mysql之DTS的那些事

最近才考虑数据库迁移，想起了之前做DTS踩过的那些坑。

基于数据库迁移，比如从源A库迁移到源B库，包括但不限于数据库上云。

数据库迁移方案有两种场景：

（1）、停机迁移方案

这种方案是允许停服的场景，通过mysqldump就搞定了，就不说了。

（2）、在线不停机方案

这种场景方案中，我们采用先在线整库迁移，然后在通过binlog在线DTS对齐数据。

步骤如下：

1、源数据库采用ROW模式，开启binlog权限

2、需要一个源库的全局schema查询用户，获取源数据库的schema同步到目标库

3、选取某个时间点的BINLOG OFFSET做标记，然后通过JDBC同步整个库表数据到目标库，直至完毕。

4、通过netty服务单线程读取源库BINLOG数据，从上一步标记的offset位置开始读取，读入kafka。

5、多线程消费kafka数据到目标库，直至同步到最新的binlog数据，迁移完成。

第二种方案中遇到的那些坑：

1、最好选取源库的一个只读库做为同步数据的源库，这样不影响源库线上业务

2、多线程消费kafka时，容易出现binlog顺序错乱的问题，目前采用按表写partition的方式，指定partitions消费，避免顺序错乱，但带来的新问题就是kafka的各partitions数据倾斜问题。

3、目前解析binlog同步数据时，DDL和DML操作没有特殊分别处理，如果数据量比较大时，DDL很容易超时，导致此DDL之后同步的binlog都有问题，需要重新同步

4、同步binlog时，指定时间窗口大小，记录同步时的binlog位置到zk上，如果需要重新同步数据，可能会导致一部分binlog重复同步。如果窗口过小，zk也扛不住

5、遇到没有主键或唯一性限制的表，重复同步，会导致数据重复

6、若遇到同步blob相关类型时，若二进制数据过大，可能导致同步失败

7、同步服务的部署问题，源库和目标库都需要开公网IP。

8、同步服务的效率和源库、目标库的网络带宽，数据库配置息息相关

巴特西