实现Redis集群间数据同步的技术实践（redis集群之间同步）

Redis是一种常用的基于内存的分布式存储，在高性能非关系型数据存储方面应用极为广泛，具有高性能、快速响应、安全可靠、易使用的特点，在微服务、大数据等场景下担当着重要的角色。在Redis集群上，默认提供了Master/Slave模式，可实现主从数据库间的读写分离，但从实践上还缺乏针对不同集群间数据同步的功能，下面我们介绍一种实现Redis集群间数据同步的技术实践。

我们在数据存储的前端层进行开发编写，使用 Python 等一种通用脚本语言编写。代码框架如下：

“`Pythons

#需要使用到的库

from redis.clusters import RedisCluster

#定义源集群

src_conf = {

“startup_nodes”: [{

“host”:”localhost”,

“port”:”7001″

}]

}

#定义目标集群

tar_conf = {

“startup_nodes”: [{

“host”:”localhost”,

“port”:”7002″

}]

}

#创建源和目标Redis连接

src_redis = RedisCluster(startup_nodes = src_conf)

tar_redis = RedisCluster(startup_nodes = tar_conf)

#开始遍历同步数据

if src_redis:

src_keys = src_redis.keys()

for key in src_keys:

value = src_redis.get(key)

tar_redis.Set(key, value)

代码中，首先定义了源Redis集群和目标Redis集群的连接参数，然后使用RedisCluster函数存储每个集群的Redis连接，最后遍历每一个源集群的Key，将Value传递到目标集群的Redis存储空间。

为了提高上面的实现的速度和效率，可以考虑实现多线程并行化，在这种情况下可以使用 threading 库，下面是多线程并行同步代码：

```Pythons
#-- 引入threading库
import threading

#-- 保存线程函数
def syn_data(src_redis,tar_redis,key):
   value = src_redis.get(key)
   tar_redis.Set(key, value)
#-- 多线程并行化
threads = []
for key in src_keys:
   t = threading.Thread(target = syn_data,args = (src_redis,tar_redis,key))
   t.start()
   threads.append(t)
#-- 同步各线程
for t in threads:
   t.join()

在上述技术实践中，我们分别实现了Redis集群间数据的单线程同步和多线程同步，都比较简单直接，且可以实现高效的同步数据。有了上述的技术实践，可以有效解决Redis集群数据同步的问题，为Redis在使用者带来了极大便利。