假设,你现有有一个单库单表的系统,在线上在跑,假设单表有600万数据
3个库,每个库里分了4个表,每个表要放50万的数据量
假设你已经选择了一个分库分表的数据库中间件,sharding-jdbc,mycat,都可以
(1)停机迁移方案
我先给你说一个最low的方案,就是很简单,大家伙儿凌晨12点开始运维,网站或者app挂个公告,说0点到早上6点进行运维,无法访问。。。。。。
接着到0点,停机,系统挺掉,没有流量写入了,此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具,此时直接跑起来,然后将单库单表的数据哗哗哗读出来,写到分库分表里面去。
导数完了之后,就ok了,修改系统的数据库连接配置啥的,包括可能代码和SQL也许有修改,那你就用最新的代码,然后直接启动连到新的分库分表上去。
验证一下,ok了,完美,大家伸个懒腰,看看看凌晨4点钟的北京夜景,打个滴滴回家吧
但是这个方案比较low,谁都能干,我们来看看高大上一点的方案
(2)双写迁移方案
这个是我们常用的一种迁移方案,比较靠谱一些,不用停机,不用看北京凌晨4点的风景
简单来说,就是在线上系统里面,之前所有写库的地方,增删改操作,都除了对老库增删改,都加上对新库的增删改,这就是所谓双写,同时写俩库,老库和新库。
然后系统部署之后,新库数据差太远,用之前说的导数工具,跑起来读老库数据写新库,写的时候要根据gmt_modified这类字段判断这条数据最后修改的时间,除非是读出来的数据在新库里没有,或者是比新库的数据新才会写。
接着导完一轮之后,有可能数据还是存在不一致,那么就程序自动做一轮校验,比对新老库每个表的每条数据,接着如果有不一样的,就针对那些不一样的,从老库读数据再次写。反复循环,直到两个库每个表的数据都完全一致为止。
接着当数据完全一致了,就ok了,基于仅仅使用分库分表的最新代码,重新部署一次,不就仅仅基于分库分表在操作了么,还没有几个小时的停机时间,很稳。所以现在基本玩儿数据迁移之类的,都是这么干了。