灵渠在运营商M域场景下的异构数据迁移最佳实践

——基于动态分片策略与资源分配的高性能数据迁移方案

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%。

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：

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：

1、按照索引字段11位数字的前4位分别查询记录数；

2、根据分段总记录数设置SQL取数间隔；

4、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：

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。

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。