面试题：RDB文件分析在复杂数据审计场景中的应用

Question

假设在一个多租户的Redis环境中，每个租户都有大量的哈希类型数据。如何利用RDB文件分析技术，实现对每个租户数据的独立审计，同时确保审计过程高效且对线上业务影响最小？

Answer 1

1. RDB文件获取
   • 首先，需要定期获取Redis的RDB文件。可以使用SAVE或BGSAVE命令，BGSAVE会在后台进行RDB文件的生成，对线上业务影响相对较小。例如，在生产环境中，可在业务低峰期通过脚本执行BGSAVE命令。
2. RDB文件解析
   • 使用专门的RDB解析库，如redis - rdb - tools。这是一个Python库，能够解析RDB文件内容。
   • 解析RDB文件时，由于数据以哈希类型存储，需要识别哈希类型的记录。在redis - rdb - tools中，可以通过自定义回调函数来处理不同类型的数据，对于哈希类型数据，记录其键值对信息。
3. 租户数据分离
   • 假设哈希数据的键命名规范包含租户标识，比如键格式为tenant:tenant_id:hash_key。在解析RDB文件获取哈希数据时，通过解析键中的tenant_id来分离不同租户的数据。
   • 可以创建一个字典，以tenant_id为键，对应的值为该租户的哈希数据列表，这样就将不同租户的数据分离出来。
4. 独立审计
   • 针对分离出来的每个租户的数据，进行独立的审计操作。例如，可以统计每个租户哈希数据的数量、检查特定键值对是否符合业务规则等。
   • 可以将审计结果记录到日志文件或存储到专门的审计数据库中，以便后续查询和分析。
5. 降低对线上业务影响
   • 尽量在业务低峰期获取RDB文件和进行解析审计操作。
   • 对于RDB文件解析，采用增量解析的方式（如果支持），避免一次性加载整个庞大的RDB文件，减少内存占用和处理时间。
   • 可以将解析和审计过程放在独立的服务器上进行，避免影响Redis所在服务器的资源，从而降低对线上业务的影响。