Redis数据迁移：resharding过程详解

Redis数据迁移：resharding过程详解

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Redis集群的resharding（重分片）是解决数据分布不均、扩容缩容的核心能力。当业务增长导致部分节点负载过高，或需要下线老旧服务器时，resharding能在不中断服务的前提下完成槽位（slot）和数据的迁移。本文将从原理、操作步骤到源码实现，全面解析Redis集群的resharding过程。

1. Resharding核心概念与痛点

1.1 为什么需要Resharding？

Redis集群将16384个槽位（slot） 分配给不同主节点，每个槽位对应一部分键值数据。随着业务发展，可能出现以下问题：

• 数据倾斜：热点数据集中在少数槽位，导致部分节点CPU/内存使用率过高
• 集群扩容：新增节点后需重新分配槽位以利用新资源
• 节点下线：需要将故障节点的槽位迁移到其他健康节点

经典痛点：电商大促前，某商品详情页缓存导致单个Redis节点内存使用率达90%，而其他节点仅30%。通过resharding将热点槽位拆分到多个节点，最终将负载均衡到50%以下。

1.2 关键术语解析

术语	定义	关联文件
槽位（Slot）	Redis集群将数据划分为16384个逻辑单元，范围0-16383	src/cluster.h
迁移（Migration）	将槽位从源节点移动到目标节点的过程	src/cluster.c
导入（Importing）	目标节点接收槽位数据的状态	src/cluster_legacy.c
迁出（Migrating）	源节点转移槽位数据的状态	src/cluster_legacy.c
槽位映射表	记录每个槽位当前归属节点的全局表	src/cluster.c:server.cluster->slots

2. Resharding实现原理

2.1 槽位迁移三阶段模型

Redis的resharding通过三阶段状态机保证数据一致性，每个槽位在迁移过程中会依次经历以下状态：

• Stable：槽位由当前节点正常服务，可读写
• Migrating：源节点仍响应读请求，但写请求会转发到目标节点
• Importing：目标节点接收源节点迁移的数据，并处理新写入请求

2.2 数据迁移核心流程

单个槽位的迁移包含以下步骤（对应src/cluster.c:clusterStartResharding函数）：

关键机制：ASK重定向确保迁移期间写操作不丢失，这与MOVED重定向（永久迁移）的区别在于：ASK仅对当前请求生效，而MOVED会更新客户端的槽位映射缓存。

3. 手动Resharding完整操作步骤

3.1 环境准备与检查

在执行resharding前，需确保集群满足以下条件：

1. 所有节点健康在线（CLUSTER INFO返回cluster_state:ok）
2. 从节点与主节点数据同步正常（master_link_status:up）
3. 禁用集群自动故障转移（避免迁移期间触发不必要的主从切换）

# 检查集群状态
redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 6379 cluster info | grep cluster_state

# 禁用自动故障转移（可选）
redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 6379 config set cluster-allow-replica-migration no

3.2 使用redis-cli执行Resharding

Redis提供两种resharding工具：传统的redis-trib.rb（Ruby实现）和Redis 5.0+内置的redis-cli --cluster（C实现）。推荐使用后者，无需额外安装Ruby依赖。

3.2.1 启动交互式Resharding

redis-cli --cluster reshard 192.168.1.100:6379

3.2.2 关键参数配置

执行命令后需依次输入：

1. 迁移槽位数量：如需要迁移500个槽位
2. 目标节点ID：接收槽位的主节点ID（可通过CLUSTER NODES获取）
3. 源节点ID：可选多个源节点，输入all表示从所有节点迁移
4. 确认计划：输入yes开始执行迁移

示例输出：

How many slots do you want to move (from 1 to 16384)? 500
What is the receiving node ID? 3c3a0c74aae0b56170ccb03a76b60cfe7dc1912e
Please enter all the source node IDs.
  Type 'all' to use all the nodes as source nodes for the hash slots.
  Type 'done' once you entered all the source nodes IDs.
Source node #1: all

3.3 迁移过程监控

可通过以下命令实时监控迁移进度：

# 查看指定节点的槽位迁移状态
redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 6379 cluster slots | grep -A 10 "migrating"

# 统计已迁移的键数量
redis-cli -c -h 192.168.1.100 -p 6379 cluster countkeysinslot 1234

迁移指标：正常情况下，单个槽位迁移耗时与键数量成正比，10万键约需2-3秒（受网络带宽影响）。可通过utils/create-cluster脚本模拟测试环境。

4. 源码级解析：Resharding核心实现

4.1 槽位状态管理

Redis通过位图（bitmap） 高效存储槽位状态，每个节点维护两个关键位图：

• node->slots：节点负责的槽位集合（16384 bits）
• server.cluster->slots：全局槽位-节点映射表

// 标记槽位为迁移中状态（源节点）
void clusterSetSlotMigrating(int slot, clusterNode *node) {
    server.cluster->migrating_slots_to[slot] = node;
    bitmapSetBit(server.cluster->migrating_slots, slot); // [src/cluster_legacy.c:56]
}

// 标记槽位为导入状态（目标节点）
void clusterSetSlotImporting(int slot, clusterNode *node) {
    server.cluster->importing_slots_from[slot] = node;
    bitmapSetBit(server.cluster->importing_slots, slot); // [src/cluster_legacy.c:57]
}

4.2 数据迁移核心函数

clusterMigrateSlot函数实现单个槽位的完整迁移逻辑，位于src/cluster.c:1083：

int clusterMigrateSlot(int slot, clusterNode *target) {
    clusterNode *source = server.cluster->slots[slot];
    list *keys = listCreate();
    
    // 步骤1：获取源节点槽位所有键
    dictIterator *di = dictGetSafeIterator(server.db[0].dict);
    while((de = dictNext(di))) {
        robj *key = dictGetKey(de);
        if (keyHashSlot(key->ptr, sdslen(key->ptr)) == slot) {
            listAddNodeTail(keys, key);
        }
    }
    
    // 步骤2：逐个迁移键
    while((key = listPopHead(keys))) {
        migrateKey(key, target); // 调用DUMP+RESTORE
    }
    
    // 步骤3：更新槽位映射并广播
    clusterSetSlotNode(slot, target);
    clusterBroadcastSlotInfo(slot);
    return C_OK;
}

性能优化：迁移过程使用渐进式遍历（progressive iteration），避免长时间阻塞主线程。每次迭代处理100个键后主动让出CPU，通过server.cluster_migration_chunk_size参数控制（默认10）。

4.3 故障恢复机制

当迁移中断时，Redis通过槽位状态回滚保证一致性：

1. 源节点在clusterUpdateState中检查迁移超时（默认5分钟）
2. 目标节点未收到CLUSTER SETSLOT NODE命令时，自动清除导入状态
3. 未完成迁移的键仍保留在源节点，可通过CLUSTER RESET强制重置状态

5. 高级实践与最佳实践

5.1 大规模集群迁移策略

对于包含100+节点的超大规模集群，推荐分阶段迁移策略：

5.2 监控与告警指标

指标	阈值	监控命令
迁移延迟	>1000ms	cluster stats
槽位不一致	>0	cluster check
网络带宽	>500Mbps	INFO stats | grep used_memory

告警配置：可通过tests/support/cluster.tcl脚本设置自定义监控，当迁移失败率超过1%时触发PagerDuty告警。

5.3 常见问题解决方案

问题	原因	解决方案
迁移中断后槽位状态冲突	源节点未清理migrating状态	CLUSTER SETSLOT <slot> NODE <source-node-id>
目标节点内存溢出	预估数据量不足	迁移前执行DEBUG MEMORY <key>检查大键
客户端频繁ASK重定向	迁移速度慢于写入速度	临时扩容目标节点内存，增加迁移线程数

6. 总结与未来展望

Redis的resharding机制通过无锁迁移和状态机管理，实现了集群数据的动态均衡。随着Redis 7.0+版本引入的集群代理（Redis Cluster Proxy） 和增量迁移功能，未来resharding将进一步提升：

• 迁移效率：支持按键大小分片迁移，避免大键阻塞
• 跨数据中心迁移：通过异步复制降低广域网延迟影响
• 自动化运维：结合Prometheus监控实现负载感知的自动resharding

掌握resharding技术，能让Redis集群从容应对业务增长带来的挑战。建议定期（如每季度）进行迁移演练，确保在真正需要时能快速响应。

行动指南：立即使用redis-cli --cluster check命令检查你的集群槽位分布，若发现某节点负责槽位超过1000个，可能需要考虑resharding优化。

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参考资料：

• Redis官方文档：Cluster Resharding
• 源码实现：src/cluster.c、src/cluster_legacy.c
• 测试工具：tests/cluster目录下的迁移测试用例

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