RedisShake同步工具中List类型数据同步问题的分析与解决

RedisShake作为一款优秀的Redis数据迁移与同步工具，在实际使用过程中可能会遇到一些特殊场景下的数据同步问题。本文将深入分析其中关于List类型数据同步时出现的append而非rewrite行为的技术细节，并探讨其解决方案。

问题现象

在使用RedisShake进行数据同步时，当目标库已存在List类型的key时，同步过程会出现数据追加(append)而非覆盖(rewrite)的行为。例如：

1. 源库执行lpush test 1
2. 目标库已存在lpush test 2
3. 同步后目标库结果为2 1而非预期的1

技术背景

RedisShake在同步数据时，对于不同类型的数据结构有不同的处理策略。对于List类型，早期版本会使用RESTORE命令的rewrite参数来确保数据覆盖，但在后续版本中这一逻辑被修改，导致同步时变为追加操作。

问题根源

通过代码分析发现，问题源于RedisShake内部对List类型数据的处理逻辑变更。在rdb.go文件中，List类型的Rewrite方法会直接将元素逐个推送(push)到目标库，而没有先删除已存在的key。这与String类型的处理方式不同，后者会直接覆盖整个key。

解决方案

经过社区讨论，最终确定了以下解决方案：

1. 在Rewrite方法中首先发送DEL命令删除目标key
2. 然后执行原有的数据推送逻辑
3. 这一修改适用于所有集合类型数据结构(List/Hash/Set/ZSet等)

具体实现上，在ListObject的Rewrite方法中添加了DEL命令：

func (o *ListObject) Rewrite() <-chan RedisCmd {
    go func() {
        defer close(o.cmdC)
        o.cmdC <- RedisCmd{"del", o.key}
        // 原有逻辑...
    }()
    return o.cmdC
}

影响范围

该修改不仅解决了List类型的问题，同时也适用于其他集合类型数据结构，包括：

• Hash
• Set
• ZSet
• Stream
• TairHash
• TairZSet
• MobbBloom

最佳实践

对于需要确保数据一致性的同步场景，建议：

1. 使用最新版本的RedisShake
2. 对于关键业务数据，同步前进行数据校验
3. 在测试环境验证同步效果后再进行生产环境操作

该问题的解决体现了开源社区协作的力量，通过技术讨论和代码贡献，不断完善工具功能，为用户提供更可靠的数据同步体验。