功能介绍 #
在 INFINI Console 1.3.0 版本里，数据迁移功能增加了对增量迁移的支持。这篇文章将会介绍增量迁移的具体使用方法和实现原理。
场景介绍 #
以常见的日志场景为例，假设 A 集群有一个用来记录线上 HTTP 请求记录的索引 request-logs，数据结构如下:
{
"request_body": {...},
"request_header": {...},
"method": "POST",
"request_time": "2023-06-09 12:30:09+800" // 客户端记录请求的时间
"@timestamp": "2023-06-09 12:30:11+800" // 请求写入ES的时间
}
我们希望完整导入这个索引的数据到另外一个集群 B 的 request-logs。要想确保导入的数据完整，我们首先需要考虑数据写入的延迟问题：
A 集群的数据写入可能会有延迟。日志往往是从不同的节点收集异步上传的，考虑到网络环境波动等情况，最终日志写入 Elasticserach 的时间会有差异。
写入 Elasticsearch 的数据并不会立刻对查询请求可见，Elasticsearch 会异步刷新写入的数据。
也就是说，我们假设每一条请求日志从采集到写入 ES 到最终可以被查询的延迟为d，每次进行增量迁移的时候，我们可以完整迁移的数据范围就是[当前时间 - 上次迁移的时间 - d, 当前时间 - d)。只要数据写入的延迟不超过d，我们就可以从集群 A 查询到完整的数据集写入集群 B。
集群 A 的数据有更新操作？ #
在上述的日志场景里，我们通常不会对写入的日志文档进行后续的更新操作，每一条文档写入后都是不可变的，我们只需要筛选@timestamp字段就可以找到需要迁移的数据了，而且每条数据只需要迁移一次就可以确保目标集群的数据一致。
如果源数据有更新，那我们应该如何进行增量迁移呢？通常情况下，每次更新操作我们都会记录文档更新的时间到update_time字段，这样我们就可以使用update_time字段来进行增量数据的迁移。
假设在第一次迁移的时候，索引 A 存有以下数据，我们在进行第一次迁移操作后，数据可以完整写入目标索引：
如果在第二次迁移之前，索引 A 中有一条旧的记录被更新，这个时候，迁移流程可以通过update_time字段检测到这一条数据，复制并覆盖目标集群的旧数据记录：
可以看到，即使源数据有更新，只要我们记录了每一条数据的更新时间，迁移过程最后写入集群 B 的数据依然是完整且一致的。
集群 A 的数据有删除操作？ #
如果源集群的数据有删除操作，基于上述的数据迁移逻辑，第二次迁移过程是无法判断已经迁移的数据是否被删除的：
如果我们希望迁移的数据完整，需要避免对源集群的数据进行删除操作。我们可以标记文档为deleted，但是不做实际删除操作，这样我们就可以通过文档删除（更新）操作的时间来进行完整的数据迁移：
使用 INFINI Console 来进行增量数据的迁移 #
在 INFINI Console 里，我们可以使用 数据工具 - 数据迁移 功能来对数据进行增量迁移。作为示例，我们新建一个数据迁移任务，把.infini_requests_logging-000002索引的数据迁移到目标集群的request索引。
我们需要迁移到一个新创建的索引，在Initialize Configuration步骤，根据提示配置目标索引的mapping和setting信息。如果不需要特殊配置，可以使用Auto Optimize功能自动填充。
接下来我们需要配置数据写入的更新字段和写入的延迟。请求日志通过timestamp字段记录请求时间，通常延迟不会超过 1 分钟，我们在Migrate Setting步骤里配置相应的Incremental信息。如果历史数据量比较大或者增量任务的运行间隔较长，我们也可以配置Partition分区规则来拆分任务为更细的粒度，避免因单个任务长时间导出数据对 ES 产生过高的负载。
最后，在创建任务时，我们勾选Detect Incremental Data，然后设置任务每 15 分钟检测一次增量数据。
点击开始后，增量任务就会开始运行。第一次运行时会对历史数据进行全量迁移，后续每 15 分钟会自动检测新数据并迁移到目标索引。
总结 #
除了数据一致性，迁移功能的设计也需要兼顾性能、稳定性、ES 版本兼容性等，INFINI Console 提供了一套操作简便的数据迁移解决方案，可以用于各种场景的数据迁移需求。