数据平滑迁移方法

一、问题的提出
互联网有很多“数据量较大，并发量较大，业务复杂度较高”的业务场景，其典型系统分层架构如下：
（1）上游是业务层biz，实现个性化的业务逻辑
（2）中游是服务层service，封装数据访问
（3）下游是数据层db，存储固化的业务数据
服务化分层架构的好处是，服务层屏蔽下游数据层的复杂性，例如缓存、分库分表、存储引擎等存储细节不需要向调用方暴露，而只向上游提供方便的RPC访问接口，当有一些数据层变化的时候，所有的调用方也不需要升级，只需要服务层升级即可。
互联网架构，很多时候面临着这样一些需求：
需求1->底层表结构变更：数据量非常大的情况下，数据表增加了一些属性，删除了一些属性，修改了一些属性。
需求2->分库个数变换：由于数据量的持续增加，底层分库个数非成倍增加。
需求3->底层存储介质变换：底层存储引擎由一个数据库换为另一个数据库。
种种需求，都需要进行数据迁移，如何平滑迁移数据，迁移过程不停机，保证系统持续服务，是文本将要讨论的问题。
二、停机方案
在讨论平滑迁移数据方案之前，先看下不平滑的停机数据迁移方案，主要分三个步骤。
步骤一：挂一个类似“为了给广大用户提供更好的服务，服务器会在凌晨0:00-0:400进行停机维护”的公告，并在对应时段进行停机，这个时段系统没有流量进入。
步骤二：停机后，研发一个离线的数据迁移工具，进行数据迁移。针对第一节的三类需求，会分别开发不同的数据迁移工具。
（1）底层表结构变更需求：开发旧表导新表的工具
（2）分库个数变换需求：开发2库导3库的工具
（3）底层存储介质变换需求：开发Mongo导Mysql工具
步骤三：恢复服务，并将流量切到新库，不同的需求，可能会涉及不同服务升级。
（1）底层表结构变更需求：服务要升级到访问新表
（2）分库个数变换需求：服务不需要升级，只需要改寻库路由配置
（3）底层存储介质变换需求：服务升级到访问新的存储介质
总的来说，停机方案是相对直观和简单的，但对服务的可用性有影响，许多游戏公司的服务器升级，游戏分区与合区，可能会采用类似的方案。
除了影响服务的可用性，这个方案还有一个缺点