MySQL亿级数据平滑迁移实战：从架构设计到落地执行

引言：亿级数据迁移的挑战与价值

在互联网业务高速发展的背景下，MySQL数据库的表数据量突破亿级已成为常态。当业务需要扩容、分库分表、更换存储引擎或迁移至新机房时，如何实现亿级数据的平滑迁移成为DBA和开发团队的核心挑战。平滑迁移的核心目标是：零数据丢失、业务零中断或极短中断、性能可控。本文将结合真实案例，系统阐述从架构设计、工具选型到风险控制的完整实战流程。

一、迁移前的关键评估与架构设计

1.1 数据量与业务特性分析

• 数据量评估：通过SELECT COUNT(*)和information_schema.TABLES统计总行数，结合单表大小（如SELECT data_length/1024/1024 FROM information_schema.TABLES）计算存储占用。
• 业务特性分类：
  • 读多写少型（如用户信息表）：可接受较长迁移窗口，优先保证数据一致性。
  • 写密集型（如订单表）：需设计低峰期迁移+双写缓冲方案。
  • 强一致性要求（如金融交易）：必须采用同步复制或事务日志重放。

1.2 目标架构设计

• 单库到分库分表：若迁移后采用ShardingSphere或Vitess，需提前设计分片键和路由规则。
• 跨机房迁移：需考虑网络延迟对同步性能的影响，建议采用专线+压缩传输。
• 存储引擎变更（如InnoDB到TiDB）：需验证新引擎的SQL兼容性和性能特性。

二、核心迁移方案与工具选型

2.1 全量+增量同步方案（推荐）

步骤：

1. 全量导出：

   mysqldump -u root -p --single-transaction --master-data=2 --quick db_name > full_backup.sql

   • --single-transaction保证事务一致性，适用于InnoDB。
   • --master-data=2记录binlog位置，用于增量同步起点。

2. 增量日志捕获：

   • 启用源库的binlog（log_bin=ON），设置binlog_format=ROW。
   • 使用Canal或Debezium解析binlog，转换为SQL或直接写入目标库。

3. 数据校验：

   -- 对比表行数
   SELECT COUNT(*) FROM source_db.table;
   SELECT COUNT(*) FROM target_db.table;
   -- 抽样校验数据（MD5或特定字段）
   SELECT MD5(CONCAT(id, name, create_time)) FROM source_db.table LIMIT 100;

适用场景：跨机房迁移、存储引擎升级、表结构变更。

2.2 主从切换方案（低中断）

步骤：

1. 在目标库搭建MySQL从库，配置CHANGE MASTER TO同步源库。
2. 监控复制延迟（SHOW SLAVE STATUS\G），确保延迟<1秒。

3. 在业务低峰期执行主从切换：

   -- 源库设置为只读
   SET GLOBAL read_only = ON;
   -- 等待增量同步完成
   SELECT Master_Log_File, Read_Master_Log_Pos FROM information_schema.REPLICA_HOST_STATUS;
   -- 提升目标库为主库
   STOP SLAVE;
   RESET SLAVE ALL;

4. 更新应用连接池配置，指向新主库。

优势：中断时间<1分钟，适合核心业务。

2.3 第三方工具对比

工具	优势	局限性
pt-archiver	高效增量迁移，支持断点续传	需手动控制并发，复杂场景需脚本
Ghost	零中断表结构变更	仅支持InnoDB，配置复杂
阿里云DTS	全托管，支持异构数据库	依赖云服务，成本较高

三、风险控制与性能优化

3.1 常见风险及应对

• 数据不一致：
  • 校验工具：pt-table-checksum和pt-table-sync。
  • 解决方案：修复差异数据或重新同步。
• 性能瓶颈：
  • 监控指标：QPS、TPS、连接数、锁等待（SHOW ENGINE INNODB STATUS）。
  • 优化手段：
    • 迁移时降低innodb_buffer_pool_size避免内存竞争。
    • 对大表按主键分批迁移（如WHERE id BETWEEN 1 AND 1000000）。
• 业务耦合：
  • 避免在迁移期间执行DDL。
  • 对写密集表采用双写缓冲：应用同时写入源库和目标库，通过消息队列去重。

3.2 性能调优实战

• 并行迁移：

  # 使用pt-archiver并行导出
  pt-archiver --source h=source_host,D=db,t=table \
    --dest h=target_host,D=db,t=table \
    --parallel 4 --commit-each

• 网络优化：
  • 压缩传输：mysqldump --compress或pv | gzip > backup.sql.gz。
  • 专线带宽：确保>100Mbps，避免TCP重传。

四、真实案例：电商订单表迁移

4.1 背景

• 数据量：订单表t_order含2.3亿行，单表大小450GB。
• 目标：迁移至分库分表（4个分片），存储引擎从InnoDB改为TiDB。

4.2 执行步骤

1. 全量迁移：
   • 使用mydumper多线程导出（--threads=8）。
   • 导入目标库时启用LOAD DATA LOCAL INFILE加速。
2. 增量同步：
   • 配置Canal监听源库binlog，按订单ID路由至对应分片。
3. 校验与切换：
   • 抽样10万条订单校验金额总和。
   • 在凌晨2点执行主从切换，中断时间42秒。

4.3 成果

• 数据一致性：100%匹配。
• 性能提升：查询耗时从800ms降至120ms。

五、总结与最佳实践

1. 预演验证：在测试环境模拟完整流程，记录耗时和问题。
2. 分阶段执行：先迁移非核心表，再处理核心表。
3. 回滚方案：保留源库数据至少7天，准备快速回滚脚本。
4. 自动化监控：通过Prometheus+Grafana实时监控同步延迟和错误率。

亿级数据迁移是技术、业务与风险的平衡艺术。通过科学的架构设计、合适的工具选型和严格的风险控制，完全可以实现零事故迁移。对于超大规模场景，建议结合分库分表中间件和云原生数据库的弹性能力，进一步降低复杂度。