大伙儿好,今天我们聊聊一个让人头皮发麻的问题:给你 10 亿条数据,让你无损高效地迁移,咋整?
要知道,金融级别的数据迁移,搞砸了不是数据丢失这么简单,可能一觉醒来你就要考虑转行了。所以,千万不能靠Ctrl + C/V蛮力硬搬,得讲究方式方法。
1. 分而治之:千万别让数据库一口吃个胖子
大数据迁移的核心哲学:拆开干,别一锅端。
分页迁移的正确姿势
很多人看到 10 亿数据,第一反应是SELECT * FROM xxx LIMIT 1000000, 5000这种分页方式,然而,这样做简直是给自己挖坑!
为什么?
OFFSET会导致数据库扫描变慢,数据越多,分页越慢,最后服务器直接给你摆烂。
更优的分页策略
SELECT * FROM data_table
WHERE id > LAST_ID
ORDER BY id ASC
LIMIT 5000;
这样做的好处:
直接用递增 ID来分页,不依赖OFFSET,避免扫描性能下降。
处理过程中动态调整批量大小(500 ~ 5000 一批),根据数据库负载优化吞吐量。
2. 双写策略:保证数据一致性,不敢掉链子
迁移时,数据是活的,用户还在写入数据,停机不可行,必须保证数据无缝同步。
双写方案的三个段位
青铜级:暴力停机迁移
操作流程:先停写旧库 导数据 启用新库
缺点:用户体验一塌糊涂,停机时间不可控,适合小规模数据,金融行业慎用。
黄金级:同步双写 + 差异对比
流程:
同步双写:应用代码同时写新旧库
全量迁移:后台异步迁移历史数据
数据校验:比对两边数据一致性
切流:流量逐步切到新库
王者级:逆向同步兜底
玩法升级:不仅新数据写新库,还能新库回写旧库,保证数据双向一致。
适用场景:迁移时间较长,需要确保迁移期间所有数据万无一失。
同步 vs. 异步双写
同步双写对数据库压力大,但保证一致性。异步双写可以缓解性能压力,常用Kafka + CDC(Change Data Capture)搞定:
// Kafka 实现异步双写
producer.send(new ProducerRecord<>("new_database", record));
3. 用对工具,别自己造轮子
每个数据库迁移场景都不一样,选错工具比裸奔还危险。🤔
Spark 并行迁移示例
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataMigration").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://source-db")
.option("dbtable", "big_table").load()
df.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://target-db").save()
优化经验:
分区数 ≈ Spark 执行器核数,避免资源浪费。
选择索引列作为分区字段,提升并行吞吐量。
4. 影子测试:事前演练,避免翻车
影子测试 = 预演真实迁移过程,防止意外情况让你猝不及防。
生产流量同时写入新旧库
抽样 & 全量数据比对,看看新旧库数据有啥区别
验证查询性能,确保新库查询性能达标
自动化数据对比脚本(Python)
import hashlib
def hash_row(row):
return hashlib.md5(str(row).encode()).hexdigest()
old_data = fetch_data("SELECT * FROM old_db")
new_data = fetch_data("SELECT * FROM new_db")
diff = [r for r in old_data if hash_row(r) not in map(hash_row, new_data)]
print(f"数据差异: {len(diff)} 条")
5. 回滚方案:让你睡得安心
迁移不可能 100% 不出问题,提前想好回滚策略才能避免跑路。
关键回滚策略
备份快照:迁移前,做好物理备份 + Binlog 点位,以防万一。
流量回切:DNS 解析切换,秒级回滚。
数据标记:所有迁移数据打标记,如果出问题,可以快速识别并恢复。
回滚 SQL 示例
DELETE FROM new_db.table WHERE migrated_flag = 1;
数据迁移,靠的是策略 + 工具的组合拳,蛮干绝对行不通。
拆分分页,避免数据库压力过大。
双写保障,确保迁移过程无缝衔接。
选择合适的工具,别自己瞎折腾。
影子测试,演练一下防止翻车。
准备回滚方案,以防发生意外。
这就是搬 10 亿数据的正确姿势,你学废了吗?
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