📕我是廖志伟,一名Java开发工程师,清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。
📙拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。
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面试官(架构组负责人张涛):"廖志伟,你在简历中提到参与过一次大规模的数据库迁移。当时迁移了数十亿条数据,并且要求在不停机的情况下完成,这是如何做到的?"
廖志伟:"首先,我们采用了并行迁移的方式,将数据分批迁移。具体操作是,使用多线程或多进程的方式,同时对不同的数据分片进行迁移。同时,我们还使用了读写分离的策略,将迁移过程对线上服务的影响降到最低。"
面试官:"那么,在迁移过程中如何保证数据的一致性呢?"
廖志伟:"为了保证数据一致性,我们在迁移过程中使用了两阶段提交协议。第一阶段,将源数据库中的数据更新操作同步到目标数据库,并标记为未提交状态。第二阶段,将未提交状态的数据更新操作应用到线上服务,确保数据一致性。"
面试官:"了解了,那如果在迁移过程中发现数据错误,该如何处理?"
廖志伟:"一旦发现数据错误,我们首先会暂停迁移操作,然后通过比对源数据和目标数据来定位错误。对于已迁移的数据,如果错误可以修正,我们会进行修正;如果错误无法修正,我们会将错误数据回滚到源数据库。"
面试官:"那如果在迁移过程中遇到了性能瓶颈,该如何解决?"
廖志伟:"针对性能瓶颈,我们会先通过性能分析工具定位瓶颈所在。如果瓶颈是网络带宽不足,我们会考虑优化网络配置或增加带宽。如果瓶颈是数据库性能,我们会通过优化SQL语句、调整数据库配置或增加数据库节点来解决。"
面试官:"了解了,那么在迁移过程中,如何处理并发请求和数据更新?"
廖志伟:"在迁移过程中,我们采用了双活架构。一方面,我们将线上服务的请求流量导向源数据库,确保数据的一致性。另一方面,我们同步更新目标数据库,确保迁移过程中数据的一致性。对于并发请求和数据更新,我们通过分布式锁来保证数据的一致性和原子性。"
面试官:"那么,在迁移完成后,如何进行验证?"
廖志伟:"迁移完成后,我们会对源数据库和目标数据库进行全面的比对,包括数据量、数据结构、数据内容等。如果比对结果一致,说明迁移成功。同时,我们还会进行一系列的功能测试,确保迁移后的系统可以正常运行。"
面试官:"很好,那么在迁移过程中,如何保证数据的安全性?"
廖志伟:"为了保证数据的安全性,我们在迁移过程中采用了加密技术,对数据进行加密处理。同时,我们还对迁移过程进行了审计,确保数据的完整性和安全性。"
面试官:"了解了,那么在迁移过程中,如何保证迁移的稳定性?"
廖志伟:"为了保证迁移的稳定性,我们在迁移过程中对关键操作进行了监控,一旦发现异常,立即进行干预。同时,我们还设置了迁移的阈值,一旦达到阈值,立即暂停迁移,确保迁移过程的稳定性。"
面试官:"非常好,廖志伟,你的回答让我很满意。最后一个问题,你在迁移过程中如何保证系统的可用性?"
廖志伟:"为了保证系统的可用性,我们在迁移过程中采用了无感迁移的方式。具体来说,我们将迁移过程封装成一个服务,通过服务化的方式实现数据的迁移。在迁移过程中,线上服务仍然可以正常访问源数据库,确保系统的可用性。"
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