【系统架构设计百科】数据迁移与版本化：在线不停机的数据演进
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内容提要
在线数据迁移面临锁表、复制延迟和回滚困难等挑战，传统的停机迁移方式已不再适用。应采用在线迁移策略，如Expand-Contract模式，分阶段进行迁移，确保每一步可回滚且不影响业务。双写双读策略可解决跨存储的一致性问题。GitHub的gh-ost工具和Stripe的四阶段迁移法为在线迁移提供了有效的实践案例，强调可观测性和工程纪律的重要性。
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关键要点
- 在线数据迁移面临锁表、复制延迟和回滚困难等挑战，传统的停机迁移方式已不再适用。
- 应采用在线迁移策略，如Expand-Contract模式，分阶段进行迁移，确保每一步可回滚且不影响业务。
- 双写双读策略可解决跨存储的一致性问题。
- GitHub的gh-ost工具和Stripe的四阶段迁移法为在线迁移提供了有效的实践案例，强调可观测性和工程纪律的重要性。
❓
延伸问答
在线数据迁移面临哪些主要挑战？
在线数据迁移面临锁表、复制延迟和回滚困难等挑战，传统的停机迁移方式已不再适用。
Expand-Contract模式是什么？
Expand-Contract模式是在线数据迁移的基本思想框架，将迁移分为扩展、迁移和收缩三个阶段，确保每一步可回滚且不影响业务。
如何确保在线数据迁移中的数据一致性？
可以采用双写双读策略，确保在迁移过程中旧存储和新存储的数据保持一致性。
GitHub的gh-ost工具有什么优势？
gh-ost工具通过Binlog替代触发器，避免了性能开销和锁争用，使得大表的schema变更变得更安全和高效。
Stripe的四阶段迁移法包括哪些步骤？
Stripe的四阶段迁移法包括双写、回填、切换读取和清理四个步骤，确保迁移过程的安全和有效性。
在数据迁移中，如何处理回滚问题？
在迁移开始之前设计回滚方案，确保在出现问题时能够迅速恢复到迁移前的状态。
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