行選項來實現。
此外，我們可以開發一個 Lua 腳本，定制化采集所需監控的數據。然后，我們使用 scripts 命令行選項，讓 Redis-exporter 運行這個特定的腳本，從而可以滿足業務層的多樣化監控需求。
除了監控 Redis 的運行狀態，還有一個常見的運維任務就是數據遷移。接下來，我們再來學習下數據遷移的工具。
數據遷移工具 Redis-shake
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有時候，我們需要在不同的實例間遷移數據。目前，比較常用的一個數據遷移工具是 Redis-shake，這是阿里云 Redis 和 MongoDB 團隊開發的一個用于 Redis 數據同步的工具。
Redis-shake 地址：https://github.com/tAIr-opensource/RedisShake
Redis-shake 的基本運行原理，是先啟動 Redis-shake 進程，這個進程模擬了一個 Redis 實例。然后，Redis-shake 進程和數據遷出的源實例進行數據的全量同步。
這個過程和 Redis 主從實例的全量同步是類似的。
源實例相當于主庫，Redis-shake 相當于從庫，源實例先把 RDB 文件傳輸給 Redis-shake，Redis-shake 會把 RDB 文件發送給目的實例。接著，源實例會再把增量命令發送給 Redis-shake，Redis-shake 負責把這些增量命令再同步給目的實例。
下面這張圖展示了 Redis-shake 進行數據遷移的過程：
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Redis-shake 的一大優勢，就是支持多種類型的遷移。
首先，它既支持單個實例間的數據遷移，也支持集群到集群間的數據遷移。
其次，有的 Redis 切片集群（例如 Codis）會使用 proxy 接收請求操作，Redis-shake 也同樣支持和 proxy 進行數據遷移。
另外，因為 Redis-shake 是阿里云團隊開發的，所以，除了支持開源的 Redis 版本以外，Redis-shake 還支持云下的 Redis 實例和云上的 Redis 實例進行遷移，可以幫助我們實現 Redis 服務上云的目標。
在數據遷移后，我們通常需要對比源實例和目的實例中的數據是否一致。如果有不一致的數據，我們需要把它們找出來，從目的實例中剔除，或者是再次遷移這些不一致的數據。
這里，我就要再給你介紹一個數據一致性比對的工具了，就是阿里云團隊開發的 Redis-full-check。
Redis-full-check 的工作原理很簡單，就是對源實例和目的實例中的數據進行全量比對，從而完成數據校驗。不過，為了降低數據校驗的比對開銷，Redis-full-check 采用了多輪比較的方法。
在第一輪校驗時，Redis-full-check 會找出在源實例上的所有 key，然后從源實例和目的實例中把相應的值也都查找出來，進行比對。第一次比對后，redis-full-check 會把目的實例中和源實例不一致的數據，記錄到 sqlite 數據庫中。
從第二輪校驗開始，Redis-full-check 只比較上一輪結束后記錄在數據庫中的不一致的數據。
為了避免對實例的正常請求處理造成影響，Redis-full-check 在每一輪比對結束后，會暫停一段時間。隨著 Redis-shake 增量同步的進行，源實例和目的實例中的不一致數據也會逐步減少，所以，我們校驗比對的輪數不用很多。
我們可以自己設置比對的輪數。具體的方法是，在運行 redis-full-check 命令時，把參數 comparetimes 的值設置為我們想要比對的輪數。
等到所有輪數都比對完成后，數據庫中記錄的數據就是源實例和目的實例最終的差異結果了。
這里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 參數進行設置。
comparemode 參數有三種取值，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，可以根據業務對數據一致性程度的要求，選擇相應的比對模式。如果一致性要求高，就把 comparemode 參數設置為 FullValue。
好了，最后，我再向你介紹一個用于 Redis 集群運維管理的工具 CacheCloud。
集群管理工具 CacheCloud
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CacheCloud 是搜狐開發的一個面向 Redis 運維管理的云平臺，它實現了主從集群、哨兵集群和 Redis Cluster 的自動部署和管理，用戶可以直接在平臺的管理界面上進行操作。
CacheCloud 地址：https://github.com/sohutv/cachecloud
針對常見的集群運維需求，CacheCloud 提供了 5 個運維操作。
- 下線實例：關閉實例以及實例相關的監控任務。
- 上線實例：重新啟動已下線的實例，并進行監控。
- 添加從節點：在主從集群中給主節點添加一個從節點。
- 故障切換：手動完成 Redis Cluster 主從節點的故障轉移。
- 配置管理：用戶提交配置修改的工單后，管理員進行審核，并完成配置修改。
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信息。
CacheCloud 不僅會收集 INFO 命令提供的實例實時運行狀態信息，進行可視化展示，而且還會把實例運行狀態信息保存下來，例如內存使用情況、客戶端連接數、鍵值對數據量。這樣一來，當 Redis 運行發生問題時，運維人員可以查詢保存的歷史記錄，并結合當時的運行狀態信息進行分析。
如果你希望有一個統一平臺，把 Redis 實例管理相關的任務集中托管起來，CacheCloud 是一個不錯的工具。
總結一下
本文中我給大家介紹了幾種 Redis 的運維工具，我們先了解了 Redis 的 INFO 命令，這個命令是監控工具的基礎，監控工具都會基于 INFO 命令提供的信息進行二次加工。
我們還學習了 3 種用來監控 Redis 實時運行狀態的運維工具，分別是 Redis-exporter、redis-stat 和 Redis Live。
關于數據遷移，我們既可以使用 Redis-shake 工具，也可以通過 RDB 文件或是 AOF 文件進行遷移。
最后就是集群管理，我們可以使用 CacheCloud 平臺，通過管理界面對 Redis 集群做管理和部署。
