大型互联网系统里数据库切换那事儿，怎么搞才稳妥又不出大问题

主要参考了58同城沈剑团队的实际经验、阿里巴巴的标准化流程以及一些技术社区如CSDN上关于灰度发布的讨论）

大型互联网系统的数据库切换，绝对不是找个夜深人静的时候，发个公告停服几小时，然后像给汽车换轮胎一样把数据库一换了之，那样做，轻则服务长时间不可用，用户体验暴跌，重则数据错乱，甚至无法回退，造成严重的生产事故，稳妥的做法，核心思想就八个字：平滑过渡，可进可退，整个过程更像是一次小心翼翼的“器官移植”，要让新老系统并行工作一段时间，确保新器官完全正常后,再逐步停掉老的。

具体怎么搞,可以分为几个关键阶段：

第一阶段：战前准备，磨刀不误砍柴工

这个阶段是所有后续操作的基础，准备不充分,后面全是坑。

1. 数据同步是头等大事：你不能等到切换那一刻才把数据倒过去，必须提前让新老数据库“数据同步”，通常的做法是，在业务低峰期，比如凌晨，先做一次全量数据拷贝，把老数据库的数据完整地复制到新数据库，从这一刻开始，启用一种叫“实时同步”的工具（比如阿里巴巴开源的Canal，或者一些商业软件），把老数据库上后续产生的所有数据变更（增、删、改），像录影一样实时地同步到新数据库，这样，新数据库的数据就在不断追平老数据库，为切换做准备，这个过程可能要持续好几天甚至更久,以确保同步稳定无误。
2. 代码要具备“双写”能力：这是实现平滑切换的关键，你需要提前改造应用程序的代码，让它在一段时间内，每次处理写请求（比如用户发布内容、修改信息）时，同时往老数据库和新数据库都写一份，这样，无论最后用哪个库，数据都是一致的，读请求仍然只走老数据库，因为新库可能还在追数据，性能或不稳定，这个双写功能需要一个开关来控制，比如在系统的配置中心里设置一个开关,能一键开启或关闭双写。
3. 充分测试，不留死角：新数据库的性能如何？能不能扛得住真实的流量？双写逻辑有没有bug？同步工具会不会丢数据？这些都需要在模拟真实环境的测试库里反复验证，要进行压力测试、异常测试（比如模拟同步中断怎么办）、数据一致性核对等，特别是数据一致性，要开发核对脚本，定期比对两个库的数据差异,确保同步是精准的。

第二阶段：逐步切换，小步快跑看效果

准备工作万无一失后，就进入最核心的切换阶段，这个过程一定是逐步的,而不是一刀切。

1. 开启双写，但以老库为准：在业务低峰期，通过配置开关打开双写功能，所有写操作同时落入两个库，但业务逻辑仍然以老库的写入结果为准（比如返回成功与否看老库），这样做是为了让新库在真实流量下“热身”，同时继续通过同步工具保证万一新库写失败,还有老库的数据同步过来兜底。
2. 灰度读切换，从非核心业务开始：这是“可进可退”思想的典型体现，你不能把所有用户的查询请求一下子都切到新库，应该先选择一小部分用户（比如内部员工），或者一些不重要的、只读的非核心业务功能，将它们的读请求引导到新数据库上，观察一段时间（比如几小时或一天），看新库的响应速度是否正常，监控系统有没有报错,业务逻辑是否正确。
3. 逐步扩大读流量：如果灰度读一切正常，就可以像拧水龙头一样，逐步加大导到新库的读流量比例，比如从5%的用户，扩大到20%，再到50%，最后到100%，每扩大一步，都要停下来观察，确认没问题再进行下一步,这个过程可能持续一天或更久。
4. 关键时刻：停同步，切写入：当100%的读流量都在新库上稳定运行一段时间后，最惊险的一步来了，要停掉老库到新库的实时同步工具，防止后续操作产生数据混乱，将业务的“写主体”正式切换到新库，也就是说，之后所有的写操作，以新库的写入结果为准，因为之前一直开着双写，所以这个切换会非常快,几乎对用户无感。
5. 老库降级为备胎：切换完成后，老库还不能立刻删除，它需要作为“备胎”保留一段时间（比如一周或一个月），在此期间，可以关闭双写功能，只让新库提供服务，可以反向开启一个新库到老库的同步，让老库保持数据更新，这样万一新库出现预想不到的严重问题，我们可以快速切回老库，保证业务不中断，这才是真正的“可退”。

第三阶段：打扫战场，清理旧代码

当新数据库稳定运行了足够长的时间，大家都有信心之后，就可以进行收尾工作：下线老数据库，移除应用程序中为双写和切换所写的临时代码和开关，至此,一次稳妥的数据库切换才算圆满结束。

大型系统的数据库切换，不是一个技术点的强攻，而是一个涉及技术、流程、协作的系统工程，它的精髓在于通过一系列缜密的步骤，将一个大风险拆解成无数个小风险点，并在每个环节都设计好回退方案,从而确保整个过程的平稳可控。