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Spring 分批处理 + 冷热数据分离：历史订单高效迁移与数据清理实战

news 来源：原创 2025/5/8 17:37:31

在实际业务中，随着时间推移，订单量持续增长，若未及时进行数据治理，会造成数据库膨胀、查询缓慢、性能下降等问题。为了实现数据分层管理和系统高性能运行，我们在项目中采用了“冷热数据分离 + 分批迁移 + 数据清理”的综合方案。

本文将围绕以下几个核心点展开：

  • ✅ 为什么要进行冷热数据分离？

  • ✅ 如何用分批分页迁移历史订单？

  • ✅ 如何在迁移完成后安全删除同步表数据？

🔍 一、为什么要冷热数据分离？

随着订单业务增长，即使采用分库分表，数据总量依旧快速膨胀。对历史订单的访问热度远远低于进行中订单。因此我们有必要：

  • 将热数据（15日内未完成订单）保存在主订单表，供高频访问；

  • 将冷数据（15日前完成订单）归档到历史订单表，减少主库压力；

  • 提升整体系统性能和数据库查询效率。

❗注意：虽然阿里云 OSS 等对象存储价格低，但不支持复杂查询操作（如 SQL 聚合、分页、统计），无法满足用户和运营的历史订单检索与分析需求，因此必须选择支持查询的数据库，如分布式数据库 TiDB。

🔄 二、分批分页迁移：保证性能和稳定性

✨ 核心思想：

  • 一次迁移 1000 条数据，控制内存和 SQL 压力；

  • 使用 offset + limit 实现分页；

  • 按天定时迁移前一天完成的订单；

  • 保证数据完整性，支持失败重试。

🔧 迁移代码示例：

@Override
public void migrate() {log.debug("历史订单迁移开始...");int offset = 0, perNum = 1000;LocalDateTime startTime = DateUtils.getDayStartTime(DateUtils.now().minusDays(1));LocalDateTime endTime = DateUtils.getDayEndTime(DateUtils.now().minusDays(1));Integer total = historyOrdersSyncService.countBySortTime(startTime, endTime);if (total <= 0) return;while (offset < total) {baseMapper.migrate(startTime, endTime, offset, perNum);offset += perNum;}log.debug("历史订单迁移结束。");
}

🧹 三、迁移完成后，如何安全删除同步表数据？

在实现冷热分离过程中，我们使用中间同步表（用于异步迁移），为避免数据重复、节省空间，迁移完成后需及时删除同步表中已处理的数据。

为了防止误删或未迁移完全，我们加入了删除前校验机制。

🛡 删除逻辑及校验示例：

@Override
public void deleteMigrated() {LocalDateTime startTime = DateUtils.getDayStartTime(DateUtils.now().minusDays(1));LocalDateTime endTime = DateUtils.getDayEndTime(DateUtils.now().minusDays(1));// 1. 检查是否存在可删除数据Integer totalOfDelete = historyOrdersServeSyncService.countBySortTime(startTime, endTime);if (totalOfDelete <= 0) {log.debug("无迁移服务单数据需要删除");return;}// 2. 校验迁移是否完整Integer totalMigrated = lambdaQuery().between(HistoryOrdersServe::getSortTime, startTime, endTime).count();if (NumberUtils.null2Zero(totalMigrated) <= 0 || totalOfDelete > totalMigrated) {log.error("服务单未完全迁移，同步数据删除失败");return;}// 3. 删除同步表中已迁移数据historyOrdersServeSyncService.deleteBySortTime(startTime, endTime);
}

⚠️ 删除保障机制：

校验项描述
数量比对同步表中“待删除数量”必须 ≤ 历史表中“已迁移数量”
分时间段删除与迁移都按天执行，避免大批量误删
日志记录失败及时报警，便于排查

🧠 四、架构补充说明

🔗 为什么不直接删除主表而使用同步表？

  • 避免直接影响主库性能；

  • 支持异步、可重试的迁移策略；

  • 可配合 binlog + MQ 实现实时同步机制。

💽 使用 TiDB 存储历史数据的优势：

  • 支持 MySQL 协议，易于对接；

  • 同时支持 OLTP 和 OLAP 查询（HTAP）；

  • 分布式架构，水平扩展，适合大规模数据归档。

✅ 总结

历史订单迁移不仅是技术优化，更是数据治理的关键环节。

本方案通过以下几个方面保证效率与稳定：

  • 使用分页迁移，避免性能瓶颈；

  • 同步表中间态设计，解耦迁移流程；

  • 增加数据完整性校验与清理逻辑；

  • 结合 定时任务 实现每日自动迁移与清理；

  • 历史数据存储选择 支持 SQL 的分布式数据库（如 TiDB），满足查询与统计需求。

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