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高并发场景下转移表的处理过程探讨

2018.09.10 13:22 2582浏览
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前提

技术调整,现在需要将表A从数据库B转移到数据库C里,成为新表D。

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这篇文章主要是分享一下我们的方案

详细方案

  1. 调研(通过监控等,多个系统有使用)整理出所有涉及表A的SQL

  2. 新库上创建新表

  3. 在原有相关方法上添加开关,允许:
    1)更新操作-同时更新(包括写)表A和表D
    2)更新操作-只更新(包括写)表A
    3)更新操作-只更新(包括写)表D
    4)查询操作-单独查表A
    5)查询操作-单独查表D
    6)查询操作-同时查表A和表D记录不一致情况
    这里需要注意,同一个方法可能要使用多个开关,多个开关不能有更新顺序问题。

  4. 刚开始上线时,开关控制只操作表A,不去操作表D

  5. 都发布上线完毕后(比如我们集群有几百台机器,不能让部分单写部分双写,否则表D数据是否哪个点开始应该算起就模糊了),开关调整为双写

  6. 之后根据需要导入原有的数据(某些场景特殊一点,只会差最近一天或几天,保证双写持续指定天数,新表可能已经覆盖所有数据,就不需要导数据了)

  7. 当表D按照设计和计划已经应该有需要使用的数据时,打开双写检查,对比,有问题的地方调整,直到没有不一致。

  8. 之后就剩删除之前操作表A的代码了。
    这里我们在讨论时打成了一个共识,所有在涉及到调整的地方都要用到开关,所有开关都记录到一个新文件里,这样在删除老代码时直接通过新文件去查找,这种代价是最小的,也不容易出错。很多技术升级都会忽略掉删除老代码或过渡期代码,导致许多走不到的逻辑一直堆在那里,之后每次修改到这里都要浪费不少时间,后来的人需要不断的思考当时这里这样写是为什么,很少会晓得许多代码本来是不该存在的。

  9. 表A没使用时不能直接drop掉,而是先进行rename,这样一旦之前改的不全,可以迅速rename回来,确认没影响,再找个时间单独处理掉。这也是一个提醒,许多操作都要想好如何回滚,尽量给自己一个可以吃后悔药的机会。

注意

如果能短时间停掉流量,会容易很多。但是我们通常不会轻易的停流量在做这种事情,而是尽量做到无感知的调整。

这个在做很多技术升级时都要考虑,有时也容易忽略发布过程中带来的一些影响。尤其是我们发布要求先灰度发布几台来观察,之后再全量发布,而且不允许在高峰期发布,不允许在周五发布等等,因此一次完整的发布过程可能要跨越好几天。

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