分享一次海量数据平滑迁移实战
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
本文讨论了采购系统中海量数据的治理和存储优化，以lifecycle表为例，提出了迁移方案，保证了读写稳定和准确，最终完成了整体平滑迁移。
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关键要点
- 采购系统经历多年演进，数据量和复杂度显著增加，需治理海量数据。
- 当前存储使用MySQL 5.5集群，主库配置为32C/48G/6000G，无法扩容，剩余磁盘空间不足。
- 目标是降低磁盘容量，优化数据模型，提升系统稳定性。
- lifecycle表为最大表，占用1.3T空间，迁移至其他库以优化存储。
- 直接切换到JED存储中间件风险高，需结合系统现状谨慎决策。
- 迁移期间需保障读写稳定和准确，lifecycle数据对业务决策至关重要。
- 整体方案包括数据同步、双读、双写、离线验证和数据清理。
- 数据同步使用DRC实现，需注意同步速度和字段兼容问题。
- 双写控制风险，采用验证开关和上线开关进行数据验证。
- 双读期间需对新老库数据进行比对，发现数据不一致问题。
- 离线验证通过BDP任务对新老库数据进行比对，发现数据问题。
- 完成上线开关切换，确保整体平滑迁移，未出现数据丢失或错误。
- 老库和同步任务保留一周以防数据丢失，清理大表采用drop+create方式。
❓
延伸问答
采购系统中海量数据治理的主要目标是什么？
主要目标是降低磁盘容量，优化数据模型，提升系统稳定性。
lifecycle表的迁移方案是怎样的？
迁移方案包括数据同步、双读、双写、离线验证和数据清理，确保读写稳定和准确。
在数据迁移过程中如何保障读写的稳定性？
通过双写和数据验证机制，确保新老库数据一致性，避免数据丢失或错误。
为什么不直接将整个库从MySQL切换到JED？
因为JED和MySQL的查询语法差异大，直接切换风险高，需结合系统现状谨慎决策。
数据同步过程中遇到的主要挑战是什么？
主要挑战是同步速度和字段兼容问题，需确保历史数据的准确同步。
如何处理数据不一致的问题？
通过双读和离线验证，及时发现并记录数据不一致问题，确保数据准确性。
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