作者：严祥光，StarRocks Active Contributor，StarRocks 存算分离核心研发，在社区中主要负责数据导入、跨集群同步、数据迁移和容灾等工作。
有时候，你可能会为以下需求而苦恼，苦苦搜索更好的解决方案：情景一：想象一下，你急需验证新版本，但又不能影响线上已有集群的运行。你需要在不影响现有集群的基础上将数据迁移到新集群以进行验证。
情景二：听说 StarRocks 新推出的存算分离模式超级给力，你肯定也想试试水，为业务降本增效吧？但问题来了，怎么把现有的数据平滑而高效地迁移到这个新模式下呢？
情景三：你想实现读写分离，即主集群写入数据后，自动同步到备集群，然后在备集群进行查询。
情景四：你的业务需要实现跨机房灾备，这样即使主机房集群挂了，也可以从其他机房的备集群快速启动。
我相信，正在使用 StarRocks 的你或许也正经历这些复杂的需求。别担心，今天我要教大家如何使用好 StarRocks 自带的跨集群迁移解决方案- StarRocks Data Migration（SDM）。掌握了它，数据迁移将变得更轻松而高效，让你的数据处理如同行云流水般顺畅。
StarRocks Data Migration 简介
StarRocks Data Migration 是 StarRocks 推出的跨集群数据同步工具。借助该工具，你可以灵活的配置要同步的库、表、甚至整个集群的数据，然后无需人工干预，数据会按照配置好的规则自动从源集群同步到目标集群，而且效率非常高。StarRocks Data Migration 具有以下特点：
- 全量与增量同步支持：对于每张要同步的表，首先进行一次全量同步，然后周期性进行增量同步。
- 支持多种同步模式：不仅支持从存算一体集群同步到存算一体集群，还支持存算一体到存算分离集群的同步。未来还将支持存算分离到存算一体的同步。
- 源集群 0 侵入：相较于市面上一些基于 Change log 的跨集群数据同步方案，StarRocks Data Migration 不需要用户升级源集群版本，也不会在同步过程中产生不必要的 Change log，因此源集群无需任何改变即可轻松完成数据迁移。
- 源集群影响小：通过设计多级限流机制，最大程度地保护源集群，避免影响其正常负载，用户可以放心将其用于生产环境。
同步效率高：数据同步采用直接点对点拷贝物理文件的方式，因此具有非常高的效率，具体的同步性能测试结果请参考后文。
关于 StarRocks Data Migration 的具体使用方法，请参考官方文档：https://docs.starrocks.io/zh/docs/administration/data_migration_tool
同步效率是数据迁移同步中最重要的指标之一，因此我们进行了专项测试，以下是测试结果的展示。
我们选择在阿里云上部署两个集群测试迁移速度，两个集群的规格如下：
测试过程中向源集群导入 SSB 1T 和 TPCH 1T 数据集，完成数据同步后，我们在目标集群查看每个表的同步事务的开始时间与提交时间，进而计算同步耗时和同步速度。
同步速度最快的为 lineorder 表：7.4933 GB/s
同步速度最快的为 lineitem 表：6.90814 GB/s
看完了 StarRocks Data Migration 工具的介绍和性能测试之后，接下来要带大家了解它是怎么实现的。
StarRocks Data Migration Tool 会周期性地获取源集群和目标集群的元数据进行对比，根据比对结果在目标集群创建所需的库、表、分区等，并提交数据同步任务。
数据同步以表为单位，每次同步启动一个事务，保证了同步任务的原子性，要么全部成功，要么全部失败，不会出现部分成功部分失败的情况，确保了数据一致性。
目标集群接受数据同步任务后，首先开启一个事务，然后向相关的 BE 下发同步任务。BE 收到任务后，先请求源集群进行一次快照，防止同步过程中数据被清理。目标集群在高负载情况下会拒绝新的数据同步任务，以进行自我保护。
快照是一个轻量级操作，不会影响源集群。一旦完成快照，目标集群就可以拷贝快照中的数据文件。数据拷贝采用 BE 之间的点对点方式，速度快，效率高，并在拷贝过程中自动限流，避免对源集群产生过大压力。
当本次同步任务的所有数据拷贝完成后，FE 即可提交同步事务，使本次同步数据立即生效。同时，事务提交后，源集群上生成的快照也会被清理，确保数据同步后的环境整洁。
- 源集群与目标集群的 BE 节点需要保证网络能够互通，因为涉及到数据拷贝。
- 数据同步不会自动结束，如果源集群持续有新数据写入，数据同步会一直进行。
- 数据同步过程中，可以查询目标集群中同步的表，但不要写入数据，否则会导致目标集群数据与源集群不一致。
- StarRocks Data Migration 是 StarRocks 集群间的同步工具；如果你需要将外部数据库数据导入StarRocks 你需要了解另一个工具：StarRocks migration tool（SMT）。
StarRocks migration tool（简称 SMT）是 StarRocks 提供的数据迁移工具，用于将源数据库的数据通过 Flink 导入 StarRocks。其主要有两个功能：
文档链接：https://docs.starrocks.io/zh/docs/integrations/loading_tools/SMT/
关于 StarRocks
Linux 基金会项目 StarRocks 是新一代极速全场景 MPP 数据库，遵循 Apache 2.0 开源协议。
面世三年来，StarRocks 致力于帮助企业构建极速统一的湖仓分析新范式，是实现数字化转型和降本增效的关键基础设施。目前，全球 360 家以上市值超过 70 亿元人民币的顶尖企业选择用 StarRocks 来构建新一代数据分析能力，这些企业包括腾讯、携程、平安银行、中原银行、中信建投、招商证券、大润发、百草味、顺丰、京东物流、TCL、OPPO 等。StarRocks 也已经和全球云计算领导者亚马逊云、阿里云、腾讯云等达成战略合作关系。StarRocks 全球开源社区也正飞速成长。目前，StarRocks 的 GitHub star 数已达 7800，吸引了超过 330 位贡献者和数十家国内外行业头部企业参与共建，用户社区也有过万人的规模。凭借其卓越的表现，StarRocks 荣获了全球著名科技媒体 InfoWorld 颁发的 2023 BOSSIE Award 最佳开源软件奖项。