好嘞！各位观众老爷们，今天咱们来聊聊数据库界的“整容”大戏——在线 Schema 变更！这可不是给你数据库整个容，让它看起来更漂亮，而是指在数据库运行过程中，不停机地修改表结构。想想看，一边用户还在愉快地读写数据，一边咱们悄悄地把表结构给改了，是不是感觉像是在玩一场高难度的走钢丝？
今天的主角就是两位“整容大师”：pt-online-schema-change 和 gh-ost。它们都是鼎鼎大名的在线 Schema 变更工具，让咱们的数据库在接受手术的同时，还能保持呼吸，继续提供服务。
第一幕：开场白——为什么需要在线 Schema 变更？
首先，咱们得搞明白，为啥需要这么折腾？直接停机修改表结构不行吗？
答案是：不行！ (除非你想被老板炒鱿鱼 😅)
想象一下，你的电商网站正值双十一，用户们疯狂剁手，数据库压力山大。这时候你突然停机维护，修改表结构，那损失的可就不是几行代码，而是真金白银啊！而且，现代互联网应用讲究7×24小时不间断服务，停机维护简直就是噩梦。
所以，在线 Schema 变更就成了刚需。它允许我们在不影响线上业务的情况下，优雅地修改表结构，就像给熟睡的病人做手术，悄无声息，却至关重要。
第二幕：pt-online-schema-change——老牌劲旅，经验丰富
pt-online-schema-change (简称 pt-osc) 是 Percona Toolkit 工具包中的一员，历史悠久，经验丰富，就像一位老中医，望闻问切，手法娴熟。
原理剖析：
pt-osc 的核心思想是：影子表 + 触发器 + 数据复制 + 切换。
-
影子表 (Shadow Table)： 首先，
pt-osc会创建一个和原表结构一模一样的“影子表”，只不过这个影子表拥有了你想要修改后的结构。你可以把它理解为原表的一个克隆体，只不过这个克隆体已经接受了“整容手术”。 -
触发器 (Triggers)： 接下来，
pt-osc会在原表上创建三个触发器：INSERT、UPDATE和DELETE。这些触发器就像“间谍”，会默默地监视原表上的数据变更，并将这些变更同步到影子表。 -
数据复制 (Data Copying)：
pt-osc会分批次地将原表中的数据复制到影子表中。这个过程就像“搬家”，一点一点地把原表的数据搬到新家。 -
切换 (Switching)： 当数据复制完成，并且影子表已经追上了原表的最新数据时，
pt-osc会执行一个原子操作，将原表和影子表的名字互换。这个过程就像“狸猫换太子”，用户感觉不到任何变化，但实际上访问的已经是修改后的表了。
过程分解，形象生动：
| 步骤 | 描述 | 形象比喻 |
|---|---|---|
| 1 | 创建影子表 (Shadow Table) | 就像盖一栋新房子，这栋房子是按照修改后的图纸建造的。 |
| 2 | 创建触发器 (Triggers) | 就像在旧房子里安装摄像头，监控所有进出的人和物品。 |
| 3 | 数据复制 (Data Copying) | 就像搬家公司把旧房子里的东西一件一件地搬到新房子里。 |
| 4 | 切换 (Switching) | 就像魔术师变魔术，瞬间把旧房子变成新房子，观众却浑然不觉。 |
| 5 | 删除触发器和旧表 | 清理现场，把旧房子的摄像头拆掉，然后把旧房子拆除。 |
优点：
- 稳定可靠： 经过长时间的实践验证，
pt-osc非常稳定可靠。 - 功能强大： 支持各种类型的 Schema 变更，包括增加、删除、修改列，增加索引等。
- 监控完善： 提供丰富的监控选项，可以实时监控变更进度和数据库负载。
缺点：
- 侵入性强： 需要在原表上创建触发器，会对原表的性能产生一定影响。
- 锁表风险： 在切换过程中，需要短时间锁表，可能会影响部分业务。
- 配置复杂： 配置选项较多，需要仔细阅读文档。
实战演练：
假设我们要给 users 表增加一个 email 列：
pt-online-schema-change --alter "ADD COLUMN email VARCHAR(255) DEFAULT NULL"
--host=127.0.0.1 --user=root --password=your_password
--database=your_database --table=users
--execute注意事项：
- 务必在测试环境进行充分测试。
- 仔细阅读
pt-osc的文档，了解各个参数的含义。 - 监控数据库的负载，避免过度消耗资源。
- 备份数据，以防万一。
第三幕：gh-ost——后起之秀，优雅高效
gh-ost (GitHub Online Schema Transmogrifier) 是 GitHub 开源的在线 Schema 变更工具，就像一位年轻的工程师，充满活力，追求极致。
原理剖析：
gh-ost 的核心思想是：binlog流 + 幽灵表 + 数据追赶 + 切换。
-
幽灵表 (Ghost Table)： 类似
pt-osc的影子表，gh-ost也会创建一个和原表结构一样的“幽灵表”，并修改为目标表结构。 -
binlog流 (Binlog Stream)：
gh-ost会连接到 MySQL 的 binlog，实时监听数据变更事件。binlog 就像一个“录像机”，记录了数据库的所有操作。 -
数据追赶 (Data Catch-up)：
gh-ost会解析 binlog，并将数据变更应用到幽灵表。这个过程就像“追剧”，一集不落地把最新的剧情同步到幽灵表。 -
切换 (Switching)： 当数据追赶完成，并且幽灵表已经追上了原表的最新数据时，
gh-ost会执行一个原子操作，将原表和幽灵表的名字互换。
过程分解，形象生动：
| 步骤 | 描述 | 形象比喻 |
|---|---|---|
| 1 | 创建幽灵表 (Ghost Table) | 就像克隆一个自己，这个克隆体已经完成了你想要做的改变。 |
| 2 | 监听 binlog 流 (Binlog Stream) | 就像监听数据库的“心跳”，任何数据变更都会被记录下来。 |
| 3 | 数据追赶 (Data Catch-up) | 就像“时光机”，把历史数据重播到幽灵表。 |
| 4 | 切换 (Switching) | 就像瞬间切换频道，用户看到的还是原来的节目，但实际上播放的是另一个频道的内容。 |
优点：
- 非侵入性： 不需要创建触发器，对原表的性能影响较小。
- 锁表时间短： 切换过程锁表时间极短，几乎可以忽略不计。
- 可控性强： 提供丰富的控制选项，可以动态调整变更速度和资源消耗。
缺点：
- 依赖 binlog： 需要开启 binlog，并确保 binlog 格式为
ROW。 - 配置相对复杂： 需要配置 binlog 连接信息和权限。
- 成熟度稍逊： 相比
pt-osc，gh-ost的成熟度稍逊，需要更多的测试和验证。
实战演练：
假设我们要给 users 表增加一个 email 列：
gh-ost
--host=127.0.0.1 --user=root --password=your_password
--database=your_database --table=users
--alter="ADD COLUMN email VARCHAR(255) DEFAULT NULL"
--execute注意事项：
- 确保 binlog 已开启，并且格式为
ROW。 - 配置正确的 binlog 连接信息和权限。
- 监控数据库的负载，避免过度消耗资源。
- 备份数据，以防万一。
第四幕：pt-osc vs gh-ost——巅峰对决，各有所长
| 特性 | pt-online-schema-change |
gh-ost |
|---|---|---|
| 原理 | 影子表 + 触发器 + 数据复制 + 切换 | 幽灵表 + binlog流 + 数据追赶 + 切换 |
| 侵入性 | 强，需要在原表上创建触发器 | 弱，不需要创建触发器 |
| 锁表时间 | 较长，切换过程需要短时间锁表 | 极短，切换过程锁表时间几乎可以忽略不计 |
| 配置复杂度 | 较低 | 较高，需要配置 binlog 连接信息和权限 |
| 稳定性和成熟度 | 高，经过长时间的实践验证 | 稍逊，需要更多的测试和验证 |
| 适用场景 | 对性能要求不高，可以容忍短时间锁表的场景 | 对性能要求高，不能容忍锁表的场景 |
| 资源消耗 | 较高，创建触发器和复制数据会消耗一定的资源 | 较低，通过 binlog 流进行数据同步，资源消耗较小 |
总结：
- 如果你的业务对性能要求不高，可以容忍短时间锁表，并且希望使用一个稳定可靠的工具，那么
pt-osc是一个不错的选择。 - 如果你的业务对性能要求很高，不能容忍锁表，并且愿意花更多的时间配置和测试，那么
gh-ost可能更适合你。
选择哪个工具，取决于你的具体需求和场景。就像选择医生一样，没有最好的，只有最适合你的。
第五幕：最佳实践——安全第一，稳扎稳打
无论是使用 pt-osc 还是 gh-ost，都需要遵循一些最佳实践，确保 Schema 变更的安全性和稳定性：
- 充分测试： 务必在测试环境进行充分测试，模拟各种场景，确保变更不会对线上业务产生影响。
- 监控： 实时监控数据库的负载，包括 CPU、内存、磁盘 IO 等，避免过度消耗资源。
- 限速： 根据数据库的负载情况，合理限制变更速度，避免对线上业务产生冲击。
- 备份： 在进行任何 Schema 变更之前，务必备份数据，以防万一。
- 灰度发布： 如果条件允许，可以采用灰度发布的方式，逐步将变更应用到线上环境，降低风险。
- 回滚方案： 准备好回滚方案，一旦出现问题，可以快速回滚到之前的状态。
第六幕：展望未来——在线 Schema 变更的演进
随着数据库技术的不断发展，在线 Schema 变更工具也在不断演进。未来，我们可以期待以下发展趋势：
- 自动化： 更加智能化的自动化工具，可以自动分析数据库负载，并根据负载情况动态调整变更速度。
- 可视化： 更加友好的可视化界面，可以方便用户监控变更进度和数据库状态。
- 云原生： 更加云原生的解决方案，可以更好地与云平台集成，提供更加灵活和可扩展的在线 Schema 变更服务。
结语：
在线 Schema 变更是一项复杂而重要的技术，掌握这项技术可以帮助我们更好地管理和维护数据库，确保线上业务的稳定运行。pt-online-schema-change 和 gh-ost 都是优秀的在线 Schema 变更工具，选择哪个工具取决于你的具体需求和场景。记住，安全第一，稳扎稳打，祝你的数据库“整容”成功！ 🎉