作为某航运集团的核心系统开发负责人，去年我们完成了一项重要任务——将运行了8年的航运生产管理系统从PostgreSQL迁移到国产数据库。这个系统管理着300+艘船舶的调度、货运跟踪和燃油消耗，一旦出问题可能影响全球航线的正常运转。今天就跟大家分享这次"惊险"又"平稳"的迁移经历。
一、系统现状：漂在数据海洋上的"巨轮"
我们的系统有几个典型特征：
- 全球业务覆盖：船舶实时数据从世界各地回传，时差导致24小时都有写入
- 数据不可再生：燃油消耗记录、航道日志丢了就真没了
- 容灾要求变态：台风天数据中心被淹？得保证系统10分钟内恢复
原有的PostgreSQL单机架构已经撑不住了：
• 去年一次硬盘故障导致8小时数据丢失
• 每月维护窗口越来越长，船长们抱怨连连
• 业务量增长300%后，查询响应越来越慢
二、技术选型：要找就找"航海专家"
我们给新数据库定了三个硬指标：
✅ 能跨数据中心容灾（毕竟台风不讲武德）
✅ 完全兼容现有PG代码（200+存储过程改不起）
✅ 性能要线性增长（未来还要接入IoT设备）
最终选择的方案让我们眼前一亮——一主两备双中心架构：
• 主库在上海数据中心
• 备库1在同城灾备中心（延迟<1秒）
• 备库2在西部数据中心（防区域灾害）
三、迁移实战：给行驶中的船换引擎
阶段1：数据同步"零丢失"
• 使用逻辑解码技术实现PG到新库的实时同步
• 关键表设置CRC32校验，确保每条航行记录都一致
• 偷偷把报表查询切到备库试水，业务系统毫无感知
阶段2：容灾演练"玩真的"
我们模拟了各种灾难场景：
• 拔掉主库电源线，备库12秒完成接管
• 用tc命令模拟网络延迟，自动触发异地切换
• 甚至试过同时断电商用两个数据中心…
最绝的是时间点恢复功能：某次误删燃油数据后，精确恢复到删除前1秒的状态。
阶段3：性能调优"开涡轮"
原厂工程师帮我们做了三件事：
- WAL日志优化：船舶轨迹写入吞吐量提升5倍
- 连接池改造：支持5000+ IoT设备同时上报数据
- 热点分区：将东亚繁忙航线的数据单独存放
四、改造成效：从"小渔船"到"航空母舰"
• 可靠性：连续6个月保持100%可用性，连台风季都稳如泰山
• 性能：船舶实时位置查询从3秒降到0.3秒
• 扩展性：新接入2000+集装箱电子锁毫无压力
最让老板开心的是——去年省下的运维成本，够买一艘小型货轮了！
五、经验分享
- 容灾不是摆设：要定期演练断网、断电、断数据中心
- 兼容性要实测：我们连pg_trgm这种冷门扩展都测试了
- 原厂支持很关键：有次半夜主库宕机，工程师15分钟就远程接入
现在看，国产数据库在关键业务上已经完全可以替代国外产品。下次改造船舶通信系统，我打算直接上分布式架构——毕竟，我们的征途是星辰大海！
