大规模数据迁移方案

数据迁移的挑战与需求

大规模数据迁移在MongoDB环境中面临诸多挑战，包括数据一致性、迁移期间的性能影响、网络带宽限制以及不同版本或架构间的兼容性问题。当数据量达到TB甚至PB级别时，传统的导出/导入方法往往无法满足业务连续性要求。例如，一个电商平台需要将用户行为日志从分片集群迁移到新的时间序列集合，期间既要保证分析服务的正常运行，又要控制迁移对生产环境的影响。

迁移方案选型

逻辑迁移工具

MongoDB官方提供的mongodump/mongorestore组合适用于中小规模数据迁移，其优势在于兼容性好且支持BSON格式压缩。典型使用场景包括跨版本升级前的数据备份：

// 导出集合数据（使用gzip压缩）
execSync(`mongodump --uri="mongodb://source:27017" --collection=products --gzip --out=/backup`);

// 恢复到目标集群
execSync(`mongorestore --uri="mongodb://target:27017" --gzip /backup/mydb/products.bson.gz`);

物理文件迁移

对于TB级数据库，直接复制数据文件（--dbpath）效率更高。这需要：

1. 源库执行fsyncLock锁定写入
2. 使用rsync进行块级增量同步
3. 目标库重建索引

# 在源库执行冻结写入
mongo --eval "db.fsyncLock()"

# 使用rsync同步数据目录
rsync -avz /data/db/ backup-server:/migration/

# 目标库启动时自动重建索引
mongod --dbpath /migration/db --repair

在线迁移策略

变更数据捕获（CDC）

使用MongoDB Oplog实现近零停机迁移，适用于分片集群到分片集群的场景。关键步骤包括：

1. 初始全量同步
2. 持续监听oplog并重放
3. 校验数据一致性后切换流量

const { MongoClient } = require('mongodb');
const sourceClient = new MongoClient('mongodb://source:27017/?replicaSet=rs0');
const targetClient = new MongoClient('mongodb://target:27017');

async function syncOplog() {
  await sourceClient.connect();
  await targetClient.connect();
  
  const oplog = sourceClient.db('local').collection('oplog.rs');
  const cursor = oplog.find({ ts: { $gt: lastSyncedTimestamp } });
  
  while (await cursor.hasNext()) {
    const doc = await cursor.next();
    await applyOperation(targetClient, doc);
    saveCheckpoint(doc.ts);
  }
}

function applyOperation(client, op) {
  const ns = op.ns.split('.');
  const coll = client.db(ns[0]).collection(ns[1]);
  
  switch(op.op) {
    case 'i': return coll.insertOne(op.o);
    case 'u': return coll.updateOne(op.o2, op.o);
    case 'd': return coll.deleteOne(op.o);
  }
}

分片集群特殊处理

迁移分片集群时需要额外考虑：

1. 平衡器状态管理
2. 分片键兼容性验证
3. 配置服务器元数据同步

最佳实践是使用mongosync工具进行分片感知迁移：

mongosync \
  --source-uri mongodb://src-shard1,src-shard2/srcdb \
  --destination-uri mongodb://dst-shard1,dst-shard2/dstdb \
  --cluster-to-cluster \
  --include-collections orders,customers

数据校验与回滚

校验方法

1. 文档计数比对：db.collection.countDocuments()
2. 内容校验：使用$group聚合计算校验和
3. 抽样比对：随机抽取N条记录全字段对比

// 生成集合的MD5校验和
async function getChecksum(db, collName) {
  const result = await db.collection(collName).aggregate([
    { $sort: { _id: 1 } },
    { $project: { hash: { $md5: { $concat: Object.keys(schema).map(k => `$${k}`) } } } },
    { $group: { _id: null, total: { $sum: "$hash" } } }
  ]).toArray();
  return result[0].total;
}

回滚机制设计

1. 保留迁移前快照至少7天
2. 记录迁移时间点日志
3. 准备反向同步脚本

性能优化技巧

1. 批量写入：设置--numInsertionWorkers参数并行加载
2. 网络压缩：启用--gzip和--ssl减少传输量
3. 资源隔离：使用--rateLimit控制迁移流量
4. 索引策略：先迁移数据后创建索引

# 启用4个并行线程恢复数据
mongorestore --numInsertionWorkers 4 --gzip /backup

# 限制传输带宽为100MB/s
mongodump --rateLimit 100000000

云环境迁移实践

AWS DMS与MongoDB Atlas Live Migration的典型配置：

# AWS DMS任务定义示例
TaskSettings:
  TargetMetadata:
    ParallelLoadThreads: 8
    LOBChunkSize: 64
  FullLoadSettings:
  CommitRate: 50000

Atlas迁移工作流：

1. 在Atlas控制台创建迁移项目
2. 配置网络对等连接
3. 设置持续同步阈值
4. 触发最终切换窗口

异常处理场景

1. 网络中断：实现断点续传机制
2. 模式冲突：使用--ignoreBlanks跳过缺失字段
3. 版本差异：通过--noIndexRestore避免索引兼容问题
4. 空间不足：预分配数据文件mongod --quotaFiles

// 处理迁移错误的典型重试逻辑
async function safeMigrate() {
  let retries = 3;
  while(retries--) {
    try {
      await migrateBatch();
      break;
    } catch (err) {
      if (err.code === 'NetworkError') {
        await sleep(5000);
        continue;
      }
      throw err;
    }
  }
}