Redis升级那些事儿，边更新边翻日志，版本变化慢慢理清楚

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说起Redis升级这事儿,就像给一栋老房子做翻新装修，你不能直接把房子推倒了重来，因为里面还住着人（线上业务在跑），得一边住一边修，还得小心别把承重墙给敲了，我印象最深的一次，是从一个比较老的版本，比如3.2，要一路升级到5.0甚至6.0，这个过程，真是一边操作，一边翻看Redis那长长的更新日志（CHANGELOG），慢慢把版本之间的变化给捋清楚的。

最开始,我觉着升级嘛，不就是停服务、换新版本、再启动吗？但现实立刻给了我一棒子，首先遇到的问题就是数据格式兼容性，Redis的开发者们很负责，他们在每个大版本升级时，都会尽量保持向后兼容，但并不是绝对的，我记得在某个版本（好像是3.2到4.0的升级中），RDB文件格式和AOF文件格式发生了微小的变化，如果你直接用老版本生成的RDB文件去给新版本的Redis加载，大概率是没问题的，因为新版本认识老格式，但反过来不行，一旦你用新版本的Redis生成了新的RDB文件，再想用老版本的Redis去加载，就会报错，根本起不来，这就意味着，升级必须是单向的，一旦升上去，想回退就得用备份数据恢复到老版本，非常麻烦，升级前的全量备份是铁律，绝对不能省。

这就逼得我开始仔细看更新日志,看日志不能只看最终目标版本，比如从3.2到6.0，你不能只看6.0的日志，你得把4.0、4.2、5.0这些中间版本的日志都翻出来，像读小说一样，一章一章地看，这时候就会发现，很多变化是逐步发生的，比如内存优化，在4.0版本里，Redis引入了Lazy Free机制，这是什么意思呢？以前你要删除一个包含几百万个元素的超大Key（比如一个很大的集合或者哈希），Redis服务器会吭哧吭哧地一次性把所有内存都释放掉，这个操作可能会阻塞整个服务器几秒钟甚至更久，导致其他命令无法响应，这是线上服务的噩梦，而Lazy Free把它变成了一个“懒”操作，服务器会先把Key标记为已删除，然后慢慢地、在后台分批释放内存，或者等到空闲的时候再释放，大大降低了阻塞的风险，这个特性太重要了，但如果你不翻4.0的日志，可能就不知道它的存在，也无法在升级后合理地配置相关参数来发挥它的优势。

再看数据结构的进化，在5.0版本，Redis引入了Stream这个新的数据结构，这可以说是Redis进军消息队列领域的一个里程碑，之前我们用List模拟消息队列，有很多不便，比如消息容易丢失，不支持多消费者组，Stream的出现直接解决了这些问题，但这也意味着，升级到5.0之后，我们的应用架构就有了新的选择，是不是可以把一些原本用其他消息中间件的场景，用Redis Stream来代替？这就不再是简单的升级操作，而是引发了技术选型的思考，你得去研究Stream的API，了解它的消费组模型，评估它是否适合你的业务场景。

到了6.0版本，变化就更大了，最引人注目的就是ACL（访问控制列表） 和多线程I/O，ACL解决了Redis长期以来的一个痛点：权限控制太简单，以前只有一个密码，谁有了密码，谁就对整个Redis数据库有完全的读写权限，6.0的ACL可以像Linux系统一样，给不同的用户分配不同的密码，并且精细控制每个用户可以执行哪些命令，可以访问哪些Key，这对于安全要求高的环境是必须的，升级到6.0后，配置用户和权限就成了一个重要步骤。

而多线程I/O（注意，不是多线程处理命令，命令还是单线程的）则是为了解决网络I/O的性能瓶颈，在高并发场景下，单个线程处理所有客户端的读写可能会成为瓶颈，6.0让多个线程来分担网络数据的读写和解析，最后执行命令还是那个熟悉的单线程模型，这样既利用了多核优势，又保持了单线程无锁操作的简单性和原子性，这个特性对于高负载的Redis实例是性能上的巨大提升。

回过头来看,Redis升级绝对不仅仅是换个软件版本那么简单，它是一个系统工程，你得：

1. 备份数据：这是保命的底线。
2. 逐版阅读日志：从当前版本到目标版本，中间每个主要和次要版本的Release Notes都要看，重点关注不兼容的变更、新特性和配置参数的变化。
3. 评估影响：新特性对我的业务有没有用？不兼容变更会不会导致我的应用代码出错？某个命令的返回值格式变了，你的客户端解析逻辑可能就要跟着改。
4. 制定方案：是停机升级，还是用主从切换的方式做无缝升级？升级后要不要立即启用新特性？比如ACL，你可能需要先升级，配置好ACL但先不禁用老密码，等所有应用都切换到新用户后再关闭老认证方式。
5. 充分测试：在预发布环境，用真实的流量和数据进行压测，确保万无一失。

边更新边翻日志,这个过程虽然繁琐，但却是最稳妥的，它让你不仅能安全地把系统升级上去，更能深入地理解每个版本进化的原因和带来的新可能性，从而更好地利用Redis这把利器，这大概就是Redis升级那些事儿里，最有价值的部分了。 结束）