?? 本文將帶你深入解析大規模數據遷移的實踐方案，從架構設計到代碼實現，手把手教你解決數據遷移過程中的各種挑戰。

??博主其他匠心之作，強推專欄：

• 小游戲開發【博主強推 匠心之作 拿來即用無門檻】

一、場景引入

場景：需要將8000w條歷史訂單數據從原有MySQL數據庫遷移到新的MongoDB集群中，你有什么好的解決方案? 大家可以先暫停，自己思考一下。

1. 問題背景

需要將8000w條歷史訂單數據從原有MySQL數據庫遷移到新的MongoDB集群中，主要面臨以下挑戰：

• 源庫壓力：直接讀取大量數據會影響線上業務
• 目標庫壓力：直接寫入大量數據可能導致MongoDB性能下降
• 數據一致性：確保遷移過程中數據不丟失、不重復
• 遷移效率：需要在規定時間窗口內完成遷移
• 異常處理：支持斷點續傳，避免異常導致全量重試

2. 場景分析

為什么需要消息隊列？

• 源庫保護：
  • 通過消息隊列控制讀取速度
  • 避免大量查詢影響線上業務
• 任務解耦：
  • 將數據讀取和寫入解耦
  • 支持獨立擴展讀寫能力
• 流量控制：
  • 控制寫入MongoDB的速度
  • 避免瞬時高并發

為什么選擇Redis？

• 性能考慮：
  • Redis的list結構天然支持隊列操作
  • 單機QPS可達10w級別
• 可靠性：
  • 支持持久化，防止數據丟失
  • 主從架構保證高可用
• 成本因素：
  • 無需額外引入消息隊列組件
  • 降低系統復雜度
• 實現簡單：
  • 開發成本低
  • 維護成本低

技術選型對比

方案	優勢	劣勢	是否采用
直接遷移	實現簡單	壓力大，風險高	否
Redis隊列	實現簡單，成本低	單機容量有限	是
Kafka	吞吐量大，持久化好	部署復雜，成本高	否
RabbitMQ	功能完善	過重，維護成本高	否

二、技術方案設計

1. 整體架構

MySQL(Source) -> Data Reader -> Redis Queue -> Consumer Workers -> MongoDB(Target)↑              ↑               ↑                ↑限流控制     隊列監控告警     消費進度監控     寫入狀態監控

整個遷移過程說起來很簡單：從MySQL讀數據，寫到Redis隊列，消費者從Redis讀取后寫入MongoDB。但魔鬼藏在細節里，讓我們一步步看看要注意什么：

MySQL數據讀取
首先是MySQL這塊，我們不能無腦讀取。想象一下，如果不控制讀取速度，直接大量讀取數據，很可能會影響到線上正常業務。所以這里有兩個關鍵點：

1. 選擇合適的時間。建議在業務低峰期，比如凌晨，這時候可以適當提高讀取速率。
2. 控制讀取速度。通過監控MySQL的負載情況，動態調整讀取速率。

讀取方式
讀取數據時要格外注意順序問題。我們一般用創建時間和ID來排序：

1. 先按創建時間排序
2. 如果時間相同，再按ID排序
3. 每次讀取都記錄當前的時間點和ID
4. 下次繼續讀取時，就從這個位置開始

Redis隊列控制
數據讀出來了，不能直接往Redis里寫。Redis也是有容量限制的，需要合理控制：

1. 假設一條訂單數據1KB（實際可能2-3KB）
2. 單實例Redis一般4-8G，按8G算
3. 建議只用30%給這個任務，也就是2.4GB
4. 差不多能放2400萬條數據，超過就要告警
5. 如果隊列積壓嚴重，要停止寫入，等消費者消費一些后再繼續

數據寫入流程
整個寫入過程要嚴格保證可靠性：

1. 讀取數據
2. 記錄任務進度
3. 寫入Redis
4. 這幾步要在一個事務里完成
5. 如果失敗了要記錄下來，方便重試

消費者處理
消費這塊要特別注意幾個問題：

1. 從Redis讀取數據
2. 寫入MongoDB
3. 確認消費完成
4. 記錄消費進度
5. 失敗要支持重試
6. 整個過程要保證冪等性，防止重復消費

MongoDB寫入控制
最后寫MongoDB時也要注意控制速度：

1. 監控MongoDB的負載情況
2. 根據負載動態調整寫入速度
3. 避免寫入太快導致MongoDB壓力過大

通過這樣的設計，我們就能實現一個相對可靠的數據遷移方案。當然，實際實現時還需要考慮更多細節，比如異常處理、監控告警等。

2. 核心組件設計

在開始具體的代碼實現之前，讓我們先理解每個組件的職責和實現思路。

2.1 任務管理模塊

首先來看任務管理相關的代碼實現。這部分主要包含兩個核心類：MigrationStarter和MigrationTaskManager。

2.1.1 MigrationStarter

這是整個遷移任務的入口類，負責創建任務并提交給任務管理器。它的主要職責是：

• 生成唯一的任務ID
• 創建遷移任務實例
• 提交任務到管理器

/*** 數據遷移啟動器* 作為整個遷移任務的入口*/
@Slf4j
@Component
public class MigrationStarter {@Autowiredprivate MigrationTaskManager taskManager; // 遷移任務管理器/*** 啟動遷移任務* @param startTime 開始時間* @param endTime 結束時間*/public void startMigration(LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {// 1. 創建遷移任務String taskId = UUID.randomUUID().toString(); // 生成任務IDMigrationTask task = new MigrationTask(taskId, startTime, endTime); // 創建遷移任務// 2. 提交任務taskManager.submitTask(task); // 提交任務log.info("遷移任務已提交，taskId={}", taskId); // 日志記錄  }
}

2.1.2 MigrationTaskManager

任務管理器負責任務的具體執行和生命周期管理。它實現了：

• 線程池管理
• 任務執行流程控制
• 異常處理和重試機制

/*** 遷移任務管理器* 負責任務的調度和管理*/
@Slf4j
@Component
public class MigrationTaskManager {@Autowiredprivate DataReader dataReader;@Autowiredprivate MongoWriter mongoWriter;@Autowiredprivate RedisQueue redisQueue;// 線程池配置private final ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1000),new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("migration-pool-%d").build());/*** 提交遷移任務*/@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public void submitTask(MigrationTask task) {executorService.submit(() -> {try {// 1. 初始化任務task.init();// 2. 執行數據讀取while (task.hasNext()) {// 讀取數據List<Order> orders = dataReader.readNextBatch(task);// 在事務中執行更新進度和寫入Redis隊列transactionTemplate.execute(status -> {try {// 先更新任務進度（持久化）task.updateProgress(orders);// 原子性寫入Redis隊列redisQueue.pushBatchAtomic(orders);return true;} catch (Exception e) {status.setRollbackOnly();throw new RuntimeException("處理批次數據失敗", e);}});}// 3. 完成任務task.complete();} catch (Exception e) {log.error("任務執行異常", e);task.fail(e);}});}
}

2.2 數據讀取模塊

數據讀取是整個遷移過程的起點，需要特別注意讀取性能和源庫壓力控制。這部分包含兩個關鍵類：

2.2.1 DataReader

數據讀取器負責從MySQL中批量讀取數據，實現了：

• 動態批次大小調整
• 讀取速率控制
• 異常處理機制

/*** 數據讀取器*/
@Slf4j
@Component
public class DataReader {private final RateLimiter rateLimiter;@Autowiredprivate MySQLMonitor mysqlMonitor;private int currentBatchSize = 1000; // 初始批次大小private static final int MIN_BATCH_SIZE = 100;private static final int MAX_BATCH_SIZE = 5000;public DataReader() {// 初始速率設置this.rateLimiter = RateLimiter.create(100); // 每秒100個請求}/*** 動態調整讀取速率*/private void adjustReadingRate() {if (!mysqlMonitor.checkMySQLStatus()) {// 降低速率和批次大小rateLimiter.setRate(rateLimiter.getRate() * 0.8);currentBatchSize = Math.</