作者：刘都都
背景
学前启蒙教育赛道，竞争日益激励，好将来团体旗下“小猴英语”，“小猴语文”，”小猴思维“三条独立产品站线，策略调整，资源合并，重拳出击，打造全新”小猴启蒙“品牌，专为 2 - 6 岁学前儿童打造的启蒙课程。
现状
- 语言层面：小猴英语主技术栈应用 JAVA 语言; 小猴语文、思维主技术栈应用 PHP 语言
- 构造层面：数据依赖关系、类型差异化大，无奈互相转换
- 存储层面：课程存储构造、课前、课外、课中存储构造差异化大
- 经营层面：独立经营、面向群体、策略形式均不雷同
- 课程层面：课程差异化大，制作流程均不雷同
计划
行业常见的迁徙计划有“停机迁徙”、”双写迁徙“、”实时（单向）迁徙“，每一种计划都各自的特点和优劣势，对各个计划进行剖析。
- 停机迁徙：主动型，迁徙机会可控，复杂度较低，危险较低，成本低，对业务有损，对用户不敌对
- 双写迁徙：被动型，迁徙机会可控，复杂度较高、危险较高，老本较高，对业务无损，对用户敌对
- 实时迁徙：被动型，迁徙机会不可控，复杂度高，危险较高，老本中等，对业务无损，对用户敌对
挑战
在团体策略背景推动下，联合以后现状及对将来布局，冀望摈弃历史包袱，轻装上阵，综合思考后采纳实时迁徙计划。面临诸多挑战，例如：
- 迁徙机会：不可控，用户自主触发迁徙
- 不可逆：一旦触发迁徙，过程不可逆，应答突发状况，要有应急预案
- 一致性：数据一致性，迁徙前和迁徙后的数据不能失落
- 给飞机换引擎：兼顾用户体验，尽可能确保整个迁徙过程用户无感知，平滑过渡
迁徙计划
小猴启蒙是一个全新的品牌，全新架构设计、存储结构设计，课程制作 & 排课设计，兼容旧的三科产品状态，同时具备灵便可扩大的能力。
第一步、迁徙机会明确
迁徙机会是用户下载小猴启蒙 APP，登录之后触发机会，触发机会后首先告诉三科服务，限度不可用，确保不会有新的数据长生，此时启动迁徙脚本进行数据迁徙，在此期间要确保迁徙速度足够快并且确保数据一致性，从而晋升用户体验，整个过程不可逆，一旦呈现紧急情况，须要有应急预案，迁徙胜利之后，用户即可在小猴启蒙 APP 上课（英语、思维、语文）。再也不必在三个 APP 中上课
第二步、数据分析 & 归类
通过对业务及数据分析 & 归类、数据可分两大类根底数据、用户数据。两种数据类型特点也各不相同，例如：
- 根底数据：私有数据，其中包含售卖商品、积分商品、课包、绘本、儿歌
- 用户数据：个人隐私数据，其中包含权利、积分、报告、课内数据，通过细分发现用户数据可分为外围数据、交易数据，例如：
- 外围数据：权利、积分
- 交易数据：交易记录、上课、完课记录等明细数据
第三步、针对不同数据特点，制订合适迁徙计划
通过上述剖析理解业务以后的数据及特点剖析，例如：
- 根底数据：数据量少、根底前置数据，可控迁徙机会及迁徙工夫，危险可控，可人工校验。
- 用户数据：这部分数据比拟非凡，外围数据量较少且重要，明细数据量较大且重要水平没有外围数据的高，迁徙整体复杂度较高，外围数据实时迁徙，交易数据一旦产生就不会在有变更了，如果数据量大，可前置迁徙，配合着用户触发迁徙进行最终的数据迁徙。迁徙机会及工夫不可控，用户触发，危险不可控。
第四步、”实时迁徙“技术计划分析
整个迁徙架构设计思维”透明化、先于用户发现问题，分钟级解决，数据可回溯“。在用户触发迁徙机会后，调度核心通过采纳 Invoke 反射机制，启动迁徙子工作 & 监控个子工作的状态（耗时、里程牌），子工作视数据量决定是否分片解决。
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外围架构设计点：RDS-TO-DRDS：面对交易明细或学习记录这类数据，为了在迁徙时晋升查问速度，能够思考将数据同步到 DRDS 中，依照用户 ID 做分库分表的主键
- 工作解耦：面对多个业务模块或工作数据高低依赖关系时，通过解耦的形式升高或缩小高低依赖，例如：商品、订单、物流这几个模块，都是有档次关系的，惯例流程必定是先商品而后在订单之后依据订单生产物流数据，串行形式，这样带来的问题就是效率，故通过某种形式进行解耦，数据之间的依赖关系个别状况下依赖 ID，这里咱们能够放弃某种状况下雷同旧的 ID 生成的新 ID 要保持一致，另外在迁徙的过程中除了有历史数据，还有新增数据，倡议通过 ID 位数辨别开来，防止撞针，另外也便于排查问题，依据 ID 即分辨出新的业务数据还是历史数据。
- 多任务并行：并行是为了晋升迁徙速度，这块没什么可说的。
- 可回溯：历史数据的关联主键 ID 是字符串类型的，须要雷同旧的 ID 生成的新 ID 要保持一致，记录 & 存储下来，当然还有一种是依据 ID 通过算法生成，而后通过算法反推出来。
- 数据分片：数据分片也是为了晋升迁徙速度。
- 幂等性：为了保障因不可控因素导致中断或异样，保证数据的一致性所做的工作
- 隔离：首先保障用户与用户之间是隔离的，其次是工作是隔离的，为了保障稳定性
- 进度监控：为了可能对线上的状况一目了然，每一个系统监控都是不可或缺的。
- 状态计算：多个子工作同时工作，须要通过调度核心计算最终的迁徙状态，后果，耗时等。
- 调度核心：波及所有各个业务模块的数据，故每个模块都称之为子工作，通过调度核心对立调度，监控，计算整体迁徙进度；触发所有的迁徙子工作 & 监控 & 计算。计算所有子工作的迁徙状态计算最终的迁徙进度，迁徙耗时，迁徙数据量，外围要害数据。
- 监控告警：为用户迁徙内容，提供透明化的监控伎俩，先于用户发现问题
- 品质保障体系：为数据一致性提供的伎俩，及突发状况的预案。
- 数据分片 Proxy：升高迁徙耗时晋升用户体验，解决大数据量迁徙问题。
- 异构数据转换：从旧业务数据提供数据，通过格局转换、数据建模，后果计算，后置解决实现整个子工作的数据迁徙；其中里程碑是记录外围关键步骤，目标是为了疾速定位问题。
- 业务 ID 转换器：数据 ID 类型产生了变动，字符串变成数值类型，为了确保数据一致性，故所有数据都可回溯，便于追溯数据前生今世。
第五步、品质保障体系设计
为了晋升用户体验及迁徙的速度及数据一致性所做的工作，使呈现突发状况，咱们可能对突发状况有应急预案。
对各个模块（工作）状态 & 进度监控，装备了主动修复机制，解决肯定水平上的问题，当主动修复机制解决不了时，及时的预警解决，咱们通过补丁助手能够疾速修复问题。
上线
上线是对咱们后期所有的工作的一个考验及验证，这个过程咱们还是要审慎操作的。
内测阶段分为两步：
- 内测：内部测试 + 数据演练
- 外测：抽样不同类型的用户，作为种子用户进行测试。
- 天然阶段：这个阶段还是比拟激进，求稳为主，逐渐阶段。
- 倡议阶段：相对来说曾经肯定的信念了，能够中等规模的告诉迁徙。
- 强制阶段：大规模的迁徙阶段了
- 缄默阶段：对缄默用户做迁徙了，这部分数据是最初一批用户数据了
复盘
在上线的每一个阶段，对每个问题都要进行复盘总结，防止同样的问题再次发生，当复盘之后会发现，呈现的问题都很低级，不应该呈现的问题。例如：
环境问题：刚刚开始在预发环境，前期上线后对某个数据库地址批改拉下了，导致数据迁徙不是最新的
Redis 问题：缓存过期工夫没有管制好，导致飞速增长。
ID 问题：两边事先沟通不分明、导致数据对不上。
总结
数据模型建设的办法
深刻理解两侧业务设计、数据结构设计
新旧映射关系整顿（点对点转换）
依据新的数据结构设计反向推旧零碎的数据结构设计
字段属性映射、关系映射
字段非凡类 型的含意
新构造新增的字段整顿
新增字段的数据起源
新增字段的类型转换
新增数据结构整顿
获取数据源前置条件
获取数据源办法
后果属性和新增数据结构映射
战绩
迁徙数据量过 20 亿
迁徙人次近 110 万人次
未呈现汇集性问题、失败率 0.1‰
专利产出（已受权）数据迁徙办法、安装、电子设备及存储介质
成长
对个人成长还是比拟大的，在技术上，架构设计衡量各方利益关系，没有完满的架构，只有最适宜的，不能只关注架构层面，对细节点及落地也须要更加的关注，细节决定胜利。在项目管理上，对我的项目沟通协调、节奏、危险把控也有很大的晋升，作为此次我的项目 Owner，负责并协调七八种角色，将近 30 人，此次我的项目的成绩离不开组内及各位搭档的定力反对，另外也要感激刘俊海老师对整体计划的领导。