MySQL数据迁移全攻略：从规划到落地的关键实践

一、迁移前的核心评估：为何需要“三思而后行”？

MySQL数据迁移的复杂性远超简单的数据拷贝，其本质是业务连续性的技术重构。迁移前需完成三项关键评估：

1. 数据量级与增长预测
   通过SHOW TABLE STATUS获取表大小，结合业务增长模型（如每月10%增量）预估迁移窗口期。例如，10TB数据在千兆网络下理论传输需27.8小时（不考虑协议开销），实际需预留2-3倍时间。

2. 兼容性矩阵分析
   源库与目标库的字符集（如utf8mb4 vs latin1）、存储引擎（InnoDB vs MyISAM）、SQL模式（STRICT_TRANS_TABLES）需严格匹配。使用pt-query-digest分析历史SQL，识别不兼容语法。

3. 业务影响量化
   采用停机迁移时，需计算RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）。例如金融系统RTO通常<15分钟，需设计主从切换+延迟复制方案。

二、工具选型：从原生工具到第三方方案的权衡

1. 原生工具适用场景

• mysqldump：逻辑备份首选，支持--single-transaction实现一致性备份，但大表（>50GB）恢复耗时。

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

• 物理备份（xtrabackup）：InnoDB表空间直接拷贝，支持热备份，但需注意--no-lock选项在MyISAM表下的风险。

2. 第三方工具对比

工具	优势	局限
AWS DMS	支持异构数据库迁移	云厂商锁定，成本较高
Flyway	数据库版本控制集成	侧重DDL变更，DML支持弱
Gh-ost	无锁表结构变更	仅支持MySQL

3. 混合架构实践

某电商案例：采用xtrabackup+binlog增量同步，通过pt-table-checksum校验数据一致性，最终切换时差<3秒。

三、迁移执行：分阶段控制风险

1. 全量迁移阶段

• 并行度控制：使用pt-archiver时设置--threads=4避免源库IO过载。
• 压缩传输：pigz -c backup.sql | ssh user@target "cat > backup.sql.gz"可减少30%传输时间。

2. 增量同步阶段

• GTID复制：配置CHANGE MASTER TO MASTER_AUTO_POSITION=1实现自动定位。
• 延迟监控：通过performance_schema.replication_connection_status实时查看延迟秒数。

3. 切换验证阶段

• 数据校验：执行SELECT COUNT(*), MD5(CONCAT_WS('', col1, col2)) FROM table GROUP BY MD5比对关键表。
• 应用测试：使用tcpdump -i eth0 port 3306 -w mysql.pcap抓包分析SQL行为差异。

四、性能优化：从硬件到SQL的立体调优

1. 硬件层优化

• 网络加速：启用TCP BBR拥塞算法，10G网络下吞吐量提升40%。
• 存储配置：SSD RAID10 + innodb_io_capacity=2000，随机写IOPS可达180K。

2. 参数调优

• 缓冲池：innodb_buffer_pool_size=总内存*70%，需监控Innodb_buffer_pool_read_requests命中率。
• 日志配置：sync_binlog=1保证数据安全，但innodb_flush_log_at_trx_commit=2可提升性能。

3. SQL重构

• 分批处理：将UPDATE large_table SET col=val改为按主键分1000条/批执行。
• 索引优化：通过EXPLAIN ANALYZE识别未使用索引，使用pt-index-usage分析索引价值。

五、灾备方案：构建三级防护体系

1. 实时备份层

• 半同步复制：配置rpl_semi_sync_master_enabled=1，确保至少一个从库接收日志。
• 延迟从库：设置CHANGE MASTER TO MASTER_DELAY=3600，防止误操作扩散。

2. 近线备份层

• S3生命周期策略：将7天内的备份存于标准存储，30天后转至Glacier冷存储。
• 校验机制：每月执行mysqlcheck -c --check-upgrade db_name验证备份可用性。

3. 离线备份层

• 磁带归档：使用tar -czvf backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz /var/lib/mysql定期离线存储。
• 异地容灾：通过rsync -avz --delete /backup/ user@remote:/backup/实现双活。

六、常见陷阱与解决方案

1. 自增ID冲突：迁移前执行ALTER TABLE table_name AUTO_INCREMENT=新起始值。
2. 时区问题：统一使用SET time_zone='+08:00'，避免TIMESTAMP类型数据错乱。
3. 触发器依赖：通过SHOW TRIGGERS导出触发器定义，在目标库重新创建。

七、自动化迁移框架设计

采用Ansible+Jenkins构建CI/CD管道：

1. 预检阶段：执行pt-upgrade检测兼容性问题。
2. 迁移阶段：调用pt-online-schema-change实现无锁表变更。
3. 回滚阶段：保留最近3个全量备份+binlog，支持点时间恢复。

结语
MySQL数据迁移是技术、业务与风险的三角博弈。通过系统化的评估、精细化的执行和立体化的灾备，可将迁移成功率提升至99.9%以上。实际项目中，建议采用“小步快跑”策略，先迁移非核心业务验证流程，再逐步推进核心系统迁移。