【实战手册】8000w数据迁移实践：MySQL到MongoDB的完整解决方案-EW帮帮网

🔥 本文将带你深入解析大规模数据迁移的实践方案，从架构设计到代码实现，手把手教你解决数据迁移过程中的各种挑战。

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文章目录

一、场景引入

场景：需要将8000w条历史订单数据从原有MySQL数据库迁移到新的MongoDB集群中，你有什么好的解决方案? 大家可以先暂停，自己思考一下。

1. 问题背景

需要将8000w条历史订单数据从原有MySQL数据库迁移到新的MongoDB集群中，主要面临以下挑战：

源库压力：直接读取大量数据会影响线上业务
目标库压力：直接写入大量数据可能导致MongoDB性能下降
数据一致性：确保迁移过程中数据不丢失、不重复
迁移效率：需要在规定时间窗口内完成迁移
异常处理：支持断点续传，避免异常导致全量重试

2. 场景分析

为什么需要消息队列？

源库保护：
- 通过消息队列控制读取速度
- 避免大量查询影响线上业务
任务解耦：
- 将数据读取和写入解耦
- 支持独立扩展读写能力
流量控制：
- 控制写入MongoDB的速度
- 避免瞬时高并发

为什么选择Redis？

性能考虑：
- Redis的list结构天然支持队列操作
- 单机QPS可达10w级别
可靠性：
- 支持持久化，防止数据丢失
- 主从架构保证高可用
成本因素：
- 无需额外引入消息队列组件
- 降低系统复杂度
实现简单：
- 开发成本低
- 维护成本低

技术选型对比

方案	优势	劣势	是否采用
直接迁移	实现简单	压力大，风险高	否
Redis队列	实现简单，成本低	单机容量有限	是
Kafka	吞吐量大，持久化好	部署复杂，成本高	否
RabbitMQ	功能完善	过重，维护成本高	否

二、技术方案设计

1. 整体架构

MySQL(Source) -> Data Reader -> Redis Queue -> Consumer Workers -> MongoDB(Target)
                     ↑              ↑               ↑                ↑
                  限流控制     队列监控告警     消费进度监控     写入状态监控

整个迁移过程说起来很简单：从MySQL读数据，写到Redis队列，消费者从Redis读取后写入MongoDB。但魔鬼藏在细节里，让我们一步步看看要注意什么：

MySQL数据读取
首先是MySQL这块，我们不能无脑读取。想象一下，如果不控制读取速度，直接大量读取数据，很可能会影响到线上正常业务。所以这里有两个关键点：

选择合适的时间。建议在业务低峰期，比如凌晨，这时候可以适当提高读取速率。
控制读取速度。通过监控MySQL的负载情况，动态调整读取速率。

读取方式
读取数据时要格外注意顺序问题。我们一般用创建时间和ID来排序：

先按创建时间排序
如果时间相同，再按ID排序
每次读取都记录当前的时间点和ID
下次继续读取时，就从这个位置开始

Redis队列控制
数据读出来了，不能直接往Redis里写。Redis也是有容量限制的，需要合理控制：

假设一条订单数据1KB（实际可能2-3KB）
单实例Redis一般4-8G，按8G算
建议只用30%给这个任务，也就是2.4GB
差不多能放2400万条数据，超过就要告警
如果队列积压严重，要停止写入，等消费者消费一些后再继续

数据写入流程
整个写入过程要严格保证可靠性：

读取数据
记录任务进度
写入Redis
这几步要在一个事务里完成
如果失败了要记录下来，方便重试

消费者处理
消费这块要特别注意几个问题：

从Redis读取数据
写入MongoDB
确认消费完成
记录消费进度
失败要支持重试
整个过程要保证幂等性，防止重复消费

MongoDB写入控制
最后写MongoDB时也要注意控制速度：

监控MongoDB的负载情况
根据负载动态调整写入速度
避免写入太快导致MongoDB压力过大

通过这样的设计，我们就能实现一个相对可靠的数据迁移方案。当然，实际实现时还需要考虑更多细节，比如异常处理、监控告警等。

2. 核心组件设计

在开始具体的代码实现之前，让我们先理解每个组件的职责和实现思路。

2.1 任务管理模块

首先来看任务管理相关的代码实现。这部分主要包含两个核心类：MigrationStarter和MigrationTaskManager。

2.1.1 MigrationStarter

这是整个迁移任务的入口类，负责创建任务并提交给任务管理器。它的主要职责是：

生成唯一的任务ID
创建迁移任务实例
提交任务到管理器

/**
 * 数据迁移启动器
 * 作为整个迁移任务的入口
 */
@Slf4j
@Component
public class MigrationStarter {
   
    @Autowired
    private MigrationTaskManager taskManager; // 迁移任务管理器
    
    /**
     * 启动迁移任务
     * @param startTime 开始时间
     * @param endTime 结束时间
     */
    public void startMigration(LocalDateTime startTime, LocalDateTime endTime) {
   
        // 1. 创建迁移任务
        String taskId = UUID.randomUUID().toString(); // 生成任务ID
        MigrationTask task = new MigrationTask(taskId, startTime, endTime); // 创建迁移任务
        
        // 2. 提交任务
        taskManager.submitTask(task); // 提交任务
        
        log.info("迁移任务已提交，taskId={}", taskId); // 日志记录  
    }
}

2.1.2 MigrationTaskManager

任务管理器负责任务的具体执行和生命周期管理。它实现了：

线程池管理
任务执行流程控制
异常处理和重试机制

/**
 * 迁移任务管理器
 * 负责任务的调度和管理
 */
@Slf4j
@Component
public class MigrationTaskManager {
   
    @Autowired
    private DataReader dataReader;
    @Autowired
    private MongoWriter mongoWriter;
    @Autowired
    private RedisQueue redisQueue;
    
    // 线程池配置
    private final ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(
        5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS,
        new LinkedBlockingQueue<>(1000),
        new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("migration-pool-%d").build()
    );
    
    /**
     * 提交迁移任务
     */
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public void submitTask(MigrationTask task) {
   
        executorService.submit(() -> {
   
            try {
   
                // 1. 初始化任务
                task.init();
                
                // 2. 执行数据读取
                while (task.hasNext()) {
   
                    // 读取数据
                    List<Order> orders = dataReader.readNextBatch(task);
                    
                    // 在事务中执行更新进度和写入Redis队列
                    transactionTemplate.execute(status -> {
   
                        try {
   
                            // 先更新任务进度（持久化）
                            task.updateProgress(orders);
                            
                            // 原子性写入Redis队列
                            redisQueue.pushBatchAtomic(orders);
                            
                            return true;
                        } catch (Exception e) {
   
                            status.setRollbackOnly();
                            throw new RuntimeException("处理批次数据失败", e);
                        }
                    });
                }
                
                // 3. 完成任务
                task.complete();
            } catch (Exception e) {
   
                log.error("任务执行异常", e);
                task.fail(e);
            }
        });
    }
}

2.2 数据读取模块

数据读取是整个迁移过程的起点，需要特别注意读取性能和源库压力控制。这部分包含两个关键类：

2.2.1 DataReader

数据读取器负责从MySQL中批量读取数据，实现了：

动态批次大小调整
读取速率控制
异常处理机制

/**
 * 数据读取器
 */
@Slf4j
@Component
public class DataReader {
   
    private final RateLimiter rateLimiter;
    @Autowired
    private 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() {
   
        // 初始速率设置
        this.rateLimiter = RateLimiter.create(100); // 每秒100个请求
    }
    
    /**
     * 动态调整读取速率
     */
    private void adjustReadingRate() {
   
        if (!mysqlMonitor.checkMySQLStatus()) {
   
            // 降低速率和批次大小
            rateLimiter.setRate(rateLimiter.getRate() * 0.8);
            currentBatchSize = Math.</

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