大规模数据迁移太慢了？试试这几种方法

很多开发人员在迁移大规模数据时，常常会碰到一个让人头疼的问题：速度慢，尤其当数据量上升到 TB 级别、业务系统不能停机的场景下，传统的串行迁移方案几乎难以满足时间和稳定性要求。

这篇文章就来聊聊大规模数据迁移为什么慢，以及几种常用的提速方法。最后，我们也会简单提到 CloudCanal 在这方面提供的一个能力：任务组，帮助你更高效、更有序地执行多任务迁移。

为什么大规模数据迁移这么慢？

大规模数据迁移之所以慢，往往不是单一因素造成的，而是多个因素交织的结果。

1. 网络瓶颈
   从 IDC 到公有云，或跨区域迁移时，网络带宽和延迟直接决定了传输速度。带宽不足会导致数据传输缓慢，而高延迟则会增加每次数据包往返的时间。

2. 源端/目标端性能限制

   • 数据在迁移过程中通常需要进行处理，如数据转换、压缩、解压缩等，这些操作会消耗大量的 CPU 和内存资源。如果资源不足，任务就会排队等待，导致整体速度下降。
   • 数据库本身的配置，如缓冲区大小、并发连接数、日志模式等，都会影响数据读写效率。不合理的配置会限制迁移工具的性能发挥。

3. 数据特性与复杂性

   • 对于没有主键或索引的大表，全表扫描效率低，数据分片和并行处理较为困难，极易出现性能瓶颈。
   • BLOB、CLOB 等大对象数据类型，以及包含大量嵌套结构的数据，处理起来比简单数据类型更耗时。

4. 工具与策略选择不当
   并非所有迁移工具都适用于所有场景。选择不适合大规模数据的工具（如 mysqldump 默认是串行导出导入），或者没有合理的迁移策略，都可能事倍功半。

如何提速？

下面是几种在实践中常用的大规模数据迁移提速策略：

1. 并行处理与并发优化

   • 任务拆分：将一个庞大的迁移任务分解为多个独立的小任务，例如按表并行、按数据范围并行（如通过主键范围、哈希分片），然后同时执行这些任务。
   • 增加并发连接数：调整迁移工具、数据库和操作系统的并发连接数限制，允许更多的连接同时读写数据。注意并发数不是越高越好，应评估目标库并发承压能力。
   • 多线程：在迁移工具层面，启用多线程模式，并行处理数据。

2. 优化网络与传输

   • 提升网络带宽：升级网络设备，增加源端和目标端之间的网络带宽。对于跨云或跨地域迁移，考虑使用专线或高速通道。
   • 减少网络延迟：尽可能缩短源端和目标端之间的物理距离。
   • 数据压缩：在网络带宽有限但 CPU 资源充足的情况下，可以考虑采用 GZIP/LZ4 压缩数据，节省带宽。但这需要权衡压缩和解压缩带来的 CPU 开销。

3. 提升源端与目标端性能

   • 硬件升级：升级更快的 CPU、增加内存可以显著提升数据处理能力。
   • 数据库优化：调整数据库缓冲区、日志文件大小、并发连接数等参数，以适应高并发写入。同时将批量插入替代逐条写入，批次大小根据目标库写入能力动态调整。

4. 优化数据处理策略

   • 数据分片策略：针对大表，选择合适的分片策略。对于无主键表，可以考虑使用 rowid（如果数据库支持）或其他自定义方式进行逻辑分片。
   • 增量+全量结合：对于需要保持业务连续性的场景，可以先进行全量迁移，然后通过增量同步工具（如 CDC 工具）捕获并同步全量迁移期间产生的增量数据，最后进行业务切换，最大限度地减少停机时间。
   • 跳过不必要的数据：提前识别并过滤掉不需要迁移的数据，减少迁移总量。

5. 选择合适的工具与平台
   根据数据量、业务复杂度、数据安全需求等综合评估，可选择官方迁移工具、第三方迁移工具或自研工具，关于如何选型，可参考 数据库官方工具与第三方工具如何选择？

CloudCanal 任务组：数据并行迁移同步

在解决大规模数据迁移慢的问题上，数据迁移同步工具 CloudCanal 提供了一个非常实用的能力：任务组，帮助开发人员有组织、有节奏地管理多个并发数据流：

1. 自动拆分任务
   当任务加入并行组时，系统会自动为其分配一个序号。任务运行时，系统会基于 Hash(主键) mod 并行度 == 当前任务序号 的条件自动进行数据过滤。

2. 并行迁移
   任务组内各任务并行执行，仅消费各自所属部分的数据，提升迁移同步性能。个别任务失败不会影响整个组，便于局部重试。

3. 统一监控与追踪
   任务组作为一个逻辑单元，迁移过程更透明、状态更清晰，方便统一展示、统一控制。

为验证并行任务组对数据迁移性能的提升，我们进行了一次性能对比测试，数据链路为 MySQL -> MySQL，具体结果如下：

任务类型	单任务运行	4 个任务并行
任务规格	4GB	4GB
待消费数据 (条)	1000w	1000w
完成时间 (估计值 秒)	330 s	180 s	200 s	195 s	230 s
RPS (最大)	43.00 k	15.52 k	13.99 k	14.34 k	14.52 k
RPS (平均)	40.70 k	14.49 k	13.21 k	13.49 k	14.20 k

由上表可见，全量任务下 4 个任务并行，约能够带来 30 % 的性能提升。但由于并行任务下每批量能够拉取的数据减少，性能提升并非线性。

总结

大规模数据迁移慢并非无解，关键在于科学规划、合理分片、并行处理和工具选型。如果你正在面对大体量的数据迁移场景，不妨试试用更系统化、自动化的方式来组织你的任务流，比如通过 CloudCanal 的任务组能力，更高效地完成数据迁移任务，同时确保数据的一致性和系统的稳定性。