互联网服务线上数据迁移的原则和方法
互联网业务变更非常快，随着业务规模扩大，线上的业务也会涉及重构和迁移。比较难的就是存储迁移，可能从前的存储不适合新的业务模型了，例如从关系型数据库迁移到nosql，或者数据的存储格式发生了巨大的变化。
为什么说涉及数据迁移的业务最难呢？因为数据是有状态的，不像逻辑和接入层，方便灰度，即使出问题马上回滚就能恢复（如果涉及写数据也也有问题）。然而数据是有状态的，如果切换后发现新的写存储数据有问题，是很难修复的，也很难发现的。
任何迁移或更新，涉及到数据的，都有一个原则：要有验证比对和回滚能力。
验证比对
数据迁移后，要有办法验证这次迁移是成功的，没问题的。只是从代码上说，看，前后逻辑都一样，肯定没问题是靠不住的。我们要从结果，从用户的角度来验证，查看新老数据是否一致，是否有问题。
一般的方法是双写。老的数据库还对外服务，把写操作同步一份给新数据库，两个库一起写。把有改动的用户数据同步过来，然后再写一个同步程序，把所有用户的全量数据导过来。检测程序，能够根据每个key进行比对，定期把库里所有的数据进行新老比对，当比对率达到阈值以后。还要做一个数据比对层，用户读写的时候先走比对层，同时给新老两个逻辑层同步包，也接收回包。然后把回包进行二进制比对，保证返回给用户的数据也是一致的。
当都达到一致之后，就可以切换了，切换后以新层为主，老层为辅，也接收同步数据。
回滚数据能力
为什么验证比对里最后老层还要接收新层的同步呢，直接切换不好吗？是因为万一切换后出现bug，发现其他地方有问题，可以马上回滚回老数据。保证线上服务正常，给开发修复bug留下充足的时间，不会有很大的时间压力。如果不能马上回滚，只能在线修bug。后续的每次发布修改，对开发的个人能力和状态依赖大，不可控因素太多。很难保证服务质量。
再多说一下，由于是重构，有时会发现从前数据里的错数据，或逻辑bug。不建议马上修复，新的要先和老的逻辑数据对齐，稳定后再修复老bug。否则bug改完后就没有一个标杆来验证数据是否一致了。
有人会说，弄这么多，得多久能完成迁移啊，效率太低。考试题目做的再快，不对也是白搭，之所以做这么多，就是保证万无一失。欲速则不达，如果数据错了再去修补，时间花费的更多，而且有时是补不回来的，只能回档，那时给用户造成的损失就大了。在QQ后台，每次数据迁移都要经过几周的发布比对才能切换，重大的数据层重构，没个一年半载达到六个9的一致性，根本不会切换的。这也是为什么一次次在行动的火车上换发动机能够成功的原因！
总结
涉及到数据的变更发布，要有比对能力，有从结果出发的方法，能够验证数据迁移后是正常的才可以。只从代码逻辑层面分析是不靠谱的。
要有plan B，如果真的有问题，要能够回滚，有回旋的余地。
做到以上所说，才能立于平滑迁移数据服务的不败之地！
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