本文介绍判断或排查同步Redis出现数据不一致的方法。
问题描述
使用数据传输服务（DTS）同步Redis后，出现了源端和目标端数据不一致的现象。
问题示例
使用数据传输服务（DTS）同步完Redis后，使用Redis的info keyspace命令查看源端和目标端的keys情况，出现源端和目标端数据不一致，且含过期时间的keys占很大比重。如下图：
可能原因
单靠info keyspace的expires来判断数据是否一致会出现偏差。其统计信息的统计值不是精确值，有一定的误差。
info keyspace的输出结果中：keys表示所有keys的数据量。expires表示带有过期keys的数据量，包含未过期和已过期的keys的数量。
因此，通过expires来判断数据量时，逻辑上已经过期但未被Redis删除的keys也会被统计进来，从而出现了源端和目标端的数据不一致的现象。
Redis处理过期keys的时机主要为以下几种：
CPU空闲时清理过期keys。
实际访问keys时会判断keys是否过期，并逐出过期keys。
Scan命令扫描时判断keys是否过期，并逐出过期keys。
关于Redis的详细清理策略，参考：Redis过期Key的处理。
解决方法
建议可通过以下2种方法判断数据是否一致：
同步Redis数据的任务，若想看同步之后数据是否有丢失，需要看源数据keys是否已经过期。已过期的数据也会被统计到expires中，因此，不能单靠expires去判断数据的一致性。
对比A（源库keys数量减去expires后得到的数量）与B（目标库keys数量减去expires后得到的数量），若A和B的差值很小，则可判断数据一致。
用redis-full-check校验。具体方法可参考：redis-full-check工具的使用。
如何让Redis info keyspace统计的内存使用量、数据量看起来一致？
建议清除过期的Redis数据，云数据库和自建数据库的方法如下：
云数据库 Tair（兼容 Redis）：登录云数据库 Tair（兼容 Redis）控制台，执行清除数据操作。
自建Redis数据库：使用redis-full-check做校验，检验的过程中执行SCAN 等命令触发过期数据清理动作。