CN112199355A - 数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质，具体实现方案为：将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。采用本申请，可以提高数据迁移的准确率。

Description

数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在异构业务融合的背景下，一方面，需要保证用户迁移过程中的良好体验，平稳过渡、保证用户数据的完整性和一致性；另一方面，业务还要更新迭代迅速发展。要满足这两方面的需求，在当前业务背景下需要有一套能够解决异构业务数据迁移完整的解决方案。

发明内容

本申请提供了一种数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本申请的一方面，提供了一种数据迁移方法，包括：

将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；

将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；

根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；

对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

根据本申请的另一方面，提供了一种数据迁移装置，包括：

任务划分模块，用于将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；

数据分片模块，用于将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；

数据迁移模块，用于根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；

状态更新模块，用于对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本申请任意一实施例所提供的方法。

根据本申请的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使该计算机执行本申请任意一项实施例所提供的方法。

采用本申请，可以将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务，可以将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据。根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，可以进行数据转换及数据迁移处理，以得到所述迁移后第二数据，对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态，从而，可以提高数据迁移的准确率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请实施例的数据迁移方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例的应用示例中的数据迁移方法的流程示意图；

图3是根据本申请实施例的应用示例中的质量保证体系的架构示意图；

图4是根据本申请实施例的应用示例中的测试模式的示意图；

图5是根据本申请实施例的数据迁移装置的组成结构示意图；

图6是用来实现本申请实施例的数据迁移方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。本文中术语“第一”、“第二”表示指代多个类似的技术用语并对其进行区分，并不是限定顺序的意思，或者限定只有两个的意思，例如，第一特征和第二特征，是指代有两类/两个特征，第一特征可以为一个或多个，第二特征也可以为一个或多个。

另外，为了更好的说明本申请，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本申请同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本申请的主旨。

随着互联网技术的高速发展，业务会不断更新及迭代升级。就数据迁移而言，数据迁移是将服务的数据从一个地方迁移到另一个地方，在互联网中，实现数据迁移的技术方案包括：1）停机数据迁移，其迁移时机是主动的，是全数据量的迁移方案，虽然实现起来比较简单，但是风险比较大，在迁移的整个过程中，不能为用户提供服务；2）双写数据迁移，其可以持续为用户提供服务，但是侵入性强、复杂程度高、成本大、风险不可控。

本申请，主要针对预处理（如数据分类&特性的分析）后的数据分类，划分迁移任务，以进行异构业务数据的数据转换、迁移及状态更新。可以在用户实时的数据迁移过程中，保障用户友好的体验及用户异构数据平稳正确的迁移不丢失。进一步，还提供了针对内部人员的透明化监控界面，可以实时监控用户迁移进度、状态，从而为用户实时的数据迁移保驾护航。

对本文涉及的技术用语描述如下：

1、里程碑节点（或称为关键执行步骤的故障排查定位节点），指实现本申请处理逻辑的代码核心关键步骤中用于标识数据迁移任务的执行步骤。

2、标识（ID）转换器，指用于解决多任务并行、针对数据解耦提供关键性的支持、且便于用户进行数据回溯的ID转换器。

3、异构数据转换，指针对数据迁移任务、事前、事中、事后形成闭环的植入方法。

根据本申请的实施例，提供了一种数据迁移方法，图1是根据本申请实施例的数据迁移方法的流程示意图，该方法可以应用于数据迁移装置，例如，该装置可以部署于终端或服务器或其它处理设备执行的情况下，可以执行任务划分、数据分片处理、数据转换、数据迁移及任务状态更新等等。其中，终端可以为用户设备（UE，User Equipment）、移动设备、蜂窝电话、无绳电话、个人数字处理（PDA，Personal Digital Assistant）、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该方法还可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。如图1所示，包括：

S101、将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务。

一示例中，数据有多种分类，也可以来自于多个数据源，构成了异构业务数据。针对不同的数据分类，其安全可控、迁移时机等迁移需求是不同的，可以针对数据分类，将迁移任务基于该数据分类（对该数据进行如数据分类及数据特性分析等的预处理后，得到数据分类结果）划分为多个不同的迁移子任务，以匹配该迁移需求，以达到更为高效、准确的数据迁移效果。而且，由于可以针对不同类型及特性的数据进行数据拆分、数据解耦、对针对该数据的迁移任务进行划分等，至少可以得到至少两个迁移子任务，从而具备使该至少两个迁移子任务执行并行处理的基础，通过该预处理得到的数据分类进行数据迁移，可以减少迁移耗时，提高处理数据迁移的处理速度。

一示例中，数据分类可以包括两大类：基础数据及用户数据。其中，基础数据作为数据分类中的基础性数据，特性是数据范围广及数据量小，复杂程度低，迁移时机可控、风险可控。用户数据还可以进一步分类为核心数据、交易或明细数据这两大类，该核心数据在用户数据分类中的重要程度高，用户最为关心的，特性是范围广及数据量较大，迁移时机不可控，风险高；该交易或明细数据，特性是范围广、数据量大，又可以分为热数据（需要被计算节点频繁访问的在线类数据）及冷数据（对于离线类不经常访问的数据，如企业备份数据、业务与操作日志数据等）。

S102、将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据。

一示例中，以至少两个迁移子任务为：第一迁移子任务及第二迁移子任务为例，可以将第一迁移子任务对应的数据进行数据分片处理，也可以将第二迁移子任务对应的数据进行数据分片处理，从而得到该迁移前第一数据（旧数据）。

比如，数据分片处理，可以是针对交易或明细分类的这类数据量比较大的数据，通过数据分片来进一步减少迁移耗时，提高处理数据迁移的处理速度。进一步的，这类数据可以分为热数据、冷数据两类。其中，冷数据的迁移，可以采取前置迁移或数据分片实时迁移的方式；热数据的迁移，可以采用数据分片实时迁移的方式，得到以数据分片描述的迁移前第一数据。总之，通过数据分类及数据分片，不仅可以根据不同数据分类采用不同的迁移时机来实现数据迁移，从而提高了数据迁移的安全性，不会丢失数据，而且还可以减少迁移耗时，提高处理数据迁移的处理速度。

S103、根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据。

一示例中，可以根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的属性映射关系进行数据转换及数据迁移处理，从而得到所述迁移后第二数据（新数据）。

S104、对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

一示例中，可以对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行数据正确性及数据一致性的校验处理，如果数据为正确及一致的，则校验成功，之后更新所述迁移任务的任务状态，以及时掌握迁移任务的处理进度等，将该处理进度实时告知用户去查看，可以提升用户的体验，也避免出错的概率。

考虑到在业务融合的背景下，有大批量异构数据需要迁移，其中迁移的数据形式多样、内容庞杂，迁移过程涉及很多流程步骤、耗时较长，如果整个文件迁移过程中出现错误，难以排查出错误原因，一旦出现错误，需要重新执行整个文件迁移过程。采用本申请，可以将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务，可以将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据。根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，可以进行数据转换及数据迁移处理，以得到所述迁移后第二数据，对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态，从而，可以提高数据迁移的准确率。

一实施方式中，所述方法还包括：所述至少两个迁移子任务在并行处理的过程中，通过Invoke指令实现所述至少两个迁移子任务间的通信，得到通信消息。根据所述通信消息，对所述至少两个迁移子任务进行任务调度。其中，就Invoke指令而言，java代码中的反射机制可以通过Invoke指令来实现，比如，在java代码运行时可以判断任意一个对象所属的类，在java代码运行时可以构造任意一个类的对象，在java代码运行时可以判断任意一个类所具有的成员变量和方法等，从而可以动态获取的信息以及动态调用对象，该对象可以是该至少两个迁移子任务。

一实施方式中，所述将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，包括：所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况下，对所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理。其中，所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况，包括：所述至少两个迁移子任务所针对的数据为用户交易或明细数据，用户交易或明细数据的数据量超过阈值的情况。采用本实施方式，对于该超过阈值的数量大的情况，采样该数据分片处理，可以提高处理速度，提升用户体验。

一实施方式中，所述根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据，包括：根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的属性映射关系，进行数据转换；根据所述数据转换的前置处理方式、用于标识所述迁移任务中各个关键执行位置的里程碑节点、及实现所述数据转换的方式进行数据建模，得到迁移处理模型；根据所述迁移处理模型进行所述数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据。采用本实施方式，数据转换后，通过数据建模得到的迁移处理模型，根据迁移处理模型实现数据迁移，可以动态、自动化的实现数据迁移，更为安全及高效。

一实施方式中，所述对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态，包括：通过所述迁移处理模型，得到针对所述迁移任务的实际迁移数据量，所述实际迁移数据量包括输出所述迁移后第二数据所收到的返回结果；获取针对所述迁移任务的预期迁移数据量，所述预期迁移数据量包括所述迁移任务当前需要迁移的所述迁移前第一数据的数据总量；根据所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量进行校验处理，所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量相同的情况下校验成功，采用后置处理方式更新所述迁移任务的任务状态。采用本实施方式，可以通过数据建模得到的迁移处理模型针对预计结果和实际结果的运算，来校验迁移前后的正确性及一致性，还可以通过后置处理来实现任务状态的更新，可以确保数据迁移的准确性。

一实施方式中，还包括：通过所述迁移处理模型，定位出所述里程碑节点所标识的所述迁移任务在执行过程中的异常故障位置；根据所述异常故障位置，进行故障排查及获取发生异常故障的原因。采用本实施方式，通过数据建模得到的迁移处理模型，可以通过里程碑节点的定位来实现异常定位及故障排查，并尽快获取到发生异常故障的原因。

一实施方式中，还包括：所述至少两个迁移子任务表示同一迁移任务的情况下，基于所述同一迁移任务为所述至少两个迁移子任务分别生成ID值相同的第一任务ID及第二任务ID；通过ID转换器，将所述第一任务ID及第二任务ID转换为不同的ID值、且建立ID值的相关性；根据所述ID值的相关性，回溯所述至少两个迁移子任务。采用本实施方式，实现多任务并行，需要支持数据解耦，而数据解耦需要解决针对同一任务含义的ID生成出同样ID。各个迁移任务并行，同样ID，不好区分，遇到需要转换的ID值通过上述ID转换器转换即可，从而保持了数据之间的关联关系，且ID转换器支持数据回溯，能够从迁移后得到的第二数据追溯到迁移前的第一数据，便于排查问题和数据校对，从而保证了数据一致性。

一实施方式中，还包括：根据实时监控策略、自动修复策略及告警策略，得到针对所述迁移任务的质量保证处理体系；根据所述质量保证处理体系，优化针对所述迁移任务的数据迁移处理。采用本实施方式，结合该质量保证处理体系的配套使用，可以对数据迁移任务进行优化，从而强化了对数据迁移的质量保障。

应用示例：

应用本申请实施例一处理流程包括如下内容：

图2是根据本申请实施例的应用示例中的数据迁移方法的流程示意图，包括如下内容：

S201、执行数据分类&特性分析。

一示例中，由于当前业务异构业务数据背景下数据的特性不同，对应的迁移时机、风险、数据校对的策略均不相同，因此，可以根据数据分类对不同数据特性的不同数据分别制定不同的迁移方案。其中，数据一般分两大类，基础数据及用户数据。其中，该基础数据是基础性数据，特性是数据范围广及量小，复杂程度低，迁移时机可控，风险可控，数据校对方法可以采用人工校对、自动DIFF任务来实现。其中，该用户数据可以分为核心数据、交易或明细数据这两大类，核心数据重要程度高，用户最为关心的，特性范围广&数据量较大，迁移时机不可控，风险高，数据校对的方法也可以采用人工校对、自动DIFF任务来实现；交易或明细这类数据特性数据量范围广、数据量大，这部分数据又分两大类：热数据及冷数据，冷数据的迁移时机可前置迁移或采用数据分片实时迁移，热数据迁移的时机只能采用数据分片实时迁移。

S202、经过S201执行的数据分类&特性分析这些预处理后，接入任务调度中心，以通过任务调度中心对迁移任务的协调及调度，实现数据迁移。

一示例中，任务调度中心可以为自动化的调度平台，所有的迁移任务可以通过平台化配置而成，所有迁移任务划分为迁移子任务后，可以通过Invoke机制实现迁移子任务间的通信。该任务调度中心设计的目的，一方面所有任务统一管理与维护，方便统一调度，避免出错的概率。另一方面是实时计算各个迁移任务的进度、更新用户的迁移状态，这样做的好处是为了更新用户状态和进度实时计算、告知用户，从而提升用户的体验。

S203、执行任务划分处理。

根据S201的分析，可以获取到各个数据的特性，从而可以根据数据特性进行数据分类后，基于该数据分类对数据拆分、数据解耦、划分迁移任务等，从而可以减少迁移耗时、从而提升用户的体验。

S204、执行数据分片处理。

根据S201的分析，了解到各个数据的特性，对用户交易或明细数据这些相对数据量大的数据，可以进行数据分片处理，从而可以减少迁移耗时、从而提升用户的体验。

S205、执行数据转换处理。

数据转换处理，作为实现整个迁移任务的核心步骤，所有的异构数据迁移子任务都经过该步骤。其中，每个迁移子任务可以经过前置处理、任务初始化、里程碑节点、数据提取、预期结果预算、格式转换、里程碑节点、数据建模、里程碑节点、实际结果计算、任务状态更新、后置处理、异常处理。前置处理，是对即将要迁移的入参（即输入参数）的数据格式、入参的数据类型进行正确性校验，校验的目的是为了确保要迁移的入参的数据及其格式和类型的正确性，防止异常被带入到下一个环节；任务初始化，是为了标识这个迁移子任务的状态（初始化、迁移完成、迁移失败）；里程碑节点，是为了标识当前迁移子任务执行到的核心关键步骤，一旦出现意外，导致程序中断，便于快速的定位问题；数据提取，是获取需要迁移库的数据；预期结果计算，是为了计算当前迁移子任务需要迁移的数据总量，为了数据校对而设计的；格式转换，是为了迁移前后的新旧数据属性映射转换而设计的，可以事先整理并做好迁移前后新旧数据属性映射关系，还可以事先整理出迁移后新结构冗余属性的数据来源，该数据来源可以包括获取数据的前置条件（如上述入参）及返回结果属性与新结构冗余属性的映射关系；数据建模，是通过包含上述前置处理、任务初始化、里程碑节点、数据提取、预期结果预算、格式转换、里程碑节点中的步骤来实现数据建模，以得到上述迁移处理模型，该迁移处理模型用于实现数据迁移；实际结果计算，是为了根据数据建模得到的该迁移处理模型收集迁移之后数据的返回结果，这样设计的目标是为了将实际结果（即上述实际迁移数据量）与预期结果（即上述预期迁移数据量）做对比，以校验迁移前数据与迁移后数据的正确性和一致性；后置处理，是为了更新迁移任务的迁移状态；异常处理，是为了捕获迁移子任务执行过程中因意外情况导致的程序中断，并获取异常的原因，其设计的目的是为了快速的定位问题。

整个迁移子任务，还可以设计幂等性设计，以支持合并业务类型（比如学科、英语、思维）、数据源（新端、旧端），这样设计的好处是防止意外情况下，迁移任务多次执行，从而保证数据的一致性，而且还可以保证业务更新迭代，不影响业务的迅速发展。

S206、通过ID转换器执行ID转换处理。

针对任务模块的解耦（拆分为多个子任务）、以及对数据的解耦（进行数据分片处理），可以实现多任务并行。解耦是针对同一任务含义的ID生成出同样的ID值，为了区分，可以采用ID转换器进行ID转换且建立属于同一个迁移任务的多个迁移子任务间彼此的关联。以及结合采用中间表、ID位数隔离的设计方案，从而，实现了任务模块不需要相互依赖，各个迁移子任务并行，遇到需要转换的ID通过ID转换器转换即可，保持了数据之间的关联关系，而且通过ID转换器还支持可回溯，这样设计的好处是能够从新数据追溯到旧数据，便于排查问题和数据校对，从而保证了数据一致性。

图3是根据本申请实施例的应用示例中的质量保证体系的架构示意图，如图3所示，质量保证体系包括：监控体系、自动修复体系、告警体系及补丁助手，通过上述图2中数据迁移结合该质量保证体系的配套使用，还可以对数据迁移任务进行优化，从而强化了对数据迁移的质量保障。以下分别阐述质量保证体系中的各个功能：

1、监控体系，可以先于用户发现问题，包括耗时监控、里程碑监控、数据校对、队列校对。其中，耗时监控，是为了监控某个迁移的状态、通过时间去判断任务是否假死；里程碑监控，是帮助用户发现迁移任务的完整性、核心的步骤是否都一致；数据校对，是通过预期结果计算对比实际结果计算校对在迁移的过程中数据是否丢失，比对关键核心的字段属性；队列监控，是因所有的迁移任务是通过消息机制触发的，防止队列数据丢失，导致某个迁移任务的未被调度。

2、自动修复体系，可以基于重试机制实现的，目的是为了防止因意外情况导致程序中断或者终止，可以基于丢失策略及异常策略做重试，例如（网络、超时，队列丢失）减少出错的概率。

3、告警体系，可以基于钉钉通知的方式去发送告警通知，比如通过平台配置化的形式指定某个迁移任务的负责人去告知，避免消息对其他人的干扰，提升消息的时效性。还可以通过短信通知的方式去发送告警通知，避免丢失消息的时效性过长，使得用户尽快收到告警通知。

4、补丁助手，是设计的小工具，支持异常分析、批量修复、快速修复。可以帮助用户快速的定位出异常对应的问题，以进一步修复异常。针对该异常的定位分析，可以支持上下文的信息，包括迁移任务的全链路追踪，能够清晰明了的看到迁移任务执行的路径及出错的信息。还可以包括批量修复支持迁移任务的全部二次迁移，快速修复是可以针对某个迁移任务进行二次迁移。

图4是根据本申请实施例的应用示例中的测试模式的示意图，如图4所示，包含内测阶段及迁移阶段。其中，内测阶段，可以前期事先在预发环境、进行全量数据迁移演练，以验证迁移用户的吞吐量及程序和数据的正确性。内测阶段可以分为两个阶段（内部阶段及外部阶段的内测），是为了逐步验证程序的正确，尽可能在内测阶段发现问题并修复迁移任务。迁移阶段，经过自然增长、提示更新、强制升级这三个阶段，也是为了实现逐步验证，还可以通过监控界面来观察监控数据及用户的反馈，以尽一步验证迁移数据的正确性及一致性，从而，帮助用户通过监控和用户的实际迁移数据来做判断下一步的决策。

采用本应用示例，通过针对上述异构业务数据的数据迁移、异构数据转换的前置处理、里程碑节点、预期结果与实际结果计算可以对用户数据的实时校对，保证用户数据的正确性及一致性；还可以通过监控看板、实时监控用户迁移进度、状态、各个任务的迁移进度、状态、迁移数据量，使整个过程透明化，便于了解用户迁移中的信息，前期通过内测阶段进行全量数据的迁移演练。在这套异构业务数据迁移方法指导和建设下、可以发现并解决了大多数潜在问题，极个别问题还可以通过质量保证体系实时监控和修复的机制下，秒级内发现问题，分钟内解决问题，不影响用户体验，不丢失数据。

根据本申请的实施例，提供了一种数据迁移装置，图5是根据本申请实施例的数据迁移装置的组成结构示意图，如图5所示，包括：任务划分模块41，用于将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；数据分片模块42，用于将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；数据迁移模块43，用于根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；状态更新模块44，用于对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

一实施方式中，所述装置还包括任务调度模块，用于所述至少两个迁移子任务在并行处理的过程中，通过Invoke指令实现所述至少两个迁移子任务间的通信，得到通信消息；根据所述通信消息，对所述至少两个迁移子任务进行任务调度。

一实施方式中，所述数据分片模块，用于所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况下，对所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理。其中，所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况，包括：所述至少两个迁移子任务所针对的数据为用户交易或明细数据，用户交易或明细数据的数据量超过阈值的情况。

一实施方式中，所述数据迁移模块，用于根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的属性映射关系，进行数据转换；根据所述数据转换的前置处理方式、用于标识所述迁移任务中各个关键执行位置的里程碑节点、及实现所述数据转换的方式进行数据建模，得到迁移处理模型；根据所述迁移处理模型进行所述数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据。

一实施方式中，所述状态更新模块，用于通过所述迁移处理模型，得到针对所述迁移任务的实际迁移数据量，所述实际迁移数据量包括输出所述迁移后第二数据所收到的返回结果；获取针对所述迁移任务的预期迁移数据量，所述预期迁移数据量包括所述迁移任务当前需要迁移的所述迁移前第一数据的数据总量；根据所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量进行校验处理，所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量相同的情况下校验成功，采用后置处理方式更新所述迁移任务的任务状态。

一实施方式中，还包括异常处理模块，用于通过所述迁移处理模型，定位出所述里程碑节点所标识的所述迁移任务在执行过程中的异常故障位置；根据所述异常故障位置，进行故障排查及获取发生异常故障的原因。

一实施方式中，还包括转换模块，用于所述至少两个迁移子任务表示同一迁移任务的情况下，基于所述同一迁移任务为所述至少两个迁移子任务分别生成D值相同的第一任务ID及第二任务ID；通过ID转换器，将所述第一任务ID及第二任务ID转换为不同的ID值、且建立ID值的相关性；根据所述ID值的相关性，回溯所述至少两个迁移子任务。

一实施方式中，还包括迁移优化模块，用于根据实时监控策略、自动修复策略及告警策略，得到针对所述迁移任务的质量保证处理体系；根据所述质量保证处理体系，优化针对所述迁移任务的数据迁移处理。

本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图6所示，是用来实现本申请实施例的数据迁移方法的电子设备的框图。该电子设备可以为前述部署设备或代理设备。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器801、存储器802，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置（诸如，耦合至接口的显示设备）上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作（例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统）。图6中以一个处理器801为例。

存储器802即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的数据迁移方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的数据迁移方法。

存储器802作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的数据迁移方法对应的程序指令/模块（例如，附图5所示的任务划分模块、数据分片模块、数据迁移模块、状态更新模块等模块）。处理器801通过运行存储在存储器802中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的数据迁移方法。

存储器802可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器802可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器802可选包括相对于处理器801远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

数据迁移方法的电子设备，还可以包括：输入装置803和输出装置804。处理器801、存储器802、输入装置803和输出装置804可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置803可接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置804可以包括显示设备、辅助照明装置（例如，LED）和触觉反馈装置（例如，振动电机）等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器（LCD）、发光二极管（LED）显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC（专用集成电路）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序（也称作程序、软件、软件应用、或者代码）包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置（例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置（PLD）），包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

采用本申请，可以将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务，可以将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据。根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，可以进行数据转换及数据迁移处理，以得到所述迁移后第二数据，对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态，从而，可以提高数据迁移的准确率。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (18)

1.一种数据迁移方法，其特征在于，所述方法包括：

将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；

将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；

根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；

对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述至少两个迁移子任务在并行处理的过程中，通过Invoke指令实现所述至少两个迁移子任务间的通信，得到通信消息；

根据所述通信消息，对所述至少两个迁移子任务进行任务调度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，包括：

所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况下，对所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理；

其中，所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况，包括：所述至少两个迁移子任务所针对的数据为用户交易或明细数据，用户交易或明细数据的数据量超过阈值的情况。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据，包括：

根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的属性映射关系，进行数据转换；

根据所述数据转换的前置处理方式、用于标识所述迁移任务中各个关键执行位置的里程碑节点、及实现所述数据转换的方式进行数据建模，得到迁移处理模型；

根据所述迁移处理模型进行所述数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态，包括：

通过所述迁移处理模型，得到针对所述迁移任务的实际迁移数据量，所述实际迁移数据量包括输出所述迁移后第二数据所收到的返回结果；

获取针对所述迁移任务的预期迁移数据量，所述预期迁移数据量包括所述迁移任务当前需要迁移的所述迁移前第一数据的数据总量；

根据所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量进行校验处理，所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量相同的情况下校验成功，采用后置处理方式更新所述迁移任务的任务状态。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

通过所述迁移处理模型，定位出所述里程碑节点所标识的所述迁移任务在执行过程中的异常故障位置；

根据所述异常故障位置，进行故障排查及获取发生异常故障的原因。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

所述至少两个迁移子任务表示同一迁移任务的情况下，基于所述同一迁移任务为所述至少两个迁移子任务分别生成标识ID值相同的第一任务ID及第二任务ID；

通过ID转换器，将所述第一任务ID及第二任务ID转换为不同的ID值、且建立ID值的相关性；

根据所述ID值的相关性，回溯所述至少两个迁移子任务。

8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

根据实时监控策略、自动修复策略及告警策略，得到针对所述迁移任务的质量保证处理体系；

根据所述质量保证处理体系，优化针对所述迁移任务的数据迁移处理。

9.一种数据迁移装置，其特征在于，所述装置包括：

任务划分模块，用于将异构业务数据的迁移任务，根据针对所述异构业务数据预处理得到的数据分类划分为至少两个迁移子任务；

数据分片模块，用于将所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理，得到以数据分片描述的迁移前第一数据；

数据迁移模块，用于根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的映射关系，进行数据转换及数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据；

状态更新模块，用于对所述迁移前第一数据与所述迁移后第二数据进行校验处理，校验成功后更新所述迁移任务的任务状态。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括任务调度模块，用于：

所述至少两个迁移子任务在并行处理的过程中，通过Invoke指令实现所述至少两个迁移子任务间的通信，得到通信消息；

根据所述通信消息，对所述至少两个迁移子任务进行任务调度。

11.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述数据分片模块，用于：

所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况下，对所述至少两个迁移子任务分别进行数据分片处理；

其中，所述至少两个迁移子任务的数据量超过阈值的情况，包括：所述至少两个迁移子任务所针对的数据为用户交易或明细数据，用户交易或明细数据的数据量超过阈值的情况。

12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述数据迁移模块，用于：

根据所述迁移前第一数据和迁移后第二数据间的属性映射关系，进行数据转换；

根据所述数据转换的前置处理方式、用于标识所述迁移任务中各个关键执行位置的里程碑节点、及实现所述数据转换的方式进行数据建模，得到迁移处理模型；

根据所述迁移处理模型进行所述数据迁移处理，得到所述迁移后第二数据。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述状态更新模块，用于：

通过所述迁移处理模型，得到针对所述迁移任务的实际迁移数据量，所述实际迁移数据量包括输出所述迁移后第二数据所收到的返回结果；

获取针对所述迁移任务的预期迁移数据量，所述预期迁移数据量包括所述迁移任务当前需要迁移的所述迁移前第一数据的数据总量；

根据所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量进行校验处理，所述实际迁移数据量及所述预期迁移数据量相同的情况下校验成功，采用后置处理方式更新所述迁移任务的任务状态。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括异常处理模块，用于：

通过所述迁移处理模型，定位出所述里程碑节点所标识的所述迁移任务在执行过程中的异常故障位置；

根据所述异常故障位置，进行故障排查及获取发生异常故障的原因。

15.根据权利要求9-14中任一项所述的装置，其特征在于，还包括转换模块，用于：

所述至少两个迁移子任务表示同一迁移任务的情况下，基于所述同一迁移任务为所述至少两个迁移子任务分别生成标识ID值相同的第一任务ID及第二任务ID；

通过ID转换器，将所述第一任务ID及第二任务ID转换为不同的ID值、且建立ID值的相关性；

根据所述ID值的相关性，回溯所述至少两个迁移子任务。

16.根据权利要求9-14中任一项所述的装置，其特征在于，还包括迁移优化模块，用于：

根据实时监控策略、自动修复策略及告警策略，得到针对所述迁移任务的质量保证处理体系；

根据所述质量保证处理体系，优化针对所述迁移任务的数据迁移处理。

17.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

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