一、背景与挑战

在数字化转型浪潮中，企业数据量呈指数级增长，传统数据库逐渐难以满足高并发、低延迟的需求。某电商平台因业务扩张，需将核心交易系统从MySQL集群迁移至分布式数据库TiDB，涉及数据量超50TB，且需保证迁移期间业务零中断。这一需求带来了三大挑战：

1. 数据一致性：迁移过程中需确保源库与目标库的数据实时同步，避免因延迟导致业务错误。
2. 性能影响：传统迁移工具（如mysqldump）在处理海量数据时效率低下，可能引发源库性能瓶颈。
3. 回滚机制：需设计完善的故障恢复方案，确保迁移失败时能快速回滚至原系统。

二、迁移前的规划与准备

1. 架构评估与选型

首先对源库（MySQL 5.7）和目标库（TiDB 5.0）进行兼容性评估，发现以下差异：

• SQL语法：TiDB不支持MySQL的GROUP_CONCAT聚合函数，需提前修改应用代码。
• 索引设计：TiDB的分布式特性要求重新设计索引策略，避免跨节点查询性能下降。
• 事务隔离：TiDB默认使用快照隔离（SI），与MySQL的REPEATABLE READ不同，需调整业务逻辑。

2. 迁移工具对比

工具	优势	劣势	适用场景
mysqldump	简单易用，支持全量导出	性能差，单线程导出	小数据量（<10GB）
DataX	支持多数据源，插件化架构	配置复杂，需手动处理增量	结构化数据迁移
TiDB DM	原生支持MySQL到TiDB的增量同步	需配置复杂的任务参数	海量数据平滑迁移
自研工具	完全可控，可定制化	开发成本高，维护复杂	特殊业务需求

最终选择TiDB DM作为主迁移工具，因其支持：

• 全量+增量同步，确保数据一致性
• 弹性扩展，可并行处理大表
• 完善的监控告警机制

3. 预迁移测试

在测试环境模拟生产环境数据量，执行以下步骤：

1. 全量迁移：使用TiDB DM的dump功能导出MySQL数据，验证数据完整性。
2. 增量同步：开启binlog监听，验证实时同步延迟（目标<1秒）。
3. 压力测试：模拟1000QPS写入，观察TiDB集群CPU、内存、I/O使用率。

测试发现TiDB的tidb_scatter_region参数需调整为true，以避免大表导入时的区域热点问题。

三、迁移实施与优化

1. 分阶段迁移策略

采用“分库分表+增量同步”的混合模式：

# 示例：按业务表分组迁移
tables = [
    {"name": "order", "size": "20TB", "priority": 1},
    {"name": "user", "size": "5TB", "priority": 2},
    {"name": "log", "size": "25TB", "priority": 3}
]
for table in sorted(tables, key=lambda x: x["priority"]):
    # 1. 全量迁移
    os.system(f"tidb-dm dump -u root -p password -h source_mysql -P 3306 --table {table['name']} > {table['name']}.sql")
    # 2. 增量同步
    os.system(f"tidb-dm sync -u root -p password -h source_mysql -P 3306 --target-db tidb_cluster --table {table['name']}")

2. 性能优化技巧

• 并行度控制：通过task-mode=all和syncer.parallel参数调整同步线程数。
• 内存优化：设置syncer.worker-count=8和syncer.batch=1000，避免内存溢出。
• 网络优化：使用专线连接源库和目标库，带宽提升至10Gbps。

3. 监控与告警

部署Prometheus+Grafana监控以下指标：

• 同步延迟：dm_relay_log_position_lag（目标<5秒）
• 错误率：dm_syncer_binlog_error_count（目标=0）
• 资源使用：node_memory_MemAvailable（目标>20%）

设置阈值告警，当延迟超过10秒时自动暂停同步并通知运维团队。

四、迁移后的验证与回滚

1. 数据一致性校验

使用pt-table-checksum工具对比源库和目标库的哈希值：

pt-table-checksum --user=root --password=password --host=source_mysql --databases=trade --tables=order --recursion-method=dsn=h=tidb_cluster,u=root,p=password

校验结果显示99.99%的数据一致，差异数据通过pt-table-sync修复。

2. 业务验证

执行以下测试用例：

1. 订单创建：验证TiDB能否正确处理分布式事务。
2. 库存扣减：检查乐观锁机制是否生效。
3. 历史查询：确认时间范围查询性能达标。

3. 回滚方案

设计双活架构，迁移期间源库和目标库同时对外提供服务。若迁移失败：

1. 暂停TiDB DM同步任务。
2. 修改应用连接池配置，将流量切回MySQL。
3. 分析日志定位问题，修复后重新启动迁移。

五、总结与启示

本次迁移历时15天，成功将50TB数据平滑迁移至TiDB，业务零中断。关键经验包括：

1. 预迁移测试：至少进行3轮全量+增量测试，覆盖高峰期业务场景。
2. 工具选型：优先选择原生支持或经过验证的开源工具，避免自研风险。
3. 监控体系：建立从指标采集到告警处置的完整闭环。
4. 回滚设计：将回滚视为迁移方案的一部分，而非事后补救措施。

对于未来类似项目，建议：

• 引入Chaos Engineering思想，主动注入故障测试系统韧性。
• 考虑使用CDC（Change Data Capture）技术实现更细粒度的数据同步。
• 探索Serverless架构，降低迁移期间的资源成本。

通过本次实战，我们验证了海量数据平滑迁移的可行性，为后续云原生转型积累了宝贵经验。