面试官:如何做到不停机分库分表迁移?

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![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16533261-6f0916816dff9392.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) ## 需求说明 类似订单表,用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表,在项目初期为了快速上线,一般只是单表设计,不需要考虑分库分表。随着业务的发展,单表容量超过千万甚至达到亿级别以上,这时候就需要考虑分库分表这个问题了,而不停机分库分表迁移,这应该是分库分表最基本的需求,毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护",这得多low呀,以后跳槽面试,你跟面试官说这个迁移方案,面试官怎么想呀? ## 借鉴codis 笔者正好曾经碰到过这个问题,并借鉴了codis一些思想实现了不停机分库分表迁移方案;codis不是这篇文章的重点,这里只提及借鉴codis的地方--rebalance: 当迁移过程中发生数据访问时,Proxy会发送“SLOTSMGRTTAGSLOT”迁移命令给Redis,强制将客户端要访问的Key立刻迁移,然后再处理客户端的请求。( SLOTSMGRTTAGSLOT 是codis基于redis定制的) ## 分库分表 明白这个方案后,了解不停机分库分表迁移就比较容易了,接下来详细介绍笔者当初对installed_app表的实施方案;即用户已安装的APP信息表; #### 1. 确定sharding column 确定sharding column绝对是分库分表最最最重要的环节,没有之一。sharding column直接决定整个分库分表方案最终是否能成功落地;一个合适的sharding column的选取,基本上能让与这个表相关的绝大部分流量接口都能通过这个sharding column访问分库分表后的单表,而不需要跨库跨表,最常见的sharding column就是user_id,笔记这里选取的也是user_id; #### 2. 分库分表方案 根据自身的业务选取最合适的sharding column后,就要确定分库分表方案了。笔者采用主动迁移与被动迁移相结合的方案: 主动迁移就是一个独立程序,遍历需要分库分表的installed_app表,将数据迁移到分库分表后的目标表中。 被动迁移就是与installed_app表相关的业务代码自身将数据迁移到分库分表后对应的表中。 接下来详细介绍这两个方案; **2.1 主动迁移** 主动迁移就是一个独立的外挂迁移程序,其作用是遍历需要分库分表的installed_app表,将这里的数据复制到分库分表后的目标表中,由于主动迁移和被动迁移会一起运行,所以需要处理主动迁移和被动迁移碰撞的问题,笔者的主动迁移伪代码如下: ``` public void migrate(){ // 查询出当前表的最大ID, 用于判断是否迁移完成 long maxId = execute("select max(id) from installed_app"); long tempMinId = 0L; long stepSize = 1000; long tempMaxId = 0L; do{ try { tempMaxId = tempMinId + stepSize; // 根据InnoDB索引特性, where id>=? and id<?这种SQL性能最高 String scanSql = "select * from installed_app where id>=#{tempMinId} and id<#{tempMaxId}"; List<InstalledApp> installedApps = executeSql(scanSql); Iterator<InstalledApp> iterator = installedApps.iterator(); while (iterator.hasNext()) { InstalledApp installedApp = iterator.next(); // help GC iterator.remove(); long userId = installedApp.getUserId(); String status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}"); if ("COMPLETED".equals(status)) { // migration finish, nothing to do continue; } if ("MIGRATING".equals(status)) { // "被动迁移" migrating, nothing to do continue; } // 迁移前先获取锁: set MigrateStatus:18 MIGRATING ex 3600 nx String result = executeRedis("set MigrateStatus:${userId} MIGRATING ex 86400 nx"); if ("OK".equals(result)) { // 成功获取锁后, 先将这个用户所有已安装的app查询出来[即迁移过程以用户ID维度进行迁移] String sql = "select * from installed_app where user_id=#{user_id}"; List<InstalledApp> userInstalledApps = executeSql(sql); // 将这个用户所有已安装的app迁移到分库分表后的表中(有user_id就能得到分库分表后的具体的表) shardingInsertSql(userInstalledApps); // 迁移完成后, 修改缓存状态 executeRedis("setex MigrateStatus:${userId} 864000 COMPLETED"); } else { // 如果没有获取到锁, 说明被动迁移已经拿到了锁, 那么迁移交给被动迁移即可[这种概率很低] // 也可以加强这里的逻辑, "被动迁移"过程不可能持续很长时间, 可以尝试循环几次获取状态判断是否迁移完 logger.info("Migration conflict. userId = {}", userId); } } if (tempMaxId >= maxId) { // 更新max(id),最终确认是否遍历完成 maxId = execute("select max(id) from installed_app"); } logger.info("Migration process id = {}", tempMaxId); }catch (Throwable e){ // 如果执行过程中有任何异常(这种异常只可能是redis和mysql抛出来的), 那么退出, 修复问题后再迁移 // 并且将tempMinId的值置为logger.info("Migration process id="+tempMaxId);日志最后一次记录的id, 防止重复迁移 System.exit(0); } tempMinId += stepSize; }while (tempMaxId < maxId); } ``` 这里有几点需要注意: - 第一步查询出max(id)是为了尽量减少max(id)的查询次数,假如第一次查询max(id)为10000000,那么直到遍历的id到10000000以前,都不需要再次查询max(id); - 根据id>=? and id<?遍历,而不要根据id>=? limit n或者limit m, n进行遍历,因为limit性能一般,且会随着遍历越往后,性能越差。而id>=? and id<?这种遍历方式即使会有一些踩空,也没有任何影响,且整个性能曲线非常平顺,不会有任何抖动;迁移程序毕竟是辅助程序,不能对业务程序有过多的影响; - 根据id区间范围查询出来的List<InstalledApp>要转换为Iterator<InstalledApp>,每迭代处理完一个userId,要remove掉,否则可能导致GC异常,甚至OOM; **2.2 被动迁移** 被动迁移就是在正常与installed_app表相关的业务逻辑前插入了迁移逻辑,以新增用户已安装APP为例,其伪代码如下: ``` // 被动迁移方法是公用逻辑,所以与`installed_app`表相关的业务逻辑前都需要调用这个方法; public void migratePassive(long userId)throws Exception{ String status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}"); if ("COMPLETED".equals(status)) { // 该用户数据已经迁移完成, nothing to do logger.info("user's installed app migration completed. user_id = {}", userId); }else if ("MIGRATING".equals(status)) { // "被动迁移" migrating, 等待直到迁移完成; 为了防止死循环, 可以增加最大等待时间逻辑 do{ Thread.sleep(10); status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}"); }while ("COMPLETED".equals(status)); }else { // 准备迁移 String result = executeRedis("set MigrateStatus:${userId} MIGRATING ex 86400 nx"); if ("OK".equals(result)) { // 成功获取锁后, 先将这个用户所有已安装的app查询出来[即迁移过程以用户ID维度进行迁移] String sql = "select * from installed_app where user_id=#{user_id}"; List<InstalledApp> userInstalledApps = executeSql(sql); // 将这个用户所有已安装的app迁移到分库分表后的表中(有user_id就能得到分库分表后的具体的表) shardingInsertSql(userInstalledApps); // 迁移完成后, 修改缓存状态 executeRedis("setex MigrateStatus:${userId} 864000 COMPLETED"); }else { // 如果没有获取到锁, 应该是其他地方先获取到了锁并正在迁移, 可以尝试等待, 直到迁移完成 } } } // 与`installed_app`表相关的业务--新增用户已安装的APP public void addInstalledApp(InstalledApp installedApp) throws Exception{ // 先尝试被动迁移 migratePassive(installedApp.getUserId()); // 将用户已安装app信息(installedApp)插入到分库分表后的目标表中 shardingInsertSql(installedApp); } ``` 无论是CRUD中哪种操作,先根据缓存中MigrateStatus:${userId}的值进行判断: - 如果值为COMPLETED,表示已经迁移完成,那么将请求转移到分库分表后的表中进行处理即可; - 如果值为MIGRATING,表示正在迁移中,可以循环等待直到值为COMPLETED即迁移完成后,再将请求转移到分库分表后的表中进行处理处理; - 否则值为空,那么尝试获取锁再进行数据迁移。迁移完成后,将缓存值更新为COMPLETED,最后再将请求转移到分库分表后的表中进行处理处理; #### 3.方案完善 当所有数据迁移完成后,CRUD操作还是会先根据缓存中MigrateStatus的值进行判断,数据迁移完成后这一步已经是多余的。可以加个总开关,当所有数据迁移完成后,将这个开关的值通过类似TOPIC的方式发送,所有服务接收到TOPIC后将开关local cache化。那么接下来服务的CRUD都不需要先根据缓存中MigrateStatus:${userId}的值进行判断; #### 4.遗留工作 迁移完成后,将主动迁移程序下线,并将被动迁移程序中对migratePassive()的调用全部去掉,并可以集成一些第三方分库分表中间件,例如sharding-jdbc,可以参考sharding-jdbc集成实战 ## 回顾总结 回顾这个方案,最大的缺点就是如果碰到sharding column(例如userId)的总记录数比较多,且主动迁移正在进行中,被动迁移与主动迁移碰撞,那么被动迁移可能需要等待较长时间。 不过根据DB性能,一般批量插入1000条数据都是10ms级别,并且同一sharding column的记录分库分表后只属于一张表,不涉及跨表。所以,只要在迁移前先通过sql统计待迁移表中没有这类异常sharding column即可放心迁移; 笔者当初迁移installed_app表时,用户最多也只拥有不超过200个APP,所以不需要过多考虑碰撞带来的性能问题;没有万能的方案,但是有适合自己的方案; 如果有那种上万条记录的sharding column,可以把这些sharding column先缓存起来,迁移程序在夜间上线,优先迁移这些缓存的sharding column的数据,就可以尽可能的降低迁移程序对这些用户的体验。当然你也可以使用你想出来的更好的方案。 ## 写在最后 如果你是Java程序员,对于技术提升很感兴趣,可以加QQ群:867923845免费获取笔者整理的适合1~5年的Java工程师学习参考的资源。还有大量面试题以及解析。欢迎各位工程师加入,合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己,不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰!趁年轻,使劲拼,给未来的自己一个交代!

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