目录
- 背景
- 方案一：老数据备份
- 方案二：分表
- 方案三：迁移至tidb
- 重点说下同步老数据遇到的坑
- 最终同步脚本方案
- 总结
背景
由于历史业务数据采用mysql来存储的，其中有一张操作记录表video_log，每当用户创建、更新或者审核人员审核的时候，对应的video_log就会加一条日志，这个log表只有insert，可想而知，1个video对应多条log，一天10w video，平均统计一个video对应5条log，那么一天50w的log， 一个月50 * 30 = 1500w条记录， 一年就是1500 * 12 = 1.8亿。目前线上已经有2亿多的数据了，由于log本身不面向C端，用于查询问题的，所以可以忍受一点的延迟。 但是随着时间的积累，必然会越来越慢，影响效率，于是提出改造。
方案一：老数据备份
由于log本身不是最关键的数据，但是也要求实时性高（用于实时查询问题），所以一开始的想法是核心的基础存储还是保持不变，较老的数据迁移出去，毕竟突然去查询一年前的操作记录的概率很小，如果突然要查，可以走离线。设计的话，我们只需要一个定时脚本，每天在凌晨4点左右（业务低峰期）抽数据。抽出的数据可以上报到一些离线存储（一般公司都有基于hive的数仓之类的）,这样就可以保持线上的video_log的数据不会一直增长。
方案二：分表
分表也是一种解决方案，相对方案一的好处就是，所有的数据都支持实时查，缺点是代码要改造了。
- 首先确认sharding key，因为video_log是和video绑定的，所以自然而然选择video_id作为我们的sharding key
- 按什么分表确定了，接下来确认下分多少张表。先定个小目标，支撑3年。每张表最大数据量为1个亿（由于我们的查询简单），按照上面的统计，我们3年大概：3*1.8=5.4亿，那么大概需要5.4/1≈6张表。
接下来就是改造代码了，得解决新老数据读写的问题。
- 新数据的插入直接插入新表
- 由于log表只有insert，所以不存在update、delete这些操作，不需要考虑这些场景。
- 分表后，一个video的log存在两张表（老表和新表），所以临时两张表都查，然后做个合并
- 同步老数据到新表中
- 下线读取老表的代码
方案三：迁移至tidb
方案二的缺点比较明显，3年后咋办，继续拆表？感觉始终有个历史债在那。于是我们的目光定位到了tidb，tidb是分布式的数据库，接入了tidb，我们就无需关心分表了，这些tidb都帮我们做了，它会自己做节点的扩容。由于是分布式的，所以tidb的主键是无序的，这点很重要。
整个流程大概分为以下4个步骤：
- 先双写（记录下刚开始双写时的mysql的id，在此id前的肯定都是老数据）
- 同步老数据（通过第一步记录的id来区分）
- 切读（老数据同步完了）
- 下双写
重点说下同步老数据遇到的坑
迁移至tidb，看似很简单，其实在job脚本这里隐藏着几个坑。
- 要考虑万一job中途断了，重新启动咋办，撇开重头跑数据的时间成本，已经同步的数据重新跑会重复，还要考虑重复数据的问题。解决重复数据的问题，可以对老表新加一个字段标识是否已同步，每次同步完，更新下字段。缺点：线上数据大，加个字段不太安全，可能造成线上阻塞。
- 既然加个字段不好，那就用现有的主键id做约束，把主键id也同步过去，这样就算脚本重启，从头开始跑的，也因为相同的主健已经插入过，那么就会报错跳过。看似很完美，然而tidb是分布式的，主键id不是连续的，那么可能出现这样一种情况。正常的业务数据插入tidb，tidb分配的主键id和mysql同步的主键id重复，那么不管是谁，最后插入的那一条肯定是失败的。
最终同步脚本方案
综合考虑数据的重复性，job重启效率性，和整个同步的效率性，我大概做出以下方案：
- 任务分批提升效率：首先根据处理能力和预期完成时间，先对老数据进行分批，大概分了10批，10个job去跑不同批次的数据，互不干扰，且每次批量更新100条。
- 记录状态，重启自动恢复到断点：每次同步数据后记录下当前同步的位置（redis记录下当前的id），就算重启也可以从redis里拿到之前的更新位置，接着更新。
- 避免主键冲突：同步除了主键之外的所有字段（不同步主键）
最终通过方案三的四个切换步骤+高效率的同步脚本平稳的完成了数据的迁移
总结
到此这篇关于mysql迁移的方案与踩坑的文章就介绍到这了,更多相关mysql迁移方案与踩坑内容请搜索NICE源码以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持NICE源码！
