随着业务的发展，一些事务类表（源源不断产生业务数据）会越来越大，最终演变成我们说的大表，普通的查询可能毫秒级、秒级返回，但是稍微复杂的就会超时，甚至占满数据库cpu，进而导致大面积请求超时、堆积，jvm fullgc，触发熔断等连锁反应。
前几天业务高峰期的时候收到客户反馈，说系统访问卡顿，已经严重影响业务，需要立即处理，根据以往的经验我第一时间查看了数据库监控，果不其然cpu 100%。
为了快速恢复业务，我将运行时间较长的会话kill掉。
事后分析了事发前的慢查语句，其中有一条查询操作日志的sql引起了我的注意，类似于select * from op_log where create_time between xxx and yyy and log like '%keyword%'，我一看op_log这个表已经超过2000w行数据，这么查肯定会查死啊，往群里一发老大立马回复到“这个表是有归档的，一般只保留几个月的，不应该有这么大，需要跟踪一下”。
我查了代码，的确是有一个归档功能，简单来说就是定时（每月一次）执行以下三行逻辑：
1.List<OpLog> opLogs = select * from op_log where create_time<当前时间-3个月
2.for each insert into op_log_history values xxx,yyy,zzz
3.delete from op_log where create_time<当前时间-3个月
那为什么还会有这么多的数据呢，访问人数并没有明显增加，带着疑问我搜索了9月1号的执行日志，原来是执行的时候发生了OOM，所以当次也就失败了，由于8月份的日志已经删除，所以不知道8月1号的执行情况，猜测应该也失败了，因为这个归档功能做的实在是太过于简陋，初看就有以下两个明显缺点：
1.select * from op_log where create_time<当前时间-3个月 一次性查询所有满足归档条件的数据，很容易占满jvm内存；
2.使用Spring的Schedule实现，没有加任何重试、报警机制，不满足系统可观测性原则。
期望
第一时间调研了一些现成的解决方案，比如pt-archiver，优点是功能完善而且运行时间较久稳定性高，缺点是只局限于一些主流的数据库，而有些客户采购了一些较为小众的数据库，pt-archiver这类工具并不能覆盖所有场景，鉴于此我们希望自己造*，针对不同的数据库做简单的适配改造即可，不至于被第三方工具牵绊，查阅了一些资料，常规的数据归档方式如下：
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开发：写个转储逻辑、写个清理逻辑，部署在某个应用服务器，周期调度这段代码。
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DBA/运维：写个转储SQL、写个清理SQL，提交crontab部署在数据库服务器，周期调度这个脚本。
常规的归档方式存在以下不足：
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每个业务表都需要重复一次这样的开发与配置。
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无法有效全局管控，如遇到重大活动、变更等重要窗口无法有效的暂停任务的调度。
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任务未有效调度时无法及时、有效的通知介入，容易造成在线表数据量过大的问题降级服务性能。
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执行日志无法统一管理，有效溯源查看。
工作流程
针对上面提到的常规的归档方式做了一些改进，将归档这个动作做了相应的抽象，不需要每个业务表都重复开发一套归档逻辑，只需要简单的配置即可形成一个归档任务，最终将归档任务同步给xxl-job，这样就可以复用xxl-job的调度、故障重试、报警、查看执行日志等功能。
组件设计
控制端
功能列表如下：
1.归档任务创建、查看、删除；
2.归档历史查看、手动执行；
3.归档任务导出、导入。
任务列表
创建&编辑任务
查看任务执行历史（复用xxx-job)
表关系e-r图
目标表支持固定表和动态表两种类型，当类型为动态表时，需要指定动态表生成规则，目前支持“每月一张”和“每年一张”两种生成规则，假设目标表名为dst_table，下面表格列出不同组合下的目标表。
|
目标表名 |
目标表类型 |
动态表生成规则 |
最终目标表 |
|
dst_table |
固定表 |
NA |
dst_table |
|
dst_table |
动态表 |
每月一张 |
dst_table_yyyyMM，比如dst_table_202201 |
|
dst_table |
动态表 |
每年一张 |
dst_table_yyyy如dst_table_2022 |
归档任务处理器
功能列表如下：
1.根据表达式创建归档表；
2.根据归档条件拉取归档数据并插入目标表；
3.执行后置行为，如删除原表数据等；
4.记录归档日志。
涉及到的一些实现细节
1.源表必须要有主键
这个主要是考虑异常情况下的重试功能，我们的归档逻辑是先插入目标表然后删除源表，中间如果出现异常情况，可能会出现已经插入到目标表但是没有从源表删除的情况，下一次执行就会出现目标表中数据重复的情况，有了主键就可以利用数据库的一些特性来规避，比如mysql中的insert ingore into，也许有人会问为什么不引入事务机制保证插入和删除的ACID特性呢，主要是怕麻烦，因为代码运行在spring+mybatis框架之下，开启事务就要引入事务管理器那一套东西，倒不如用一些巧方法规避过去。
通过DatabaseMetaData可以获取到表的主键信息 DatabaseMetaData.getPrimaryKeys
2.归档条件的校验
归档条件是开发手动录入的sql，难免有手抖的情况，最大的风险在于漏加where条件，所以归档条件必须是要校验的，这里借助了jsqlparser框架解析sql，判断是否包含where。
String archivecondition = "select * from test_table";
Statements statements = CCJSqlParserUtil.parseStatements(archivecondition);
List<Statement> statementList = statements.getStatements();
for(Statement statement : statementList) {
if (!(statement instanceof Select)) {
throw new Exception("归档条件只支持select");
}
Select select = (Select) statement;
PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) select.getSelectBody();
Expression expression = plainSelect.getWhere();
Assert.isNull(expression,"归档条件不包含where");
}
3.运行一段时间后源表和目标表字段不一致导致保存失败
由于业务发展过程中源表中增加了新字段，但是目标表由于是归档处理器自动创建，开发人员一般不会同步增加字段，这就导致归档失败，也有开发跟我提过需求：“归档处理器能不能识别到这类异常自动补全缺失的字段”，我的回答是这类问题由人工处理，主要考虑到目标表经过长时间的运行可能已经变得异常庞大，贸然的加字段必然引起数据库的不稳定，线上大表的变更一定要谨慎，多和dba沟通，尽量选择夜深人静的时候。
总结
看似一个小功能也要多方面考虑，性能、兼容性、普适性、易用性、可观测性等等都值得我们深入推敲，想清楚了再干，当你抱怨CRUD没有技术含量的时候，就应该考虑怎么把CRUD做出一朵花出来，这个归档功能就是一个再明显不过的CRUD了。
