MongoDB Stream是如何实现完美数据增量迁移的？

前面的章节演示了一个增量迁移的样例，在投入到线上运行之前，这些代码还得继续优化：

• 写入性能，线上的数据量可能会达到亿级，在全量、增量迁移时应采用合理的批量化处理；另外可以通过增加并发线程，添置更多的Worker，分别对不同业务库、不同表进行处理以提升效率。增量表存在幂等性，即回放多次其最终结果还是一致的，但需要保证表级有序，即一个表同时只有一个线程在进行增量回放。
• 容错能力，一旦watch监听任务出现异常，要能够从更早的时间点开始(使用startAtOperationTime参数)，而如果写入时发生失败，要支持重试。
• 回溯能力，做好必要的跟踪记录，比如将转换失败的ID号记录下来，旧系统的数据需要保留，以免在事后追究某个数据问题时找不着北。
• 数据转换，新旧业务的差异不会很简单，通常需要借助大量的转换表来完成。

一致性检查，需要根据业务特点开发自己的一致性检查工具，用来证明迁移后数据达到想要的一致性级别。

BTW，数据迁移一定要结合业务特性、架构差异来做考虑，否则还是在耍流氓。

六、小结

服务化系统中扩容、升级往往会进行数据迁移，对于业务量大，中断敏感的系统通常会采用平滑迁移的方式。

（编辑：晋中站长网）

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