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版本:3.x

数据同步最佳实践

本指南旨在提供使用 Tapdata 进行数据同步时的最佳实践,我们将从数据源分析、任务配置和运行监控等方面具体介绍,帮助您构建高效、可靠的数据同步任务。

了解数据源特征

数据源分析是数据同步的基础,帮助您评估数据同步所需的资源,制定精细化的任务配置策略,包括:

类别说明
待同步表的数量基于该数据估算同步任务的规模和复杂度,如果表数量众多,需要分批创建数据同步任务或优先同步关键数据。
数据变化量估算日常数据变化量,以便于调整同步频率和性能参数,确保实时或近实时的数据更新。
主键/唯一索引主键或唯一索引对同步性能和数据一致性保障起到至关重要的作用,如果缺失可在后续任务配置时对该表进行特殊配置。
目标库类型确认目标库类型,例如需进行异构数据同步,需确保数据类型兼容性,更多信息,见数据类型支持说明

测试环境验证

通过在测试环境中进行细致的上线前测试,可以大大降低生产环境中遇到问题的风险,确保数据同步过程的平稳和高效,通常流程包括:

  • 模拟真实环境:在测试环境中尽可能地模拟生产环境,包括数据量、数据类型和业务操作。

  • 验证数据同步逻辑:确保所有同步逻辑按预期工作,包括数据转换、过滤和错误处理。

  • 性能测试:检验数据同步对系统性能的影响,包括同步速度和系统资源消耗。

  • 异常和错误处理:测试数据同步在面对网络中断、数据格式错误等异常情况时的表现。

  • 恢复和回滚计划:确保有应对失败情况的恢复和回滚计划。

提示

在进行业务验证之前,请随时联系我们。我们将根据您的需求为您定制详细的方案,并提供一个安全、可控的测试环境,同时,Tapdata 的专业技术团队将全程为您提供支持。

配置和优化任务

基于数据源特性,合理配置数据同步任务以提高效率和准确性。

类别说明
任务分割策略基于表主键分割:在任务配置时筛选出主键表和无主键表,为它们分别配置同步任务,避免影响主键表的同步性能;此外,在为无主键表配置同步任务时,为保障数据一致性和同步性能,可手动选特定的列组合作为数据更新的列,从而让其组合的值实现数据唯一性,避免使用全字段匹配而导致同步效率过低。
基于数据规模分割:根据表的大小(行数和数据量)分别配置任务,例如为数据规模较大的表(如事实表)单独配置同步任务,为多个小表(例如维度表)配置另外的同步任务,避免大表对整体同步任务的性能影响。
性能调优针对数据源的规模和读写性能,适当调整同步参数,如批量读取条数写入并发数等参数。
DDL同步策略选择是否变更源库的表结构,了解表结构变更(如增减列)对数据同步流程的潜在影响,避免影响业务正常运行,更多信息,见 DDL 同步说明

监控和维护

通过有效的监控和维护策略,保障任务的连续性和数据一致性。

类别说明
实时监控任务启动后,通过任务监控页面,观察任务运行细节,例如全量同步阶段的同步速率、源库的数据变更等信息,及时发现和解决问题。如遇任务异常,可通过任务日志,了解错误码和解决方案
数据一致性校验对数据表执行数据校验,支持定期校验及多种校验方法(如字段值校验),可帮助您进一步验证和确保数据流转的正确性,满足生产环境的严苛要求。

切换至生产环境

在完成所有测试和验证工作后,接下来可以尝试将数据同步任务平滑地切换至生产环境,最大化地减少对业务的影响,并确保数据同步过程的高效和可靠。

  • 复核任务配置:将测试环境中的同步任务配置迁移到生产环境,包括数据源连接配置、同步策略、数据读取线程数、数据过滤条件、表结构转换等,确保数据流转符合预期。
  • 评估环境差异:评估测试环境与生产环境之间的差异,包括硬件、网络、数据库版本、数据变更规模、账号权限等,确保在生产环境中这些差异不会影响同步任务的执行。
  • 制定回滚计划:制定一个清晰的回滚计划,例如在切换之前备份所有关键数据和系统配置,发现无法预料的问题或系统表现不符合预期时,可以安全、快速恢复到原始状态。
  • 渐进式部署:选择在业务低峰期执行数据同步任务,同时为以减少对生产环境的影响,先尝试只启动一个同步任务,观察其在生产环境中的表现,然后逐步增加更多的任务。
  • 监控与优化:刚切换到生产环境时,加强对同步任务的监控。关注性能指标、日志信息和任何异常行为,根据观察到的表现对任务进行必要的优化。此外,推荐定期通过数据校验功能,检查数据的完整性和一致性。
  • 正式上线:在确认所有准备工作完成后,正式上线所有同步任务。持续监控系统性能和数据一致性,确保同步过程的稳定和高效。

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