将MySQL单库的数据迁移到分库分表的架构上

Question

如何在不停机的情况下，将MySQL单库的数据迁移到分库分表的架构上？

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

将MySQL单库的数据迁移到分库分表的架构上，是一个复杂但非常常见的任务，尤其是在面对大数据量、高并发的场景下。为了实现不停机迁移，需要采用一系列策略和技术手段来保证数据的一致性和业务连续性。

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✅ 一、问题背景

你有一个单库单表的MySQL数据库，现在需要将其迁移为分库分表的架构（如按用户ID分库，按时间分表等），并且在不中断业务的情况下完成整个迁移过程。

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✅ 二、核心目标

• 不停机：业务系统继续正常运行。
• 数据一致性：确保迁移前后数据一致。
• 可回滚：如果出现异常，可以快速回退。
• 性能可控：避免迁移过程中对主库造成过大压力。

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✅ 三、解决方案（有序列表）

1. 数据分片规则设计

• 明确分库分表的规则（例如：user_id % N 分库，create_time % M 分表）。
• 确保新旧数据结构兼容，尤其是主键和索引的设计。

重点： 分库分表规则必须与原表的主键或唯一标识字段相关联，以保证数据能正确路由到新的分片中。

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2. 搭建分库分表环境

• 部署新的分库分表架构（比如使用 ShardingSphere 或 MyCat 等中间件）。
• 确保新架构具备读写能力，并能通过中间件进行统一访问。

重点： 新架构应与原库保持相同的表结构，以便后续数据迁移。

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3. 数据同步方案选择

可以选择以下几种方式之一：

方式一：增量同步 + 全量同步

• 使用 Canal、Debezium 或 MySQL Binlog 捕获原始库的增量变更。
• 使用工具（如 DataX、DTS、ETL 工具）进行全量数据迁移。
• 同时同步增量数据，确保最终一致性。

方式二：双写机制

• 在原有系统中新增代码逻辑，同时向旧库和新库写入数据。
• 迁移完成后，逐步关闭旧库的写入逻辑。

重点： 双写机制是“不停机”的关键，它允许你在迁移期间仍能正常处理业务请求。

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4. 数据校验与一致性保障

• 对比新旧库的数据（如主键数量、字段值等）。
• 使用脚本或工具（如 pt-table-checksum）进行数据一致性校验。
• 若发现不一致，及时修复并重新同步。

重点： 数据一致性是迁移成功的核心指标，不能忽视。

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5. 切换流量（灰度上线）

• 将部分业务流量切换到新架构（如先切小部分用户）。
• 监控新架构的性能和稳定性。
• 逐步将全部流量切换至新架构。

重点： 灰度上线有助于降低风险，防止大规模故障。

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6. 回滚计划

• 如果在迁移过程中出现严重问题，能够快速回滚到原单库架构。
• 回滚前需确保原库仍然可用，并且有完整的备份。

重点： 回滚机制是迁移过程中不可忽视的环节。

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✅ 四、示例：使用Canal + Kafka + Flink 实现增量同步

1. 安装部署 Canal 和 Kafka

# 下载Canal
wget https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.7/canal.deployer.tar.gz
tar -zxvf canal.deployer.tar.gz
cd canal-1.1.7

配置 canal.properties 文件，开启 MySQL 的 binlog。

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2. 配置 Kafka 消费者（Flink）

// 示例代码（Java + Flink）
public class CanalKafkaFlinkJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                "canal-topic",
                new SimpleStringSchema(),
                new Properties() {{
                    put("bootstrap.servers", "kafka:9092");
                    put("group.id", "flink-consumer-group");
                }}
        );

        env.addSource(consumer)
           .map(new MapFunction<String, String>() {
               @Override
               public String map(String value) throws Exception {
                   // 解析Canal JSON数据，插入到分库分表的新库中
                   return process(value);
               }
           })
           .print();

        env.execute("Canal Kafka to MySQL Job");
    }
}

重点： 该代码仅为示例，实际应用中需要解析 CanaL 的 JSON 格式，并根据分片规则动态选择目标数据库和表。

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✅ 五、总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 设计分库分表规则 | | 2 | 搭建分库分表环境 | | 3 | 实施增量+全量数据同步 | | 4 | 数据一致性校验 | | 5 | 灰度切换流量 | | 6 | 准备回滚方案 |

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✅ 六、注意事项

• 不要直接删除旧库，直到确认新架构稳定。
• 监控性能，避免新架构成为瓶颈。
• 文档记录，包括分片规则、迁移步骤、回滚方法等。

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如果你有具体的业务场景（如分库分表规则、数据量大小等），我可以进一步为你定制迁移方案。