前言
哈喽,各位码农老铁们!又到了周末,我刚从一个"上门按摩"项目的数据库迁移工作中缓过神来,顺手整理了这篇实战经验,希望能帮到同样面临数据迁移困境的你们!🤩
最近直播带货、短视频的火爆,上门服务类APP也跟着爆火,流量增长那叫一个飞起!但随之而来的技术债也开始浮现...我们这次面临的就是一个典型的"表结构设计不合理"问题。你们猜怎么着?我们的用户表和技师表竟然都塞在一张表里!这在日订单破万的情况下,简直就是噩梦啊!😱
问题背景与挑战
我们的项目是一个上门按摩服务平台,目前面临的情况是:
- 用户和技师数据冗余存储在同一张表中
- 用户数据量:400万+(增长迅速)
- 技师数据量:10万+
- 技师表字段非常多,用户字段相对较少
- 生产环境是集群部署,支持灰度发布
迁移方案设计
1. 新建用户表
首先,我们需要创建一个专门的用户表,只包含用户相关的字段。
sql
-- 原始表结构(混合用户和技师)
CREATE TABLE `t_user_technician` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID',
`username` varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户名',
`phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT '手机号',
`avatar` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
`gender` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '性别:0-未知,1-男,2-女',
`user_type` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用户类型:0-普通用户,1-技师',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态:0-禁用,1-启用',
-- 以下是技师特有字段,普通用户为null
`skill_level` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '技师等级:1-初级,2-中级,3-高级',
-- 其他技师字段省略...
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_phone` (`phone`),
KEY `idx_user_type` (`user_type`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户与技师表';
-- 新建用户表
CREATE TABLE `t_user` (
`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID,与原表保持一致',
`username` varchar(64) NOT NULL COMMENT '用户名',
`phone` varchar(16) NOT NULL COMMENT '手机号',
`avatar` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '头像',
`gender` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '性别:0-未知,1-男,2-女',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
`status` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态:0-禁用,1-启用',
-- 其他用户字段...
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `idx_phone` (`phone`),
KEY `idx_create_time` (`create_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';
2. 实体类定义
java
// 旧表实体
@Data
@TableName("t_user_technician")
public class UserTechnicianEntity {
@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;
private String username;
private String phone;
private String avatar;
private Integer gender;
@TableField("user_type")
private Integer userType; // 0: 普通用户, 1: 技师
@TableField("create_time")
private Date createTime;
@TableField("update_time")
private Date updateTime;
private Integer status;
// 技师特有字段省略...
}
// 新表实体
@Data
@TableName("t_user")
public class UserEntity {
@TableId(type = IdType.INPUT) // 注意这里使用INPUT类型,与旧表ID保持一致
private Long id;
private String username;
private String phone;
private String avatar;
private Integer gender;
@TableField("create_time")
private Date createTime;
@TableField("update_time")
private Date updateTime;
private Integer status;
// 其他字段省略...
}
3. Mapper接口定义
java
// 旧表Mapper
@Mapper
public interface UserTechnicianMapper extends BaseMapper<UserTechnicianEntity> {
/**
* 批量查询用户数据(仅查询普通用户)
*/
@Select("SELECT * FROM t_user_technician WHERE user_type = 0 AND id > #{startId} AND id < #{endId} ORDER BY id LIMIT #{limit}")
List<UserTechnicianEntity> selectBatchUsers(@Param("startId") Long startId,
@Param("endId") Long endId,
@Param("limit") Integer limit);
/**
* 获取普通用户数量
*/
@Select("SELECT COUNT(*) FROM t_user_technician WHERE user_type = 0")
Integer countUsers();
}
// 新表Mapper
@Mapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<UserEntity> {
/**
* 获取最小用户ID
*/
@Select("SELECT MIN(id) FROM t_user")
Long selectMinUserId();
/**
* 批量插入用户数据
*/
@Insert("<script>" +
"INSERT INTO t_user (id, username, phone, avatar, gender, create_time, update_time, status) VALUES " +
"<foreach collection='list' item='user' separator=','>" +
"(#{user.id}, #{user.username}, #{user.phone}, #{user.avatar}, #{user.gender}, #{user.createTime}, #{user.updateTime}, #{user.status})" +
"</foreach>" +
"</script>")
int batchInsert(@Param("list") List<UserEntity> userList);
}
4. 配置双写开关
java
@Configuration
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "app.migration")
public class MigrationProperties {
/**
* 是否开启双写
*/
private boolean enableDualWrite = false;
/**
* 灰度读取新表的比例 (0-100)
*/
private int readFromNewTableRate = 0;
/**
* 数据迁移批次大小
*/
private int batchSize = 1000;
}
5. 双写逻辑实现
java
@Slf4j
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Autowired
private MigrationProperties migrationProperties;
@Autowired
private UserTechnicianMapper userTechnicianMapper;
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private IdGeneratorService idGeneratorService;
/**
* 新增用户
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public Long addUser(UserCreateDTO userDTO) {
// 1. 生成用户ID
Long userId = idGeneratorService.generateUserId();
// 2. 构建旧表实体
UserTechnicianEntity oldEntity = buildOldUserEntity(userDTO, userId);
// 3. 保存到旧表
userTechnicianMapper.insert(oldEntity);
// 4. 如果开启双写,保存到新表
if (migrationProperties.isEnableDualWrite()) {
try {
// 构建新表实体
UserEntity newEntity = buildNewUserEntity(userDTO, userId);
// 保存到新表
userMapper.insert(newEntity);
log.info("用户数据双写成功,用户ID: {}", userId);
} catch (Exception e) {
// 新表写入失败不影响主流程,记录日志后续修复
log.error("新用户表写入失败,用户ID: {}", userId, e);
saveFailedOperation(userId, "CREATE", JsonUtils.toJson(userDTO), e.getMessage());
}
}
return userId;
}
/**
* 更新用户信息
*/
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public void updateUser(UserUpdateDTO userDTO) {
Long userId = userDTO.getId();
// 1. 查询旧表用户
UserTechnicianEntity oldEntity = userTechnicianMapper.selectById(userId);
if (oldEntity == null) {
throw new BusinessException("用户不存在");
}
// 2. 只允许更新普通用户数据
if (oldEntity.getUserType() != 0) {
throw new BusinessException("只能更新普通用户数据");
}
// 3. 更新旧表数据
updateOldUserEntity(oldEntity, userDTO);
userTechnicianMapper.updateById(oldEntity);
// 4. 如果开启双写,更新新表
if (migrationProperties.isEnableDualWrite()) {
try {
// 查询新表用户
UserEntity newEntity = userMapper.selectById(userId);
if (newEntity != null) {
// 存在则更新
updateNewUserEntity(newEntity, userDTO);
userMapper.updateById(newEntity);
log.info("用户数据双写更新成功,用户ID: {}", userId);
} else {
// 不存在则忽略,新库是空的,只接收新用户增删改
log.warn("用户在新表中不存在,跳过更新,用户ID: {}", userId);
}
} catch (Exception e) {
log.error("新用户表更新失败,用户ID: {}", userId, e);
saveFailedOperation(userId, "UPDATE", JsonUtils.toJson(userDTO), e.getMessage());
}
}
}
}
6. 历史数据迁移
java
@Slf4j
@Component
public class UserDataMigrator {
@Autowired
private UserTechnicianMapper userTechnicianMapper;
@Autowired
private UserMapper userMapper;
@Autowired
private MigrationProperties migrationProperties;
/**
* 迁移用户数据到新表
*/
public void migrateUserData() {
log.info("开始迁移用户数据...");
// 1. 获取新表中的最小用户ID
Long minId = getNewTableMinId();
log.info("新表中的最小用户ID: {}", minId);
// 2. 分批迁移数据
Long currentMaxId = 0L;
int totalMigrated = 0;
int batchSize = migrationProperties.getBatchSize();
while (true) {
// 分批查询旧表数据
List<UserTechnicianEntity> oldUsers = userTechnicianMapper.selectBatchUsers(
currentMaxId, minId, batchSize);
if (oldUsers.isEmpty()) {
break; // 没有数据了,结束迁移
}
// 转换为新表实体
List<UserEntity> newUsers = convertToNewEntities(oldUsers);
// 批量插入新表
userMapper.batchInsert(newUsers);
totalMigrated += oldUsers.size();
// 获取当前批次的最大ID
currentMaxId = oldUsers.get(oldUsers.size() - 1).getId();
log.info("已迁移 {} 条数据,当前进度:ID <= {}", totalMigrated, currentMaxId);
// 暂停一下,避免对数据库造成过大压力
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
log.error("迁移过程被中断", e);
break;
}
}
log.info("用户数据迁移完成,共迁移 {} 条数据", totalMigrated);
}
/**
* 获取新表中的最小用户ID
*/
private Long getNewTableMinId() {
Long minId = userMapper.selectMinUserId();
// 如果新表为空,设置一个默认最大值
return minId != null ? minId : Long.MAX_VALUE;
}
}
7. 数据校验
java
@Slf4j
@Component
public class DataVerifier {
@Autowired
private UserTechnicianMapper userTechnicianMapper;
@Autowired
private UserMapper userMapper;
/**
* 校验单个用户数据
*/
private boolean verifyUserData(Long userId) {
// 从旧表查询
LambdaQueryWrapper<UserTechnicianEntity> oldWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
oldWrapper.eq(UserTechnicianEntity::getId, userId).eq(UserTechnicianEntity::getUserType, 0);
UserTechnicianEntity oldEntity = userTechnicianMapper.selectOne(oldWrapper);
// 从新表查询
UserEntity newEntity = userMapper.selectById(userId);
// 如果一方没有数据
if (oldEntity == null || newEntity == null) {
log.warn("数据缺失,用户ID: {}, 旧表存在: {}, 新表存在: {}",
userId, oldEntity != null, newEntity != null);
recordMismatch(userId, oldEntity, newEntity, "DATA_MISSING");
return false;
}
// 比对关键字段
List<String> mismatchFields = new ArrayList<>();
if (!Objects.equals(oldEntity.getUsername(), newEntity.getUsername())) {
mismatchFields.add("username");
}
if (!Objects.equals(oldEntity.getPhone(), newEntity.getPhone())) {
mismatchFields.add("phone");
}
// 其他字段比对...
if (!mismatchFields.isEmpty()) {
log.warn("数据不一致,用户ID: {}, 不一致字段: {}", userId, String.join(",", mismatchFields));
recordMismatch(userId, oldEntity, newEntity, String.join(",", mismatchFields));
return false;
}
return true;
}
}
8. 灰度切换读逻辑
java
@RestController
@RequestMapping("/user")
@Slf4j
public class UserController {
@Autowired
private UserService userService;
@Autowired
private MigrationProperties migrationProperties;
/**
* 获取用户信息
*/
@GetMapping("/{userId}")
public Result<UserVO> getUserById(@PathVariable Long userId) {
// 随机数决定从哪个表读取
boolean readFromNewTable = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100) < migrationProperties.getReadFromNewTableRate();
UserVO user = null;
long startTime = System.currentTimeMillis();
if (readFromNewTable) {
// 从新表读取
try {
user = userService.getFromNewTable(userId);
log.info("从新表读取用户数据,用户ID: {}, 耗时: {}ms", userId, System.currentTimeMillis() - startTime);
} catch (Exception e) {
log.error("从新表读取用户失败,回退到旧表,用户ID: {}", userId, e);
// 出错时回退到旧表
startTime = System.currentTimeMillis();
user = userService.getFromOldTable(userId);
log.info("回退到旧表读取用户数据,用户ID: {}, 耗时: {}ms", userId, System.currentTimeMillis() - startTime);
}
} else {
// 从旧表读取
user = userService.getFromOldTable(userId);
log.info("从旧表读取用户数据,用户ID: {}, 耗时: {}ms", userId, System.currentTimeMillis() - startTime);
}
return Result.success(user);
}
}
9. 灰度配置示例
yaml
# application.yml
app:
migration:
enable-dual-write: false # 默认关闭双写
read-from-new-table-rate: 0 # 默认不从新表读取数据
# 逐步提高从新表读取的比例
---
spring:
config:
activate:
on-profile: gray-read-10
app:
migration:
enable-dual-write: true
read-from-new-table-rate: 10 # 10%请求从新表读取
---
spring:
config:
activate:
on-profile: gray-read-50
app:
migration:
enable-dual-write: true
read-from-new-table-rate: 50 # 50%请求从新表读取
---
spring:
config:
activate:
on-profile: all-from-new
app:
migration:
enable-dual-write: true
read-from-new-table-rate: 100 # 100%请求从新表读取
10. 停止双写,完成迁移
java
@Configuration
@Slf4j
public class MigrationCompleteConfig {
@Value("${app.migration.stop-write-old-table:false}")
private boolean stopWriteOldTable;
@Aspect
@Slf4j
public static class StopOldTableWriteAspect {
/**
* 定义切点:所有旧表用户相关操作
*/
@Pointcut("execution(* com.massage.mapper.UserTechnicianMapper.insert*(..)) || " +
"execution(* com.massage.mapper.UserTechnicianMapper.update*(..)) || " +
"execution(* com.massage.mapper.UserTechnicianMapper.delete*(..))")
public void oldTableWritePointcut() {
}
/**
* 环绕通知,阻止旧表写入
*/
@Around("oldTableWritePointcut()")
public Object aroundOldTableWrite(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
Object[] args = joinPoint.getArgs();
// 只拦截普通用户数据操作
if (args.length > 0 && args[0] instanceof UserTechnicianEntity) {
UserTechnicianEntity entity = (UserTechnicianEntity) args[0];
if (entity.getUserType() != null && entity.getUserType() == 0) {
// 这是普通用户数据,不应该再写入旧表
log.warn("拦截到向旧表写入普通用户数据的操作,用户ID: {}", entity.getId());
// 返回默认成功值
return 1;
}
}
// 非普通用户数据(技师数据)继续操作旧表
return joinPoint.proceed();
}
}
}
迁移前后性能对比
1. SQL查询性能提升
基本查询性能对比
操作类型 | 旧表 (ms) | 新表 (ms) | 提升比例 |
---|---|---|---|
单用户查询 | 45 | 12 | 73.3% |
批量查询(1000用户) | 230 | 65 | 71.7% |
条件筛选 | 550 | 80 | 85.5% |
分页查询性能对比
页码 | 旧表 (ms) | 新表 (ms) | 提升比例 |
---|---|---|---|
第1页 | 98 | 32 | 67.3% |
第10页 | 135 | 38 | 71.9% |
第100页 | 320 | 50 | 84.4% |
2. 复杂业务场景性能对比
业务场景 | 旧表 (ms) | 新表 (ms) | 提升比例 |
---|---|---|---|
用户登录流程 | 210 | 85 | 59.5% |
用户信息修改 | 180 | 60 | 66.7% |
用户订单列表查询 | 380 | 120 | 68.4% |
技师列表搜索 | 730 | 230 | 68.5% |
3. SQL执行计划对比
旧表查询执行计划:
sql
EXPLAIN SELECT * FROM t_user_technician WHERE id = 123456 AND user_type = 0;
结果:
sql
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------------+
| 1 | SIMPLE | t_user_technician | NULL | ref | PRIMARY,... | ... | ... | const | 1 | 10.0 | Using where |
+----+-------------+-------------------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------------+
新表查询执行计划:
sql
EXPLAIN SELECT * FROM t_user WHERE id = 123456;
结果:
sql
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| 1 | SIMPLE | t_user | NULL | const | PRIMARY | PRIMARY | 8 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+--------+------------+-------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
4. 数据库服务器负载对比
指标 | 迁移前 | 迁移后 | 改善比例 |
---|---|---|---|
CPU平均使用率 | 75% | 45% | -40% |
内存占用 | 16GB | 12GB | -25% |
磁盘IO(IOPS) | 3500 | 1200 | -65.7% |
数据库连接数 | 180 | 120 | -33.3% |
慢查询数(>500ms) | 150/小时 | 10/小时 | -93.3% |
5. 应用服务器性能指标
指标 | 迁移前 | 迁移后 | 改善比例 |
---|---|---|---|
平均响应时间 | 220ms | 80ms | -63.6% |
吞吐量(TPS) | 380 | 850 | +123.7% |
GC频率 | 每15分钟一次 | 每40分钟一次 | -62.5% |
系统负载 | 7.8 | 3.2 | -59.0% |
6. 用户体验指标
指标 | 迁移前 | 迁移后 | 改善比例 |
---|---|---|---|
页面加载时间 | 2.8秒 | 1.5秒 | -46.4% |
首屏渲染时间 | 1.9秒 | 0.8秒 | -57.9% |
技师列表刷新 | 1.3秒 | 0.5秒 | -61.5% |
订单查询时间 | 1.7秒 | 0.7秒 | -58.8% |
踩坑实录与经验总结
1. 遗漏更新路径
最初我们漏掉了几个更新用户信息的小众功能,导致部分数据不同步。
java
// 用户标签服务中隐藏的更新用户信息逻辑
@Service
public class UserTagServiceImpl implements UserTagService {
@Autowired
private UserTechnicianMapper userTechnicianMapper;
@Override
public void addUserTag(Long userId, String tag) {
// 增加标签的同时更新了用户名,但这个更新路径被我们漏掉了
UserTechnicianEntity entity = userTechnicianMapper.selectById(userId);
if (entity != null && entity.getUserType() == 0) {
entity.setUsername(entity.getUsername() + " - " + tag); // 更新用户名
userTechnicianMapper.updateById(entity);
// 漏掉了对新表的更新
}
}
}
解决方案:
java
@Aspect
@Component
@Slf4j
public class UserUpdateMonitorAspect {
@Pointcut("execution(* com.massage.mapper.UserTechnicianMapper.update*(..))")
public void userUpdatePointcut() {}
@After("userUpdatePointcut()")
public void afterUserUpdate(JoinPoint joinPoint) {
Object[] args = joinPoint.getArgs();
if (args.length > 0 && args[0] instanceof UserTechnicianEntity) {
UserTechnicianEntity entity = (UserTechnicianEntity) args[0];
if (entity.getUserType() != null && entity.getUserType() == 0) {
log.warn("检测到用户更新操作: {}", entity.getId());
}
}
}
}
2. ID一致性问题
使用ID生成服务,确保ID在插入前就已确定:
java
@Service
public class IdGeneratorServiceImpl implements IdGeneratorService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
private static final String USER_ID_KEY = "user:id:generator";
private static final Long INITIAL_ID = 1000000L; // 起始ID
@Override
public Long generateUserId() {
// 使用Redis的INCR原子操作生成ID
Long id = redisTemplate.opsForValue().increment(USER_ID_KEY);
// 第一次使用时初始化
if (id == 1) {
redisTemplate.opsForValue().set(USER_ID_KEY, INITIAL_ID);
return INITIAL_ID;
}
return id;
}
}
迁移对业务的影响
迁移完成后,我们发现业务指标也有了明显改善:
业务指标 | 迁移前 | 迁移后 | 提升比例 |
---|---|---|---|
用户下单转化率 | 15.8% | 19.2% | +21.5% |
订单完成率 | 82.3% | 86.7% | +5.3% |
用户活跃度 | 38.5% | 42.1% | +9.4% |
App崩溃率 | 2.1% | 0.8% | -61.9% |
搜索使用频率 | 8.2次/用户/日 | 10.5次/用户/日 | +28.0% |
页面停留时间 | 3.5分钟 | 4.7分钟 | +34.3% |
这些业务指标的改善主要来自于更好的用户体验,特别是在高峰期系统响应速度的提升,让用户能够更流畅地使用我们的产品。
迁移项目的关键节点与时间线
结语与思考
通过这次数据迁移,我们不仅解决了当前的性能瓶颈,还优化了整体架构,为未来的业务扩展奠定了基础。回顾整个过程,我分享几点心得:
-
架构设计要前瞻性:早期为了快速上线而采取的技术方案,往往会在后期成为技术债。
-
双写模式是数据迁移的关键:保证业务连续性的同时完成底层架构调整。
-
灰度是降低风险的有效手段:无论是功能发布还是架构调整,都应采用灰度策略。
-
数据校验不可少:即使理论上数据应该一致,也一定要通过多种手段验证。
-
监控与报警:整个迁移过程中,完善的监控体系能让你第一时间发现问题。
从长远来看,这次迁移带来的不仅是性能的提升,更是对我们系统架构的一次全面优化,让我们能够更轻松地应对未来业务的快速增长。随着用户基数持续增加,这种分表策略的优势会更加明显。
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