3、迁移场景分类：Schema变更、数据全量迁移、增量同步、回滚策略

在基于 Kubernetes 的数据库迁移实践中，迁移场景的准确分类是编排成功的基础。不同场景对任务编排的原子性、容错性、资源隔离和回滚能力有截然不同的要求。本章将迁移场景划分为四大核心类别：Schema 变更、数据全量迁移、增量同步与回滚策略，并分别阐述其技术特征与编排要点。

3.1 Schema 变更

Schema 变更涉及数据库表结构、索引、约束、存储过程等元数据的修改。在 Kubernetes 环境中，Schema 变更通常以 Job 或 Init Container 的形式执行，要求幂等性与可重入性。

3.2 数据全量迁移

数据全量迁移指将源数据库中的全部存量数据复制到目标数据库。在 Kubernetes 中，全量迁移通常拆分为多个并行工作单元（Shard/Chunk），以提升吞吐量并降低单点故障影响。

# 全量迁移 Job 示例（主键范围分片）
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: full-migration-shard-3
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: migrator
        image: migrator:latest
        env:
        - name: SOURCE_DSN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: source-dsn
        - name: TARGET_DSN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: target-dsn
        - name: SHARD_START
          value: "100000"
        - name: SHARD_END
          value: "200000"
        - name: BATCH_SIZE
          value: "5000"
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 3

3.3 增量同步

增量同步负责捕获源数据库在迁移过程中的持续变更（INSERT/UPDATE/DELETE），并实时或准实时地应用到目标数据库。在 Kubernetes 中，增量同步通常以长运行 Deployment 或 StatefulSet 形式部署，配合消息队列实现解耦。

3.4 回滚策略

回滚策略是迁移编排的最后一道防线。在 Kubernetes 中，回滚不是简单的“撤销”，而是通过版本化、快照、反向同步等手段，将数据库恢复到迁移前的稳定状态。

# Schema 回滚 Job 示例
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: schema-rollback-v1-to-v0
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: rollback
        image: migrator:latest
        env:
        - name: TARGET_DSN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: target-dsn
        - name: ROLLBACK_SQL
          value: |
            ALTER TABLE users DROP COLUMN IF EXISTS new_column;
            ALTER TABLE orders DROP INDEX IF EXISTS idx_new;
        - name: DRY_RUN
          value: "false"
        command: ["/bin/sh", "-c", "echo \"$ROLLBACK_SQL\" | mysql -h ..."]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 2