IT明星不是夢#Mysql百萬數(shù)據量級數(shù)據快速導入Red

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前言

隨著系統(tǒng)的運行，數(shù)據量變得越來越大，單純的將數(shù)據存儲在mysql中，已然不能滿足查詢要求了，此時我們引入Redis作為查詢的緩存層，將業(yè)務中的熱數(shù)據保存到Redis，擴展傳統(tǒng)關系型數(shù)據庫的服務能力，用戶通過應用直接從Redis中快速獲取常用數(shù)據，或者在交互式應用中使用Redis保存活躍用戶的會話，都可以極大地降低后端關系型數(shù)據庫的負載，提升用戶體驗。

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傳統(tǒng)命令的缺點

使用傳統(tǒng)的redis client命令在大數(shù)據量的導入場景下存在如下缺陷：

由于redis是單線程模型，雖然避免了多線程下線程切換所耗費的時間，單一順序的執(zhí)行命令也很快，但是在大批量數(shù)據導入的場景下，發(fā)送命令所花費的時間和接收服務器響應結果耗費的時間就會被放大。

假如需要導入100萬條數(shù)據，那光是命令執(zhí)行時間，就需要花費100萬*（t1 + t2）。

除了逐條命令發(fā)送，當然redis設計肯定也會考慮這個問題，所以出現(xiàn)了pipelining管道模式。

但是pipelining在命令行中是沒有的，使得我們又需要編寫新的處理代碼，來接收批量的響應。但是只有很少很少的客戶端代碼支持，比如php-redis的擴展就不支持異步。

pipelining管道模式，其實就是減少了TCP連接的交互時間，當一批命令執(zhí)行完畢后，一次性發(fā)送結果。

其實現(xiàn)原理是采用FIFO(先進先出)的隊列來保證數(shù)據的順序性。

只有一小部分客戶端支持非阻塞I/O，并不是所有的客戶端都能夠以一種有效的方式解析應答，以最大化吞吐量。

由于這些原因，將龐大數(shù)據導入到Redis的首選方法是生成一個包含Redis協(xié)議數(shù)據格式，批量的發(fā)送過去。

數(shù)據導入Redis熱身

采用nc命令導入數(shù)據

nc是netcat的簡寫，nc的作用有：

（1）實現(xiàn)任意TCP/UDP端口的偵聽，增加-l參數(shù)后，nc可以作為server以TCP或UDP方式偵聽指定端口

（2）端口的掃描，nc可以作為client發(fā)起TCP或UDP連接

（3）機器之間傳輸文件

（4）機器之間網絡測速

采用pipe模式導入數(shù)據

然而，使用nc監(jiān)聽并不是一個非?？煽康姆绞絹韴?zhí)行大規(guī)模的數(shù)據導入，因為netcat并不真正知道何時傳輸了所有數(shù)據，也無法檢查錯誤。在2.6或更高版本的Redis中，Redis -cli腳本支持一種稱為pipe管道模式的新模式，這種模式是為了執(zhí)行大規(guī)模插入而設計的。
使用管道模式的命令運行如下:

由上圖，可以看到pipe命令的返回結果，txt文件中有多少行命令，返回的replies數(shù)就是多少，
errors表示其中執(zhí)行錯誤的命令條數(shù)。

redis協(xié)議學習

協(xié)議的格式為：

*<參數(shù)數(shù)量>  \r\n
$<參數(shù) 1 的字節(jié)數(shù)量>  \r\n
<參數(shù) 1 的數(shù)據> \r\n
...
$<參數(shù) N 的字節(jié)數(shù)量> \r\n
<參數(shù) N 的數(shù)據> \r\n

比如：
插入一條hash類型的數(shù)據。

HSET  id  book1  book_description1

根據Redis協(xié)議，總共有4個部分，所以開頭為*4，其余內容解釋如下：

內容	長度	協(xié)議命令
HSET	4	$4
id	2	$2
book1	5	$5
book_description1	17	$17

注意一下：HSET命令本身也作為協(xié)議的其中一個參數(shù)來發(fā)送。

構造出來的協(xié)議數(shù)據結構：

*4\r\n$4\r\nHSET\r\n$2\r\nid\r\n$5\r\nbook1\r\n$17\r\nbook_description1\r\n

格式化一下：

*4\r\n
$4\r\n
HSET\r\n
$2\r\n
idvvvv\r\n
$5\r\n
book1\r\n
$17\r\n
book_description1\r\n

RESP協(xié)議 bulk

Redis客戶機使用一種稱為RESP (Redis序列化協(xié)議)的協(xié)議與Redis服務器通信。

redis-cli pipe模式需要和nc命令一樣快，并且解決了nc命令不知道何時命令結束的問題。

在發(fā)送數(shù)據的同時，它同樣會去讀取響應，嘗試去解析。

一旦輸入流中沒有讀取到更多的數(shù)據之后，它就會發(fā)送一個特殊的20比特的echo命令，標識最后一個命令已經發(fā)送完畢
如果在響應結果中匹配到這個相同數(shù)據后，說明本次批量發(fā)送是成功的。

使用這個技巧，我們不需要解析發(fā)送給服務器的協(xié)議來了解我們發(fā)送了多少命令，只需要解析應答即可。

在解析應答時，redis會對解析的應答進行一個計數(shù)，在最后能夠告訴用戶大量插入會話向服務器傳輸?shù)拿畹臄?shù)量。也就是上面我們使用pipe模式實際操作的響應結果。

將輸入數(shù)據源換成mysql

上面的例子中，我們以一個txt文本為輸入數(shù)據源，使用了pipe模式導入數(shù)據。

基于上述協(xié)議的學習和理解，我們只需要將mysql中的數(shù)據按照既定的協(xié)議通過pipe模式導入Redis即可。

實際案例—從Mysql導入百萬級數(shù)據到Redis

首先造數(shù)據

由于環(huán)境限制，所以這里沒有用真實數(shù)據來實現(xiàn)導入，那么我們就先使用一個存儲過程來造一百萬條數(shù)據把。使用存儲過程如下：

DELIMITER $$
USE `cb_mon`$$

DROP PROCEDURE IF EXISTS `test_insert`$$
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `test_insert`()
BEGIN

        DECLARE i INT DEFAULT 1;
        WHILE i<= 1000000 DO INSERT INTO t_book(id,number,NAME,descrition) VALUES (i, CONCAT("00000",i) , CONCAT('book',i) , CONCAT('book_description',i)); SET i=i+1; END WHILE ; COMMIT; END$$ DELIMITER ;

調用存儲過程：

 CALL test_insert();

查看表數(shù)據：

按協(xié)議構造查詢語句

按照上述redis協(xié)議，我們使用如下sql來構造協(xié)議數(shù)據

SELECT
  CONCAT(
    "*4\r\n",
    "$",
    LENGTH(redis_cmd),
    "\r\n",
    redis_cmd,
    "\r\n",
    "$",
    LENGTH(redis_key),
    "\r\n",
    redis_key,
    "\r\n",
    "$",
    LENGTH(hkey),
    "\r\n",
    hkey,
    "\r\n",
    "$",
    LENGTH(hval),
    "\r\n",
    hval,
    "\r"
  )
FROM
  (SELECT
    "HSET" AS redis_cmd,
    id AS redis_key,
    NAME AS hkey,
    descrition AS hval
  FROM
    cb_mon.t_book
  ) AS t limit 1000000

并將內容保存至redis.sql 文件中。

編寫腳本使用pipe模式導入redis

編寫shell腳本。由于我在主機上是通過docker安裝的redis和mysql，以下腳本供參考：

#!/bin/bash

starttime=`date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S'`

docker exec -i 899fe01d4dbc mysql --default-character-set=utf8   
--skip-column-names --raw < ./redis.sql | docker exec -i 4c90ef506acd redis-cli --pipe endtime=`date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S'` start_seconds=$(date --date="$starttime" +%s); end_seconds=$(date --date="$endtime" +%s); echo "腳本執(zhí)行耗時： "$((end_seconds-start_seconds))"s"

執(zhí)行截圖：

可以看到百萬級的數(shù)據導入redis，只花費了7秒，效率非常高。

注意事項

如果mysql表特別大，可以考慮分批導入，或者將表拆分，否則在導入過程中可能會發(fā)生

lost connection to mysql server during query

由于max_allowed_packed和超時時間限制，查詢數(shù)據的過程中，可能會造成連接斷開，所以在數(shù)據表的數(shù)據量特別大的時候，需要分頁或者將表拆分導入。

總結

本篇文章主要探討了，Mysql百萬級數(shù)據量級下，如何高效的遷移到Redis中去，逐步實現(xiàn)目標的過程中，總結了如下幾點

1. redis單線程執(zhí)行命令，避免了線程切換所消耗的時間，但是在超大數(shù)據量級下，其發(fā)送、響應接收的時延不可忽視。

2. 網絡nc命令的應用場景，及在數(shù)據導入時存在的缺點。

3. redis RESP協(xié)議的理解和應用。

4. 百萬量級Mysql數(shù)據的Redis快速導入案例。

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