给停在路边的汽车更换轮胎容易，给运行中的飞机更换引擎则异常困难，如果新轮胎的卡口还和旧的不一样，新引擎的悬挂布局也与旧的不尽相同，那事情就很可能从简单变复杂，从复杂变不可能，应用的数据源切换也是如此。
　　在业务的发展过程中，随着访问量级和数据量级的增长，升级数据源，或者更换数据源，都是一件稀松平常的事情。比如，为了扛住流量而增加缓存，为了长期稳定而更换数据库引擎，或者为了平滑负载而进行库表拆分，又或者因为业务迭代就重构了存储的数据，等等。
　　这些都说明应用数据源变更场景的普遍性，总结下来有几类：

• 数据缓存。在原有数据源上增加更轻量、性能更好的数据存储。缓存具有比较成熟的使用模式，有全托管的Cache-As-SoR（SoR，System-of-Record，也就是数据源），也有按需分配的Cache-Aside，不同缓存使用模式主要是封装策略的不同，本质上都是穿透、加载、淘汰的管理，角色上更多是对下层数据源的访问增强，一般着墨于数据一致性，而不归结为数据源切换。
• 同源同构。相同数据源类型，相同数据存储结构，主要在水平拆分场景，如分库分表。
  
• 同源异构。相同数据源类型，不同数据存储结构，主要在垂直拆分场景，如大字段剥离和服务拆分。
• 异源同构。不同数据源类型，相同数据存储结构，主要在存储引擎替换场景，数据结构可兼容，如MySQL切PG。
• 异源异构。不同数据源类型，不同数据存储结构，同样在存储引擎替换场景，数据结构不可兼容，如MongoDB切MySQL。
  

　　现实总是比理论复杂，很少给我们按图索骥的机会。拿数据量增长的场景来说，可能最终不是单一地用水平拆分的方式来解决，或许会同时加上缓存，再把大字段分离，然后又将冷数据迁移到大数据存储。不过现实又比理论多了时间的维度，允许我们逐步地拼接积木，所以也不用过分担心混合解法的复杂，从整体来看是方案的嵌套组合，从过程来看又是各种方式的有序串联。
　　变更一个生产应用的底层数据源，需要做好两件事情：数据迁移和连接切换。这两件事情既有各自独立的事项，又有相互依存的情况。

　　数据迁移的目标是将原有数据根据规则重新分配到新数据源，包含数据传输领域相关问题。由于数据产生的持续性、数据结构的多样性和数据一致的安全性等因素，需要考虑的核心功能点包括：

• 同步模式。是实时同步还是定时增量，虽然同步模式从远期结果上看不影响业务数据的完整性，但由于影响新旧数据源间差集的收敛速度，可能影响业务切换的平滑程度，或者影响实现平滑切换的边际成本。
• 数据映射。是同构迁移还是异构迁移，传统的数据传输服务一般包括库表列名映射和数据类型映射，而业务数据源切换可能还伴随数据结构的调整，因此还需要实现映射插件，以支持迁移的汇聚（多对一）、发散（一对多）和转换（一对一）功能。
• 数据校验。校验既是对差集大小的检查，也是对映射结果的核对，主要有全量、增量和结构校验，方法一般是确定的双边稽核，复杂度在于映射规则的正反匹配。另外，有些时候异构数据间是极难做一对一匹配的，再者，静态的数据匹配也不代表业务运行表现必然一致，在这种情况下，通过将业务流量在新数据源副本上重放，来观察业务表现是否符合预期，也是数据一致性校验一种方式，这需要实现业务的流量录制和重放，以及基于业务日志的数据分析方法。
• 数据订正。一般来说，由同步延迟造成的数据校验差集是不需要特别处理的，最终都会收敛，但它会干扰准确性的判断。可以用二次校验来尝试进行规避，即对当次检测出来的不一致数据，在一定时间后再次核对，以此确保问题不是由增量延迟所导致的。对于确切不一致的数据，重传是数据订正的基本方法，根据异常范围，需要实现位点（回拨时间）和单点（指定数据）重传。

　　做好数据迁移只是给应用准备了一个新轮子，如何给应用装上去，落地后能否跑得平稳，在越来越强调业务连续性的当下，才是数据源切换的重中之重。
　　数据是流经业务百骸的血，是驱动业务引擎的油，但连接只是短短的一行文本配置，应用在这头，数据源在那头。简单来说，在不考虑任何后果的情况下，应用切换底层数据源就是替换一个访问链接，在这点上和其他远程调用没有本质区别。当然也有所不同，或许是出于技术的本能，面对这样一波扑面而来的海浪，我们很轻易就猛扎下去，仔细在翻腾的水花下寻找诸如协议、连接、保活、路由、事务等等蚌珠鱼目。
　　但是，对应用研发来说，代码有时比技术细节重要，在设计数据源切换方案时，数据访问服务的封装是非常容易被忽视，在实施过程中又极其重要的一环。很难用哪项具体指标来完整评估数据源切换的影响，最终我们用一个形容词来表达对这项工作的期望，那就是“平滑”。平滑具有很多方面的含义，或许是系统性能，或许是用户体验，总之是希望事情能跟以前一样，最好毫无感知，起码不要变坏。还有一位苦主也是这么想的，那就是在上层其他模块调用了数据访问服务的研发兄弟。

　　没有人希望仅仅是底层存储调整，就跟牛犁地一样把业务代码翻个底朝天，为了使数据源切换对上层调用“平滑”，必要的分层是一种直接而又有效的方案，即使切换需求紧迫，也值得在那之前先做一次代码优化。
　　最终还是到了换新轮子的时候。应用停机切换就像客车停在路边换轮胎，虽然不至于撞到防护带上，乘客也难免会在等待和晚点的焦虑中怨声载道，如果新轮子换上跑得不安稳，有些颠簸刮蹭，还得想着怎么修补赔偿，更坏的是只能换回旧轮胎，载着一车的埋怨和划痕，颤颤巍巍地往前走。
　　不平滑的切换实施起来相对简单，但一般也会有损用户体验，根据业务的容忍程度，可以选择在流量低峰期进行，如果不是对体验的极端追求，停机操作其实是首选。不过，更重要的是，如果应用使用新数据源出问题该怎么办，或许某些访问场景测试没有覆盖，或许某些数据转换出现问题，切换之前一定要做足风险预案，像这样非此即彼的切换方式，主要会在数据订正、数据回滚和连接回滚上做文章。
　　由于只有单个数据源，在数据无法订正的时候，无论是回滚当前业务数据，或者干脆切回旧数据源，都会面临已生产数据丢失的情况。最好这个新轮子做好后不当备胎，而是直接挂到车上，让它用五个轮子跑，新轮子有问题还有旧轮子顶着，总不比原来差，什么时候稳当了再把旧轮子卸掉。
　　双数据源并行是保障数据安全，实现运行时纠错和平滑切换的主要方法，一般有几个过程：

• 双写。应用同时写新旧数据源，可以验证应用对新数据源的写入。由于新数据源同时还被数据同步链路写入，且存在同步延迟，新数据源的数据可能会出现[新]-[旧]-[新]的情况，但与旧数据源是最终一致的。需要注意的是，由于数据同步延迟，两个数据源在某个时点的数据快照可能不一致，这种做法不适用条件更新类的写入操作，这是方案的必要取舍。
  
• 双读。应用同时读新旧数据源，可以验证应用对新数据源的读取。此时以旧数据源为主（一般也是确保最新数据），业务表现与前一致。
  
• 单写双读。理论上，当数据同步节点追至双写开启的时候，两边数据就保持一致了，如果这时新写验证无误，就可以去掉旧写和同步链路，新数据源可以负担起正常业务写入，保留双读是为了在使用数据时兜底。
  
• 单写单读。如果新读验证无误，双读未出现采旧补新的情况，就可以去掉旧读链路，业务彻底转向新数据源。
  

　　所谓平滑是需要时间来逐步验证的，同时也需要更复杂的实现。相比于一刀切的方式，新增的管理逻辑，例如写数据源的选择和读数据结果的比对，如何让上层调用无感知或尽量少感知，就体现出前面代码封装的意义了。
　　那么，该如何在运行时进行读写策略的替换呢，将规则写成代码是一种方式，但不如配置的动态下发来得简便。
　　最后，双写是不是会有两个数据源事务一致性问题，或许可以不用考虑，双写的时候以旧数据源为主，同步链路可以保障数据最终一致性，双读做最终兜底，业务总是可以使用最新的数据。