數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下，進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。

1. 數據庫遷移的需求與挑戰

在進行數據庫遷移時，常見的挑戰包括：

• 業務不中斷：遷移過程中必須確保業務正常進行，避免影響客户或用户。
• 數據一致性：源數據庫和目標數據庫在遷移過程中需要保持一致性，避免數據丟失或重複。
• 低延遲和高效遷移：需要確保遷移過程中的延遲儘可能低，並且遷移過程能夠快速完成。

2. 不停服遷移的基本策略

實現不停服遷移的策略通常包括 雙向同步 和 漸進式遷移。通過這些方法，可以確保遷移過程中的服務不中斷。

2.1 雙向同步（Dual Write / Bi-directional Sync）

雙向同步意味着在遷移過程中，源數據庫和目標數據庫都同時接收寫入操作。這樣可以確保在遷移過程中，源數據庫的修改操作也能同步到目標數據庫。

• 步驟：

1. 初始化數據遷移：首先將源數據庫的數據遷移到目標數據庫，確保目標數據庫的數據是完整的。
2. 啓動雙向同步：啓用數據同步工具（如 Maxwell、Debezium、DMS（Data Migration Service）、Kafka 等），讓源數據庫和目標數據庫保持實時同步。
3. 切換數據流量：當數據同步穩定後，將流量逐步引導到目標數據庫。
4. 終止同步：當目標數據庫接收的所有數據同步完成並驗證無誤後，停止雙向同步，最終切換為只使用目標數據庫。

• 優點：

• 可以實時同步數據，保持源數據庫和目標數據庫的高度一致。
• 最小化系統停機時間。

• 缺點：

• 實現和維護較為複雜，需要確保雙向同步時的數據一致性和高性能。
• 可能存在少量的延遲，尤其是在高併發的場景下。

2.2 增量遷移（Incremental Migration）

增量遷移通過將源數據庫的數據分批遷移到目標數據庫，並在遷移過程中同步增量數據，確保遷移過程中的數據一致性。增量遷移的關鍵在於如何保持數據同步，特別是對於更新頻繁的數據庫。

• 步驟：

1. 全量數據遷移：首先將源數據庫的全部數據遷移到目標數據庫，通常是通過 ETL（Extract-Transform-Load） 工具，批量將數據從源數據庫遷移到目標數據庫。
2. 增量數據同步：遷移過程中通過 數據庫觸發器、日誌解析（如 MySQL 的 binlog）或者使用 CDC（Change Data Capture） 工具進行增量數據同步。
3. 驗證數據一致性：在增量同步過程中，需要定期驗證源數據庫和目標數據庫的數據一致性，以防數據丟失或不一致。
4. 切換應用流量：當增量數據同步到一定程度，並且目標數據庫的數據與源數據庫一致時，開始將應用流量切換到目標數據庫。
5. 停止同步：當所有數據遷移完畢，並且目標數據庫穩定運行時，停止同步操作。

• 優點：

• 可控制性強，可以逐步遷移數據，避免遷移過程中對生產環境的影響。
• 適用於大規模數據遷移，特別是數據量非常大的情況下。

• 缺點：

• 需要較複雜的同步機制，尤其是在源和目標數據庫結構不一致時。
• 增量遷移的延遲可能較高，特別是在數據變動頻繁的情況下。

2.3 雙主複製（Master-Master Replication）

在雙主複製架構下，兩個數據庫互為主數據庫，數據可以在兩個數據庫之間雙向同步。通過雙主複製，可以在不中斷服務的情況下，將應用切換到目標數據庫。

• 步驟：

1. 搭建雙主複製：將源數據庫和目標數據庫配置為雙主複製模式，保證兩者的數據同步。
2. 數據遷移和同步：一旦雙主複製配置完成，源數據庫和目標數據庫之間的數據變動會立即同步，保證了數據一致性。
3. 流量切換：遷移過程完成後，可以將流量從源數據庫切換到目標數據庫，確保業務不停服。
4. 關閉源數據庫：當目標數據庫穩定運行時，可以選擇停止源數據庫的寫操作，完成最終遷移。

• 優點：

• 雙主複製能夠提供更高的可用性和容錯性。
• 數據同步實時進行，減少了遷移的停機時間。

• 缺點：

• 雙主複製的配置較為複雜，需要避免衝突和數據一致性問題。
• 如果兩個數據庫之間有衝突（例如相同的數據被兩個數據庫同時更新），則需要額外的機制來解決。

3. 數據同步工具和技術

在不停服遷移過程中，常用的一些數據同步工具和技術包括：

• MySQL Replication（主從複製）：

• 主從複製是 MySQL 內置的一種數據複製方式，適用於簡單的數據庫遷移。通過複製 binlog，源數據庫的變更操作可以同步到目標數據庫。可以通過切換主庫來實現不停服遷移。

• Maxwell / Debezium：

• Maxwell 和 Debezium 是流行的 CDC（Change Data Capture） 工具，用於從數據庫的 binlog 捕獲數據變化，並將增量數據同步到目標數據庫或消息隊列中。

• Apache Kafka：

• Kafka 是一個分佈式消息系統，常用於實現跨系統的數據同步和流式處理。結合 Kafka Connect，可以實現數據庫的增量同步。

• AWS DMS（Data Migration Service）：

• AWS 提供的 DMS 服務支持在線數據遷移，能夠高效地同步源數據庫和目標數據庫的增量數據，適合雲上數據庫的遷移。

• GoldenGate：

• Oracle 的 GoldenGate 是一個用於實時數據集成和複製的強大工具，支持跨平台的數據庫遷移和同步。

4. 不停服遷移的步驟總結

1. 評估遷移需求和目標數據庫類型：確定目標數據庫與源數據庫的兼容性、性能需求以及遷移過程中的約束。
2. 初始化全量遷移：將源數據庫的數據全量遷移到目標數據庫。
3. 啓用增量同步：通過 CDC 或 日誌解析 等技術，將源數據庫的增量數據同步到目標數據庫。
4. 驗證數據一致性：在增量同步過程中，定期驗證源數據庫與目標數據庫的數據一致性。
5. 逐步切換流量：在目標數據庫數據同步完成並穩定後，逐步將應用流量切換到目標數據庫。
6. 停止源數據庫的寫操作：確保所有數據已遷移並一致後，停止源數據庫的寫操作，完成最終切換。
7. 終止同步並清理：當目標數據庫完全接管流量並驗證無誤後，停止數據同步，並進行清理工作。