從本地MySQL遷移到云數據庫，為什么是Amazon Aurora？

　　近兩年，隨著云環境的成熟，很多企業的業務都在向云端遷移。于是，“云數據庫”成為最時髦詞匯之一，被AWS、微軟、阿里、華為等大廠推崇。那么，對于用戶來說，他們如何看待云數據庫的發展現狀，到底哪些因素才是他們選型的關鍵點？老王的經歷，或許能從一定程度上說明中國云數據庫發展現狀。

　　老王的心路歷程

　　A網站，是國內大型社交媒體之一，老王是這家網站的DBA。像很多人說的一樣，好的架構從來都不是設計出來的，而是演進出來的，數據庫也是如此。從商業數據庫到開源數據庫，再到云數據庫，老王是數據庫變革的最直接見證者和推動者。

　　起初，A網站日活躍用戶達到1.5個億。用戶注冊時，需要給每一個用戶分配獨立的ID，并保存用戶名、密碼、出生日期、單位等信息。另外，登錄后要對消息、關注、查找、評論、轉發等進行管理。這家網站的數據庫采用的是標準結構，按照讀寫分離設計，主庫承擔寫，從庫承擔訪問，如果訪問壓力過大，就通過擴容從庫的數量獲得擴展能力。并且，所有業務按照用戶、內容和關系進行垂直劃分，使用單獨的數據庫。

　　之后，隨著移動互聯網的快速發展，A網站注冊用戶數也跟著瘋漲，原有的數據庫呈現前所未有的壓力。為了支持業務高速發展需求，只能采購性能更好的硬件設備，對各功能模塊分別獨立存儲，并對海量業務數據進行二次拆分。由于沒有時間進行架構改造，只能通過購買硬件設備來支撐核心業務。那時，feed系統重度依賴MySQL，最高并發的時候，MySQL寫入QPS飚到過4W。由于數據庫性能問題，直接導致網站癱瘓，用戶流失，當時的場景，老王至今記憶猶新。為了保障查詢的性能指標，老王及其團隊成員對索引和內容進行了拆分，各自分了很多端口，每個端口分出了很多的DB。

　　經過改造后的數據庫，已經逐步趨于穩定，但是當峰值出現的時候，MySQL依然有查詢慢的問題。并且，對于運維人員來說，運營維護不夠自動化。為了解決這些問題，老王開始研究云端遷移的問題。

　 　自建云端MySQL，還是選擇成熟的云數據庫？

　　為了保持數據的一致性，老王最開始考慮的是在云服務器上自建MySQL數據庫。

　　畢竟MySQL是一個有著20多年歷史的開源數據庫，也是最流行的互聯網開源數據庫。尤其是MySQL升級到MySQL 8.0后，已經做了很多優化，有很多新特征。比如：支持了json的數據類型，實現了json數據類型的讀取和訪問，支持NoSQL接口等。

　　自建云端MySQL，便擁有了云的特征，包括：高可用，可彈性擴展，可簡化運維等。但是，自建云端MySQL的弊端也非常明顯：首先，云服務器成本太高，需要做軟、硬件的配置。其次，自建數據庫需要DBA自己來維護，安全性很難保證。尤其是由硬件故障導致的安全隱患，很難控制。還有，DBA的水平問題，也決定了數據庫的穩定性。其三，部署周期太長，需要采購硬件，找機房托管，重新部署。對于老王來說，他們沒有更多的人力、物力來解決這些問題。自建云端MySQL，無異于在給自己“挖坑”。

　　所以，老王決定還是直接選用成熟的解決方案。于是，“云數據庫”跳入他的眼簾。

　　放眼望去，市場上可選的“云數據庫”有很多。包括：AWS的Amazon Aurora，阿里的PolarDB、華為的云數據庫MySQL等。如何去選型?

　　老王綜合評估了下，認為有幾點很重要：

　　第一，必須選擇大品牌。A網站是大型社交網站，數據庫就是企業的全部價值，老王不能拿網站的命運和自己的職業生涯做賭注。所以，云數據庫產品必須位列前三。而AWS是全世界第一大云計算提供商，占據了大部分市場份額。

　　第二，必須選擇成熟的解決方案。選擇把數據庫遷移到云端，就是為了獲得更好的性能，但是更高的性能要是以可靠性為代價，老王寧愿保持現狀。況且，云數據庫在中國畢竟是一個新概念，如果沒有成熟的案例，老王不能去當這個“小白鼠”。從這點考慮， Amazon Aurora無疑最占優勢。Amazon Aurora發布于2015年，經過三年的驗證，已經得到了Autodesk、TIBCO、亞利桑那州立大學、通用電氣、BMC、每日新聞等諸多客戶的肯定。

　　第三，要在具備更高性能的基礎上，兼容MySQL。Aurora的性能，毋庸置疑，作為云數據庫領域的頂級代表作，其吞吐能力無人能及。很多數據庫產品都把Aurora當做標桿，參考Aurora的架構去做。另外，做數據庫最大的挑戰就是兼容性。如果兼容性差，會讓遷移成本高出很多倍，這也是為什么說中間件和分庫分表是反人類方案的根本原因。Aurora恰好具備兼容性特點，完全可以覆蓋MySQL和PostgreSQL。

　　第四，可托管。老王希望使用云數據庫以后，可以減輕數據庫維護壓力。無需擔心硬件、軟件補丁、設置、配置或備份等數據庫管理任務。并且，云數據庫解決方案能提供自動監控功能，能夠自動持續監控并將其備份到存儲服務中，可以實現更精細的時間點恢復。在這一點上，Amazon Aurora也完勝同類解決方案。

　　第五，在數據庫遷移過程中，不能影響業務運行。Amazon Aurora能快速啟動，可直接連接到源數據庫和目標數據庫，能把停機時間縮到最短。用戶可通過AWS DMS 創建表、加載數據并使其保持同步，隨時將應用程序切換到目標。

　　如何遷移?

　　從本地MySQL到云Amazon Aurora，老王是如何遷移的呢?

　　從Amazon官網的遷移手冊來看，Amazon Aurora有多種不同的遷移方法。A網站選擇的是Percona XtraBackup備份工具，能支持全備及增量備份等。對比MySQLdump，XtraBackup 備份的是數據庫的二進制數據及日志，并且文件可壓縮得更小。這樣，無論是備份和還原，速度都更快。

　　安裝完備份工具后，再備份MySQL數據庫，然后將備份 MySQL 文件上傳到 Amazon S3。最后，在 Aurora Console 中還原備份文件到 Amazon Aurora。

　 　數據庫實例和實例監控

    為了進一步優化成本并滿足多個應用程序的額外要求，A網站執行了以下步驟：

　　1，根據 CPU 利用率自動調整 Aurora 副本的數量。不再持續運行多個副本，僅在需要時增加副本。

　　2，為所有集群部署Aurora快照工具，從而自動復制快照并實施30天的快照保留規則。使用控制臺操作快照注入，Binlog復制的只讀副本，DMS也可以訪問數據庫，并設置為源或者目標。

　　3，采用全量MySQLdump加增量Replication方式。但是，在 MySQLdump 導出數據并復制到目標數據庫這段時間內，主庫要設置為只讀，避免新數據寫入。

　　4，啟用 CloudWatch Logs，創建 CloudWatch 指標和警報，從而持續監控 Aurora 數據庫集群中的活動。

　　5，在決定遷移前，要做兼容性測試。我們可以定義Aurora的Master節點容量大小，臨時測試環境可以使用t系列的機型，生產環境可以使用r系列的機型。可根據生產的壓力選擇合適大小的機型。

　　最終，A網站非常成功地把MySQL上的數據遷移到了Amazon Aurora。綜合來看，在性能上高于原來的5倍，的確不只是傳說。Amazon Aurora大大提高了原有數據庫的性能和可擴展性，并且優化了成本。在峰值期間，系統能收到高于原來至少10倍的請求。

　　 性能表現

    自此，老王終于可以松一口氣了。未來，他想把更多的關注點放在更有價值的業務上，而不是每天被各種紛繁復雜的瑣事，忙得焦頭爛額。

　　寫在最后：

　　Amazon Aurora，一個最有魅力的極光女神，創造了全球云數據庫之最。對于中國用戶來說，很多人可能不懷疑他的技術能力，但是對于本地服務是否給力，心存疑慮。其實，AWS早已在布局中國市場，由光環新網運營的AWS中國(北京)區域和西云數據運營的中國(寧夏)區域提供與全球各地的其他 AWS 區域相似的技術服務平臺。開發人員可以在中國境內輕松、高效地部署基于云的應用程序，使用相同的 API、協議和與 AWS 全球客戶無差別的操作標準。

　　如今，AWS正在向中國用戶大力推廣Amazon Aurora，如果您想體驗云數據庫帶來的極致體驗，點擊這里即可 申請AWS 中國區域賬戶 >>