背景

随着业务发展，数据库实例磁盘逐渐升高，告警频繁，且后续可能会对DDL产生影响（尤其是借助ghost等工具执行的DDL）。

该实例有多个库，则需要迁移其中的一个或几个单库到其他实例，为什么不做分库分表？一是没必要，数据增长没有那么快；二是改动大，影响范围大。
故采用库实例迁移的方式来缓解磁盘压力。

迁移前梳理

库本身的迁移好办，麻烦的是库下游的依赖迁移，比如DTS、大数据等依赖。所以在迁移前需要对待迁移库的流量做全面梳理，梳理完好库读写来源后再确立方案。

一个库的上下游依赖关系可以大致表示为：

一个库通常分布在多个实例，其中主库实例支持读写请求，下面的从库只接受读请求，如大数据抽数实例，为了不让大数据抽数影响业务数据读写，故抽出了一个实例。

服务读写库的方式通过一层数据库代理中间件，好处一是可以控制数据库连接，避免连接资源耗尽；二是可以使用唯一标识代替数据库用户名密码访问，更加安全；
三是在数据库实例切换时，可以在该代理修改唯一标识指向的实例达到快速切换的目的。 如果数据库使用用户名密码直连的方式访问，则迁移前梳理读写流量来源会更加麻烦，最好将服务读写请求收口到一处，做到单点变更。
此外，可能会有定时任务会在每次运行时新建数据库连接（比如Xxl-Job的glue模式），这个也要在前期梳理好，避免后续db实例切换时遗漏造成数据错乱。

为了实时监听数据变更，会有DTS等数据订阅中间件（实时同步），下游通过订阅该DTS来监听数据变更。

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迁移可分为5个步骤：

1. 存量数据迁移：存量数据批量迁移；
2. 增量数据同步，新库订阅老库并开启一致性校验：同步在存量迁移期间变更的数据（update_time >= 存量迁移开始时间），之后新库订阅老库变更；
3. 库下游依赖切换/迁移：首先切换或迁移下游依赖，如果下游依赖支持平滑切换数据库实例，则直接切换即可，否则得新建一套班子依赖新实例；
4. 服务读写切换：服务读写从旧库切换到新库；
5. 善后工作：旧库依赖清理，旧库清理等；

其中1，2两步中，有些公司已经有了成熟的工具，如果是手动开发代码来迁移，可以再此基础上增加灰度策略，本案例只讨论全量切场景，且数据库表均为平迁。

以上3，4两步的切换操作需要在业务低峰期操作，尽量减小切换带来的影响，切换后需要立即验证数据并稳定运行一段时间后执行下一步。

迁移前

拉上相关人员建群，群里同步信息，避免遗漏。

同时，在迁移前需要评估是否需要进行相关代码改造，便于后续平滑切换。

数据库连接统一配置 & 配置化连接

数据库连接的配置需要收口到可控的一处或几处：

且针对每一处收口，需要配置化连接，即配置变更立即变更数据库连接到新实例。
这种可以在数据库代理层做，没有也可以通过改造服务代码，通过监听配置中心数据库配置来变更数据库连接。

数据库停写开关 & DTS订阅配置化

在DTS切换时过程中，可能会存在重复消费的情况 。
订阅DTS的下游消费可能并不幂等，如果可以说服下游让其进行幂等改造最好，不行的话，则可以在针对DTS订阅的库表加上停写开关，在业务低峰期切换前，打开停写开关，等待DTS消费量归零后，执行切换，然后关闭停写开关。

DTS下游订阅，通常通过@PostConstruct注解实现注册消费者，该方式无法在配置变更后主动变更消费新DTS，只能重启。这样切换时间加长，需要仔细评估是否可行。