第 18 期：灵渠在运营商M域场景下的异构数据迁移最佳实践
1. 背景与挑战
灵渠是 HexaDB 生态中的异构数据库迁移平台，通过“表内并行”及“多作业并行”技术，在测试环境中展现出显著优于传统工具的迁移性能。然而，在客户生产环境部署时，面临以下极端场景挑战：
- 客户环境
客户是一家国内电信服务运营商，本次迁移的业务系统是 M 域系统，源库采用 Oracle 数据库，需要迁移的单表最大记录数达 250 亿行，采用无主键设计的按天分区存储架构。
- 性能瓶颈
传统主键分片机制失效，流式读取无法使用并行技术，效率低下。
- 运维约束
数据来源库是用户业务系统数据库，为了保证数据库的性能和稳定性，设置了 SQL 执行最大时间为 3 小时，而数据迁移执行 SQL 时间较长，触发数据库连接中断，同步作业失败率 100%。
2. 关键问题分析
通过性能监控与日志分析，定位到数据迁移的三大核心瓶颈：
| 问题维度 | 量化指标 | 影响程度 |
|---|---|---|
| SQL 执行效率 | 单 SQL 解析、执行耗时 | ★★★★★ |
| 分片策略有效性 | 无效分片率 | ★★★★☆ |
| 资源利用率 | CPU 争抢导致线程阻塞 | ★★★☆☆ |
3. 优化方案设计与实施
3.1 分片策略创新
用户业务表虽然没有主键，但有索引字段，分析索引字段的数据特点，发现在某些区段数据非常集中，进一步分析多个月的数据后，发现这些数据集中的区段基本一致。动态查询数据库获取这些集中区段会影响分片速度，因此采用基于字典表的自适应分片算法，针对索引字段值确定每个分片的取数条件、动态控制 SQL 解析以及执行时间，减少无效分片，提高 SQL 执行效率。
以其中一个表为例，灵渠采取如下处理方式：
-
按照索引字段 11 位数字的前 4 位分别查询记录数；
-
根据分段总记录数设置 SQL 取数间隔；
| 记录数最小值 | 记录数最大值 | 取数间隔 |
|---|---|---|
| 0 | 1000 万 | 20000 |
| 1000 万 | 5000 万 | 8000 |
| 5000 万 | - | 4000 |
-
对于连续记录数较少的区段进行合并，规则为总记录数不超过 100 万；
-
通过分析数据，每个月的数据均符合上述分布规律，为了避免查询数据库耗费的时间，将上述分布规则形成字典，供程序运行时直接使用。
效果对比：
| 分片策略 | 分片数量 | SQL 超时率 | 日均同步量 |
|---|---|---|---|
| 传统主键分片 | 1 | 100% | - |
| 均匀索引分片 | 2000000 | 0 | 2.1 亿行 |
| 动态分片 | 48000 | 0 | 21.6 亿行 |
3.2 并发控制优化
灵渠使用的是资源感知型线程池，通过反馈机制动态调整读写线程数及队列数，可以充分提升资源利用率。实际优化过程中，通过修改数据库连接数/执行线程数/队列数的各种组合，得到适合海量数据同步的参数组合，该方法受限于灵渠运行容器的资源配额。为了进一步提升性能，在不影响主机稳定运行的前提下，将灵渠容器资源配额进行升级，允许使用 CPU 至最大 32 核。
4. 实施效果验证
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 提升倍数 |
|---|---|---|---|
| 同步速率 | -（100%失败） | 2.5W 行/秒 | |
| 单表同步周期 | 约 120 天 | 11 天 | 10 倍 |
| 故障中断次数 | 14 次/周 | 0 | 100% |
5. 总结
通过本次实践提炼出海量数据迁移的优化策略：
1 数据特征分析： 基于统计分布建模制定分片策略；
2 并发度建模： 建立资源约束下的最优线程模型；
3 渐进式调优： 通过控制变量法迭代参数组合；
4 全链路监控： 采用司南[1]+系统运行日志，实现实时瓶颈定位。
注：
[1]司南（Compass）是由数翊科技研发的智能运维平台，专注于企业级 IT 基础设施的实时监控与数据库智能维护，提供从主机到数据库安全防护的全方位解决方案。
