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分布式数据库迁移

分布式数据库迁移需规划评估源库与目标库架构，通过数据同步工具保障一致性，分阶段验证数据完整性及业务兼容性，切换时需处理读写冲突并监控性能波动

迁移前的核心准备工作

源数据库与目标数据库对比分析

对比维度 源数据库（如MySQL） 目标数据库（如TiDB） 差异说明
数据模型 行式存储，支持事务 分布式NewSQL，MVCC多版本控制 需调整事务隔离级别
分片策略 单库部署 Hash分片（默认） 需设计全局分片键
扩展方式 主从复制 水平扩展（Add Node） 需重构扩容方案
SQL兼容性 标准SQL+部分扩展函数 兼容MySQL协议但部分语法差异 需修改存储过程和触发器

数据特征梳理

  • 数据规模：统计总数据量（TB级）、表数量、大表分布
  • 数据类型：识别BLOB/CLOB字段、JSON文档、时序数据等特殊类型
  • 访问模式：分析慢查询日志，标记高频读写表
  • 依赖关系：梳理外键约束、跨库关联查询、存储过程调用链

迁移工具选型矩阵

工具类型 代表工具 适用场景 局限性
全量数据复制 MySQL Dump+Load 中小规模数据（<10TB） 停机时间长，不一致风险高
增量同步 Kafka+Canal 实时数据同步 需要二次开发，配置复杂
商用工具 AWS SCT/阿里云DTS 跨云迁移，异构数据库支持 收费高昂，定制化能力弱
开源解决方案 Systool+Wormhole 大规模数据迁移（>100TB） 学习成本高，需集群部署

分阶段迁移实施方案

阶段1：全量数据迁移（离线迁移）

  1. 数据导出优化

    • 使用并行导出工具（如Mydumper），设置--threads=8提升导出速度
    • 对大表启用--skip-triggers避免触发器干扰
    • 采用压缩格式（如Brotli）减少传输时间

  2. 目标库预处理

    • 创建与源库一致的Schema（注意字符集设置为UTF8MB4）
    • 预加载基础数据（如配置表、字典表）
    • 配置分布式事务参数：tidb_txn_mode=pessimistic

  3. 数据导入策略

    分布式数据库迁移 第1张

    # 使用Lightning进行全量导入
tidb-lightning --config /path/to/config.toml 
--concurrency=10 
--max-error=0.01 
--check-requirements=false
    • 开启tidb_batch_insert=1优化批量写入
    • 对索引进行分批重建（先导入数据后建索引）

阶段2：增量数据同步

  1. 捕获变更

    • 部署Debezium连接器，配置Offset存储（Kafka/File）
    • 过滤DDL操作，仅同步DML变更

  2. 数据路由

    # Kafka消费者示例伪代码
def process_message(msg):
    if msg.operation == 'INSERT':
        target_db.execute(parse_sql(msg.sql))
    elif msg.operation == 'UPDATE':
        target_db.execute(upsert_sql(msg.data))
    • 实现幂等性检查（基于主键/唯一索引）
    • 配置流量控制阀（如QPS≤5000）

阶段3：应用层改造

  1. SQL兼容性处理

    • 替换非标准函数：TO_BASE64()→CONVERT(... USING base64)
    • 调整分页查询：LIMIT offset,count→WHERE id > last_id LIMIT count
    • 重构窗口函数：OVER()语法差异处理

  2. 连接池改造

    • 升级JDBC驱动至5.0+版本
    • 配置负载均衡参数：tidb_session_retry=3
    • 调整连接超时：connectTimeout=30s

  3. 事务拆分策略

    • 长事务切分：将>10秒的事务拆分为多个子事务
    • 全局事务补偿：引入TCC（Try-Confirm-Cancel）机制
    • 读写分离：通过Follower Read降低主库压力

验证与切换方案

数据一致性校验

校验类型 方法 阈值设定
记录数对比 COUNT() + 采样校验 误差率<0.01%
索引完整性 ANALYZE TABLE + 执行计划比对 执行计划完全一致

灰度发布策略

  1. 读写分离验证：将10%流量导向新库，监控慢查询比例
  2. 双向同步测试：临时开启双向同步通道，验证冲突解决机制
  3. 熔断机制：配置自动回滚阈值（如错误率>5%时切换回源库）

切换操作步骤

graph TD
    A[停止源库写入] --> B[等待未完成事务]
    B --> C[修改应用配置]
    C --> D[启动目标库写入]
    D --> E[观察监控指标]
    E -->|异常| F[紧急回滚]
    E -->|正常| G[逐步扩大流量]
  • 关键时间节点：业务低峰期（如00:00-02:00）
  • DNS切换策略：TTL缩短至60秒，分批次刷新节点
  • 客户端容灾：配置readTimeout=10s防止超时雪崩

典型风险与应对措施

风险类型 表现形式 解决方案
数据丢失 迁移中断导致增量数据缺失 启用WAL日志+Binlog双重备份
性能瓶颈 导入阶段磁盘IO饱和 限制导入速率（≤80%磁盘带宽）
事务冲突 分布式死锁 设置tidb_ddl_error_count_limit=5
配置错误 参数遗漏导致主从不一致 使用Ansible自动化配置管理

FAQs

Q1：如何评估分布式数据库迁移工具的可靠性？
A1：需从三个维度验证：1）数据校验机制（是否支持CRC/哈希比对）；2）断点续传能力（意外中断后能否精准恢复）；3）异常处理完备性（如网络分区时的自动重试策略），建议先进行10%数据量的试点迁移,观察资源消耗曲线和错误日志。

Q2：迁移后出现性能下降如何解决？
A2：按以下顺序排查：1）检查PD调度器是否存在热点；2）分析慢查询日志，添加缺失的二级索引；3）调整TiDB参数tidb_distsql_scan_concurrency；4）对高频访问表启用Row Format=Compact；5）必要时增加TiKV Region数量（通过`split

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