版本控制机制
- 脚本版本号管理：在Redis脚本中，通过在脚本开头定义一个版本号常量来标识脚本版本。例如，在Lua脚本中：
local VERSION = 1.0
-- 后续脚本逻辑
- 存储版本信息：在Redis中专门设置一个键值对来记录当前使用的脚本版本。可以使用一个简单的字符串类型键，如
script:version，值为当前脚本的版本号。每次脚本升级时，更新这个键的值。
- 脚本存储：将不同版本的脚本存储在版本控制系统（如Git）中。每个版本的脚本有清晰的版本标记和更新说明。在生产环境中，可以将脚本存储在一个特定的目录，并通过部署工具根据版本号进行更新。
数据迁移步骤
- 数据备份：在进行任何数据迁移前，对Redis中的所有相关数据（哈希表、有序集合等）进行备份。可以使用Redis的
SAVE或BGSAVE命令生成RDB快照，或者使用CONFIG SET appendonly yes开启AOF持久化并执行BGREWRITEAOF进行AOF文件重写备份。
- 分析数据变化：根据新脚本的业务逻辑，分析旧版本数据结构到新版本数据结构的转换需求。确定需要对哈希表、有序集合等进行哪些修改，如新增字段、删除字段、改变元素排序规则等。
- 编写迁移脚本：基于分析结果，编写Lua脚本实现数据迁移。例如，如果新脚本需要在哈希表中新增一个字段，迁移脚本可以遍历所有相关哈希表，为每个哈希表添加新字段并设置初始值。
-- 获取所有相关哈希表的键
local hash_keys = redis.call('KEYS', 'hash:*')
for _, key in ipairs(hash_keys) do
-- 为每个哈希表添加新字段
redis.call('HSET', key, 'new_field', 'default_value')
end
- 测试迁移脚本：在测试环境中，使用备份数据对迁移脚本进行充分测试。确保迁移后的数据结构和业务逻辑符合预期，没有数据丢失或损坏。
- 执行迁移：在生产环境中，选择业务低峰期执行迁移脚本。可以使用
EVAL命令在Redis中执行迁移脚本。执行过程中，密切监控Redis的性能和数据状态，确保迁移顺利进行。
保证业务连续性和数据完整性
- 双写机制：在脚本升级期间，采用双写机制。新老版本脚本同时运行，新版本脚本处理新的业务请求，老版本脚本继续处理尚未完成的业务请求。对数据的修改同时应用到新老版本的数据结构上，确保数据一致性。例如，对于一个更新哈希表的操作，新老版本脚本都执行相同的
HSET操作。
- 事务处理：在脚本中使用Redis的事务功能（
MULTI、EXEC）来保证数据操作的原子性。对于涉及多个哈希表、有序集合的复杂运算，将相关操作封装在一个事务中，确保要么所有操作都成功执行，要么都不执行，防止数据出现部分更新的情况。
redis.call('MULTI')
redis.call('HSET', 'hash1', 'field1', 'value1')
redis.call('ZADD', 'zset1', 1, 'element1')
return redis.call('EXEC')
- 监控与回滚：在升级过程中，实时监控业务指标和数据状态。如果发现异常，如数据不一致或业务逻辑错误，立即执行回滚操作。可以利用之前备份的数据和老版本脚本恢复到升级前的状态，确保业务的连续性和数据的完整性。同时，对异常情况进行详细记录和分析，以便后续改进升级方案。
