线上数据库迁移的几种方法
在互联网行业，很多系统的访问量很高，即便在凌晨两三点也有一定的访问量。由于系统数据迁移，导致服务暂停几分钟，是很难被业务方接受的！本文我们就来聊一下，在用户无感知的前提下，如何设计不停机数据迁移方案！
数据迁移过程我们要注意哪些关键点呢？第一，保证迁移后数据准确不丢失，即每条记录准确而且不丢失记录；第二，不影响用户体验（尤其是访问量高的C端业务需要不停机平滑迁移）；第三，保证迁移后的性能和稳定性。
传统技术方案
传统方案一般由DBA来做，DBA先停止数据库的使用，然后书写迁徙脚本把数据导出到一个中间文件。然后再书写导入脚本，导入目标库。
传统方案的缺点
数据库会停止服务几小时甚至几天，应用程序无法使用，在一些行业应用中基本不可接受。
不能满足异构数据的迁徙，如果oralce或sqlservcer和mysql的数据结构不一样，有着比较复杂的映射关系，需要做数据转换，不能满足迁徙。
挂从库
在主库上建一个从库。从库数据同步完成后，将从库升级成主库（新库），再将流量切到新库。这种方式适合数据结构不变，而且空闲时间段流量很低，允许停机迁移的场景。一般发生在平台迁移的场景，如从机房迁移到云平台，从一个云平台迁移到另一个云平台。大部分中小型互联网系统，空闲时段访问量很低。在空闲时段，几分钟的停机时间，对用户影响很小，业务方是可以接受的。所以我们可以采用停机迁移的方案。步骤如下：
1，新建从库（新数据库），数据开始从主库向从库同步。
2，数据同步完成后，找一个空闲时间段。为了保证主从数据库数据一致，需要先停掉服务，然后再把从库升级为主库。如果访问数据库用的是域名，直接解析域名到新数据库（从库升级成的主库），如果访问数据库用的是IP，将IP改成新数据库IP。
3，最后启动服务，整个迁移过程完成。
这种迁移方案的优势是迁移成本低，迁移周期短。缺点是，切换数据库过程需要停止服务。
双写
老库和新库同时写入，然后将老数据批量迁移到新库，最后流量切换到新库并关闭老库读写。
这种方式适合数据结构发生变化，不允许停机迁移的场景。
一般发生在系统重构时，数据结构会发生变化，如表结构改变或者分库分表等场景。有些大型互联网系统，平常并发量很高，即便是空闲时段也有相当的访问量。几分钟的停机时间，对用户也会有明显的影响，甚至导致一定的用户流失，这对业务方来说是无法接受的。所以我们需要考虑一种用户无感知的不停机迁移方案。以笔者之前经历的用户系统重构为例，聊一下具体方案。当时的场景是这样的，用户表记录数达到3000万时，系统性能和可维护性变差，于是我们将用户中心从单体工程中拆分出来并做了重构，重新设计了表结构，而且业务方要求不停机上线！下面是我们当时的方案，步骤如下：
代码准备。在服务层对用户表进行增删改的地方，要同时操作新库和老库，需要修改相应的代码（同时写新库和老库）。准备迁移程序脚本，用于做老数据迁移。准备校验程序脚本，用于校验新库和老库的数据是否一致。
开启双写，老库和新库同时写入。注意：任何对数据库的增删改都要双写；对于更新操作，如果新库没有相关记录，需要先从老库查出记录，将更新后的记录写入新库；为了保证写入性能，老库写完后，可以采用消息队列异步写入新库。
利用脚本程序，将某一时间戳之前的老数据迁移到新库。注意：1，时间戳一定要选择开启双写后的时间点（比如开启双写后10分钟的时间点），避免部分老数据被漏掉；2，迁移过程遇到记录冲突直接忽略（因为第2步的更新操作，可能已经把记录拉到了新库）；3，迁移过程一定要记录日志，尤其是错误日志，如果有填写失败的情况，我们可以通过日志恢复数据，以此来保证新老库的数据一致。
第3步完成后，我们还需要通过脚本程序检验数据，看新库数据是否准确以及有没有漏掉的数据
数据校验没问题后，开启双读，起初给新库放少部分流量，新库和老库同时读取。由于延时问题，新库和老库可能会有少量数据记录不一致的情况，所以新库读不到时需要再读一遍老库。逐步将读流量切到新库，相当于灰度上线的过程。遇到问题可以及时把流量切回老库
读流量全部切到新库后，关闭老库写入（可以在代码里加上热配置开关），只写新库
迁移完成，后续可以去掉双写双读相关无用代码。
在这里插入图片描述
利用数据同步工具
我们可以看到上面双写的方案比较麻烦，很多数据库写入的地方都需要修改代码。有没有更好的方案呢？我们还可以利用Canal，DataBus等工具做数据同步。以阿里开源的Canal为例。
在这里插入图片描述
上面是Canal的原理图
Canal模拟mysql slave的交互协议，把自己伪装成mysql的从库
向mysql master发送dump协议
mysql master收到dump协议，发送binary log给slave（canal)
canal解析binary log字节流对象，根据应用场景对binary log字节流做相应的处理
所以上面的用户系统数据迁移，就不需要开启双写了，服务层也不需要编写双写的代码，直接用Canal做增量数据同步即可。相应的步骤就变成了：
代码准备。准备Canal代码，解析binary log字节流对象，并把解析好的用户数据写入新库。准备迁移程序脚本，用于做老数据迁移。准备校验程序脚本，用于校验新库和老库的数据是否一致。
运行Canal代码，开始增量数据（线上产生的新数据）从老库到新库的同步。
利用脚本程序，将某一时间戳之前的老数据迁移到新库。注意：1，时间戳一定要选择开始运行Canal程序后的时间点（比如运行Canal代码后10分钟的时间点），避免部分老数据被漏掉；3，迁移过程一定要记录日志，尤其是错误日志，如果有些记录写入失败，我们可以通过日志恢复数据，以此来保证新老库的数据一致。
第3步完成后，我们还需要通过脚本程序检验数据，看新库数据是否准确以及有没有漏掉的数据
数据校验没问题后，开启双读，起初给新库放少部分流量，新库和老库同时读取。由于延时问题，新库和老库可能会有少量数据记录不一致的情况，所以新库读不到时需要再读一遍老库。逐步将读流量切到新库，相当于灰度上线的过程。遇到问题可以及时把流量切回老库
读流量全部切到新库后，将写入流量切到新库（可以在代码里加上热配置开关。注：由于切换过程Canal程序还在运行，仍然能够获取老库的数据变化并同步到新库，所以切换过程不会导致部分老库数据无法同步新库的情况）
关闭Canal程序
迁移完成
此外，对于数据结构不改变的不停机数据迁移，也可以利用Canal处理。除了第3步DBA可以直接利用工具做老数据的迁移，其他步骤基本和上面一样。
阿里云的数据传输服务DTS
数据传输服务（Data Transmission Service，简称DTS）是阿里云提供的一种支持RDBMS（关系型数据库）、NoSQL、OLAP等多种数据源之间数据交互的数据流服务。DTS提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输能力，可实现不停服数据迁移、数据异地灾备、异地多活(单元化)、跨境数据同步、实时数据仓库、查询报表分流、缓存更新、异步消息通知等多种业务应用场景，助您构建高安全、可扩展、高可用的数据架构。
优势：数据传输（Data Transmission）服务DTS支持RDBMS、NoSQL、OLAP等多种数据源间的数据传输。它提供了数据迁移、实时数据订阅及数据实时同步等多种数据传输方式。相对于第三方数据流工具，数据传输服务DTS提供更丰富多样、高性能、高安全可靠的传输链路，同时它提供了诸多便利功能，极大得方便了传输链路的创建及管理。
个人理解：就是一个消息队列，会给你推送它包装过的sql对象，可以自己做个服务去解析这些sql对象。
阿里文档快速入口：https://help.aliyun.com/product/26590.html
免去部署维护的昂贵使用成本。DTS针对阿里云RDS（在线关系型数据库）、DRDS等产品进行了适配，解决了Binlog日志回收，主备切换、VPC网络切换等场景下的订阅高可用问题。同时，针对RDS进行了针对性的性能优化。出于稳定性、性能及成本的考虑，推荐使用。
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