面试题：复杂场景下Redis RDB文件分析用于故障排查

Question

假设Redis在高并发写入场景下出现数据不一致故障，详细说明如何借助RDB文件的结构分析以及相关工具，定位导致数据不一致的具体操作或模块？

Answer 1

1. 理解RDB文件结构
   • RDB文件是Redis数据的一种快照形式。它以二进制格式存储，开头是一个固定的5字节签名 “REDIS”，之后是版本号。
   • 数据部分采用特定编码存储键值对。例如，字符串类型的键值对存储时，会先存储键的长度，再存储键，接着存储值的类型和值。对于哈希、列表等复杂数据结构，也有相应的编码方式。
2. 获取RDB文件
   • 在Redis配置文件中，save 配置项定义了触发RDB快照的条件，如 save 900 1 表示900秒内至少有1个键被修改则触发快照。可以通过修改配置项，手动触发RDB快照生成，获取故障发生时的RDB文件。
   • 也可以在运行时使用 SAVE 或 BGSAVE 命令生成RDB文件，SAVE 会阻塞Redis服务器直到快照完成，BGSAVE 则会fork一个子进程进行快照操作，不影响主进程。
3. 使用工具分析RDB文件
   • rdbtools：
     • 安装：可以通过 pip install rdbtools 安装。
     • 使用：运行 rdb -c memory /path/to/your/rdb_file，它会解析RDB文件，并输出每个键值对占用的内存信息。通过分析这些信息，可以观察到数据不一致的可疑键值对。例如，如果某个哈希结构中的部分字段缺失或值异常，可能就是导致数据不一致的点。
     • 还可以使用 rdb -c json /path/to/your/rdb_file > output.json 将RDB文件解析为JSON格式，便于进一步分析和筛选数据。这样可以直观地看到键值对的结构和内容，有助于定位不一致的数据。
   • Redis-RDB-Tools：
     • 这也是一个用于分析RDB文件的工具。它提供了多种分析模式，如按类型统计键值对数量等。通过分析不同类型键值对的统计信息，可以发现异常情况。比如，如果某个数据类型的键值对数量明显异常，可能与数据不一致有关。
4. 对比分析
   • 获取故障发生前后的RDB文件。如果有监控机制，可以获取到故障前最近一次正常的RDB文件和故障发生后的RDB文件。
   • 使用工具分别解析这两个文件，通过对比键值对的变化，找出故障发生时新增、修改或删除的键值对。例如，使用脚本对比两个JSON格式的RDB文件解析结果，重点关注值发生变化的键值对，这些变化可能就是导致数据不一致的具体操作。
5. 结合Redis日志分析
   • Redis日志（如 redis.log）记录了服务器运行过程中的各种事件，包括命令执行情况。
   • 找到与获取的RDB文件生成时间相近的日志部分，查看在故障发生前后执行的命令。重点关注写入相关的命令，如 SET、HSET、LPUSH 等，看是否有异常的命令执行，如命令参数错误、执行顺序异常等，这些异常操作可能是导致数据不一致的原因。
6. 排查应用代码
   • 根据在RDB文件分析和日志分析中定位到的可疑键值对和操作，排查应用代码中对这些键值对进行操作的模块。
   • 检查代码中的逻辑，如是否存在并发操作导致的竞争条件，是否正确处理了Redis的返回值等。例如，如果应用代码在更新一个哈希结构时，没有正确处理并发写入，可能会导致部分字段丢失，通过排查代码逻辑可以找到具体的问题模块。