這篇文章跟大家分享一些好用的Redis維運工具，看看怎麼進行運作狀態監控、資料遷移、叢集管理，希望對大家有幫助！
我們在應用Redis時，經常會面臨的維運工作，包括Redis的運作狀態監控，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，來介紹一些工具給你。我們先來學習下監控Redis即時運作狀態的工具，這些工具都用到了Redis提供的一個監控指令：INFO。 【相關建議：Redis影片教學】
##Redis本身提供的INFO指令會傳回豐富的實例執行監控訊息，這個指令是Redis監控工具的基礎。
INFO指令在使用時，可以帶一個參數section，這個參數的取值有好幾種，對應的，INFO指令也會回傳不同類型的監控資訊。我把INFO指令的回傳資訊分成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運行狀態時，INFO指令傳回的結果非常有用。如果你想了解INFO指令的所有參數回傳結果的詳細意義，可以查看Redis
的介紹。這裡，我給你提幾個維運時需要重點關注的參數以及它們的重要回傳結果。 首先，
無論你是運行單一實例或是集群，我建議你專注於stat、commandstat、cpu和memory這四個參數的返回結果，這裡麵包含了命令的執行情況（例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（例如記憶體已使用量、記憶體碎片率），CPU資源使用情況等，這可以幫助我們判斷實例的運作狀態和資源消耗情況。 另外，當你啟用RDB或AOF功能時，你需要專注於下persistence參數的回傳結果，你可以透過它來查看RDB或AOF的執行情況。
如果你在使用主從集群，就要專注於下replication參數的回傳結果，這裡麵包含了主從同步的即時狀態。
不過，INFO指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，我們也可以使用一些第三方開源工具，將INFO指令的回傳結果視覺化。接下來，我要講的Prometheus，就可以透過插件將Redis的統計結果視覺化。
面向Prometheus的Redis-exporter監控
Prometheus是一套開源的系統監控警報框架。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，進行視覺化展示。而且，監控資料可以儲存到時序資料庫中，以便維運人員進行歷史查詢。同時，Prometheus會偵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就會觸發警報。 對於系統的日常維運管理來說，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取得到監控數據，就可以用Prometheus來實現維運監控。
Prometheus剛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實際上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取得這些資料後，就可以進行展示和保存了。
Redis-exporter就是用來監控Redis的，它將INFO指令監控到的運作狀態和各種統計資料提供給Prometheus，從而進行視覺化展示和警報設定。目前，Redis-exporter可以支援Redis 2.0至6.0版本，適用範圍比較廣。 除了取得Redis實例的運作狀態，Redis-exporter還可以監控鍵值對的大小和集合類型資料的元素個數，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腳本，客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運行這個特定的腳本，從而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指令提供的實例運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的運作狀態，還有一個常見的維運任務就是資料遷移。接下來，我們再來學習下資料遷移的工具。
有時候，我們需要在不同的實例間遷移資料。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的基本運作原理，是先啟動Redis-shake進程，這個進程模擬了一個Redis實例。然後，Redis-shake進程和資料遷出的來源實例進行資料的全量同步。
這個過程和Redis主從實例的全量同步是類似的。
來源實例相當於主庫，Redis-shake相當於從庫，來源實例先把RDB檔案傳送給Redis-shake，Redis-shake會把RDB檔案送到目的實例。接著，來源實例會再把增量指令傳送給Redis-shake，Redis-shake負責把這些增量指令再同步給目的實例。
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，就是支援多種類型的遷移。
首先，它既支援單一實例間的資料遷移，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是由阿里雲端團隊開發的，所以，除了支援開源的Redis版本以外，Redis-shake也支援雲端下的Redis實例和雲端上的Redis實例進行遷移，可以幫助我們實現Redis服務上雲端的目標。
在資料遷移後，我們通常需要比較來源實例和目的實例中的資料是否一致。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，就是阿里雲端團隊開發的Redis-full-check。
Redis-full-check的工作原理很簡單，就是對來源實例和目的實例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會找出在來源實例上的所有key，然後從來源實例和目的實例中把對應的值也都找出來，進行比對。第一次比對後，redis-full-check會把目的實例中和來源實例不一致的數據，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。
為了避免對實例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，來源實例和目的實例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指令時，把參數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來源實例和目的實例最終的差異結果了。
這裡有個地方需要注意下，Redis-full-check提供了三種比對模式，我們可以透過comparemode參數來設定。 comparemode參數有三種取值，意義如下：
CacheCloud是搜狐開發的一個針對Redis維管理的雲端平台，它實作了主從叢集、哨兵叢集和Redis Cluster的自動部署和管理，使用者可以直接在平台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。
當然，身為維運管理平台，CacheCloud除了提供維運操作以外，也提供了豐富的監控資訊。
CacheCloud不僅會收集INFO指令提供的實例即時運行狀態信息，進行視覺化展示，而且還會把實例運行狀態資訊保存下來，例如記憶體使用情況、客戶端連接數、鍵值對資料量。這樣一來，當Redis運作發生問題時，維運人員可以查詢已儲存的歷史記錄，並結合當時的運作狀態資訊進行分析。
如果你希望有一個統一平台，把Redis實例管理相關的任務集中託管起來，CacheCloud是一個不錯的工具。
這堂課，我介紹了幾種Redis的維運工具給你。
我們先了解Redis的INFO指令，這個指令是監控工具的基礎，監控工具都會基於INFO指令提供的資訊進行二次加工了。我們也學習了3種用來監控Redis即時運作狀態的維運工具，分別是Redis-exporter、redis-stat和Redis Live。
關於資料遷移，我們既可以使用Redis-shake工具，也可以透過RDB檔案或是AOF檔進行遷移。
在維運Redis時，剛剛講到的多款開源工具，已經可以滿足我們的不少需求了。但是，有時候，不同業務線對Redis維運的需求可能並不一樣，直接使用現成的開源工具可能無法滿足全部需求，在這種情況下，建議你基於開源工具進行二次開發或是自研，從而更好地滿足業務使用需求。
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