云时代已经来临，云上很多场景下都需要数据的迁移、备份和流转，各大云厂商也大都提供了自己的迁移工具。本文主要介绍京东云数据库为解决用户数据迁移的常见场景所提供的解决方案。

在数字化时代的今天，我们都认同数据会创造价值。为了最大化数据的价值，我们不停的建立着数据迁移的管道，从同构到异构，从关系型到非关系型，从云下到云上，从数仓到数据湖，试图在各种场景挖掘数据的价值。而在这纵横交错的数据网络中，逻辑复制扮演着及其重要的角色。

1 背景计费数据量剧增，需要将老库进行数据拆分到多个分库，数据分片；拆分规则为收付款对象（或ID）字段，进行HASH，取模(32)，分32个库2 目标实现数据从老库，按照分片规则，迁移到分库中保证数据平滑迁移，尽量停产时间最小支持回滚，同步失败，支持回滚单库3 方案3.1 基于蜂巢中间件实现3.2 半自研同步数据处理程序...

云原生时代的到来，企业上云需求日益细致化，从而推进了企业IT架构进化，混合多云已经成为企业上云新趋势。据混合云产业联盟最新发布的《中国混合云用户调查报告（2021年）》显示，调查中72.1%的企业应用了云计算，其中超半数采用混合云，且其平均用云数量达4.3个，同时在应用云计算的企业中选择多云的企业也高达86.7%。

打破数据边界，是数字化时代常挂在嘴边的一句话，数据的价值是在流动中体现的，数据应用也是如此。以往为了满足开发、测试、数据保护容灾和数据分析的需要，我们不断对数据进行复制、备份、迁移，因此数据迁移非常重要。

Java版S3Transfer工具目前为公测阶段，此迁移工具支持从AWS S3、阿里云、腾讯云、百度云等存储迁移文件到京东云对象存储；同时也支持本地文件列表迁移。大概逻辑为先获取文件的地址或外链，然后根据外链读取数据，然后进行迁移，这个工具是listObject，transfer，md5check 三个工具的集成：