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

🔥 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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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：

1. 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。
2. 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：

1. 先按创建时间排序
2. 如果时间相同，再按ID排序
3. 每次读取都记录当前的时间点和ID
4. 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：

1. 假设一条订单数据1KB（实际可能2-3KB）
2. 单实例Redis一般4-8G，按8G算
3. 建议只用30%给这个任务，也就是2.4GB
4. 差不多能放2400万条数据，超过就要告警
5. 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：

1. 读取数据
2. 记录任务进度
3. 写入Redis
4. 这几步要在一个事务里完成
5. 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：

1. 从Redis读取数据
2. 写入MongoDB
3. 确认消费完成
4. 记录消费进度
5. 失败要支持重试
6. 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：

1. 监控MongoDB的负载情况
2. 根据负载动态调整写入速度
3. 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 {@Autowiredprivate 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IDMigrationTask 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 {@Autowiredprivate DataReader dataReader;@Autowiredprivate MongoWriter mongoWriter;@Autowiredprivate 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;@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.</