javascript - IOREDIS - 尝试从 Redis 迁移到 KeyDB 时出错

Question

我们使用 Redis 已经有很长一段时间了，直到我们得出结论，迁移到 KeyDB 可能是其功能的一个不错的选择。

环境

OS: Centos 7
NodeJs: v12.18.0
Redis: v6.0.5
Targeted KeyDB: v0.0.0 (git:1069d0b4) //  keydb-cli -v showed this. Installed Using Docker.
ioredis: v4.17.3
pm2: v4.2.1 // used for clustering my application. 

背景

引用 KeyDB 文档，KeyDB 兼容最新版本的 Redis。

KeyDB remains fully compatible with Redis modules API and protocol. As such a migration from Redis to KeyDB is very simple and would be similar to what you would expect migrating in a Redis to Redis scenario. https://docs.keydb.dev/docs/migration/

在同一页面中，他们提供了与 KeyDB 兼容的 redis 客户端列表。该列表包含我正在使用的 ioredis。

KeyDB is compatible with all Redis clients as listed here so this should not be a concern. Simply use your client as you would with Redis. https://docs.keydb.dev/docs/migration/

问题

如文档中所述。我应该能够在几个小时内轻松迁移到 KeyDB。好吧，事实并非如此!至少对我来说不是!我花了我最后 3 天在互联网上搜索解决方案。我得出的结论是我应该写信给stackoverflow :)

这个问题有点有趣。客户端实际上正在使用 KeyDb，并且该过程实际上正在设置和检索 key (不确定，但可能会在错误期间丢失一些数据。)。但是在 10% 的时间里，它给了我以下错误，并在一段时间后继续工作。当我使用 Redis 在我的生产环境中存储 session 和其他内容时；我不能冒险忽略这种坚持错误。

error:  message=write EPIPE, stack=Error: write EPIPE
./app-error-1.log:37:    at WriteWrap.onWriteComplete [as oncomplete] (internal/stream_base_commons.js:92:16), errno=EPIPE, code=EPIPE, syscall=write

我几乎在所有互联网上搜索了这个错误，但没有人提供解决方案，也没有人解释出了什么问题。

幸运的是，该过程“有时”会显示错误堆栈。它指向 lib/redis/index.ts:711在 ioredis 代码中。我不知道它做了什么。

(stream || this.stream).write(command.toWritable());

https://github.com/luin/ioredis/blob/master/lib/redis/index.ts#L711

我在 ioredis github 存储库上发现了一些问题，提到了一些 EPIPE 错误。但它们中的大多数都是关于错误处理的东西，并且都标记为已解决。

我还在谷歌上发现了一些一般的 EPIPE 错误(其中大部分是关于 socket.io 的，这不是我使用的东西。)

总结

这件事有什么问题？

Answer 1

因为没有人在赏金结束时写下答案。我正在为以后会遇到此错误的人写下解决问题的经验。
请注意，这不是一个规范的答案。但这是一种解决方法
我开始分享正在发生的事情。
我们试图从托管近 600 000 个 key 的 Redis 服务器迁移。标准迁移过程需要大量时间才能将大量 key 从 Redis 传输到 keyDB。所以我遇到了一个不同的解决方案。
我们的 KeyDB 在 2 台 Active-Active 副本服务器上工作。我将为那些想知道这个系统如何工作的人提供链接。
https://medium.com/faun/failover-redis-like-cluster-from-two-masters-with-keydb-9ab8e806b66c
解决方案是使用一些 MongoDB 数据库聚合重新构建我们的 Redis 数据，并在 KeyDB 上执行一些批处理操作。
这是一个模拟(与源代码不完全相同。我也没有测试语法错误)

const startPoint =
            (Number.parseInt(process.env.NODE_APP_INSTANCE) || 0) * 40000;
let skip = 0 + startPoint;
let limit = 1000;
let results = await SomeMongooseSchema.find({someQueries}).limit(1000).skip(skip);

let counter = 0;
while (results.length){
   if(counter > 39) break;
   for(const res of results){
      const item = {
         key: '',
         value: ''
      };
      // do some build ups on item
      ...
      // end n
      app.ioRedisClient.set(item.key, item.value);
   }
   counter++;
   skip = i * limit + startPoint;
   results = await SomeMongooseSchema.find({someQueries}).limit(limit).skip(skip);
}

使用 pm2 在 16 个进程上运行此代码在大约 45 分钟内将所有 key 设置到 keyDB。 (相比 4-5 小时)

   pm2 start app.js -i 16 

当我们在 Redis 服务器上运行代码时。它有效，但在 KeyDB 上出现以下错误。

error:  message=write EPIPE, stack=Error: write EPIPE
./app-error-1.log:37:    at WriteWrap.onWriteComplete [as oncomplete] (internal/stream_base_commons.js:92:16), errno=EPIPE, code=EPIPE, syscall=write

首先，我首先通过创建事务而不是单独设置每个键来调整代码。并在每 1000 次操作之间设置 1 秒的间隔。代码更改如下。

const startPoint =
            (Number.parseInt(process.env.NODE_APP_INSTANCE) || 0) * 40000;
let skip = 0 + startPoint;
let limit = 1000;
let results = await SomeMongooseSchema.find({someQueries}).limit(1000).skip(skip);

const batch = app.ioredisClient.multi();
let counter = 0;
while (results.length){
   if(counter > 39) break;
   for(const res of results){
      const item = {
         key: '',
         value: ''
      };
      // do some build ups on item
      ...
      // end n
      batch.set(item.key, item.value);
   }
   counter++;
   await batch.exec();
   await sleep();
   skip = i * limit + startPoint;
   results = await SomeMongooseSchema.find({someQueries}).limit(limit).skip(skip);
}

这将错误率降低到只要操作时间为 20 分钟。但是错误仍然存​​在。
我怀疑这个错误可能是由于docker版本的一些权限错误。所以我要求我们的服务器管理员检查并在可能的情况下删除 docker 版本并从 rpm 存储库安装。

https://download.keydb.dev/packages/rpm/centos7/x86_64/

这样做了，它奏效了。所有错误都消失了，并在 20 分钟内成功迁移。
我不认为这是一个真正的答案。但这应该有助于一些专家找出问题所在。