Redis 数据迁移同步：应对大 Key 同步挑战

在企业级的数据同步和迁移场景中，Redis 凭借高性能和灵活的数据结构，常被用于缓存和高频读写场景。随着业务数据的积累，Redis 中不可避免会出现包含大量元素的"大 Key"，如包含几十万条数据的 List、Set 或 Hash 类型。在进行全量同步或迁移时，大 Key 往往成为性能瓶颈甚至故障源。

CloudCanal 作为专业的数据迁移同步工具，不断优化 Redis 同步技术，近期对 Redis 源端链路又完成了一系列优化，包括更多指令支持、数据校验以及 全量大 Key 同步优化。本文重点介绍在大 Key 同步场景下，CloudCanal 的技术优化与性能提升。

大 Key 同步挑战

在高并发、高实时性的业务系统中，Redis 某个 Key 的元素可能高达数十万甚至上百万。一旦执行全量数据同步，容易带来如下问题：

• 内存占用剧增（OOM）：一次性加载整个大 Key 会使任务程序的内存瞬时暴涨，严重时可能引发 OOM。
• 协议限制超限：Redis 协议对单条命令的参数数量和请求体大小有上限（如 RESP 协议中为 512MB），超出即报错。
• 对端写入失败：Redis 目标节点在处理过大命令时，可能因资源不足而拒绝执行，导致同步中断。

CloudCanal 同步技术优化

为解决上述问题，CloudCanal 引入了针对大 Key 的延迟加载与分片同步机制，确保在不牺牲一致性前提下，顺利完成 Redis 全量同步。

延迟加载

传统同步方式往往一次性读取整个 Key 内容加载到内存中，CloudCanal 则采取延迟加载策略，即在全量同步过程中，源端 Redis 的数据不会立即加载到内存中，而是通过 分片 的方式逐步加载和处理。这种方式可以 有效减少内存占用，避免程序 OOM 问题。

大 Key 分片同步

CloudCanal 对 Redis 源端链路的核心优化是将大 Key 拆分成多个"小片段"，分片写入目标 Redis。每个片段包含的元素数量可以通过参数灵活控制：

• 参数名：parseFullEventBatchSize
• 默认值：1024
• 类型支持：List、Set、ZSet、Hash

例如，一个包含 50 万元素的 Set，可以被拆成约 490 个片段，每次发送一个 SADD 命令携带 1024 个元素。

分片同步流程

1. 分片计算 ：CloudCanal 首先统计大 Key 中的元素总数，并根据设定的参数 parseFullEventBatchSize 将其切分成多个片段。
2. 片段构造与发送：每个片段被构造成符合 Redis 协议限制的命令，多次发送，最终重建完整 Key 内容。
3. 顺序与原子性保证：每个片段按顺序写入，确保目标端数据一致性。

实际效果

CloudCanal 测试了优化后的大 Key 同步效果，数据准备如下：

• 100w 普通大小 Key（包含：String、Set、ZSet、List、Hash）
• 5w 30 MB 大小 Key（包含：String、Set、ZSet、List、Hash，最大 Key 35 MB左右）

数据同步性能如下：

结果显示，CloudCanal 在 Redis 到 Redis 数据同步（包含大 Key 场景）中，基准 RPS 可达到 4-5 K 左右，基本能够满足业务日常同步需求，并确保数据准确。

总结

通过延迟加载与分片同步机制，CloudCanal 有效避免全量同步过程中可能出现的 OOM 问题和协议限制问题，从而提升全量同步的稳定性和可靠性。