选择合适迁移方式、锁定写操作、使用校验工具并处理DDL冲突，可保障MySQL数据一致性：逻辑迁移适合小数据量但需停机，物理迁移支持热备且快，主从复制能减少停机时间；停机窗口内停止写入并完成最终同步，确保数据无差异；用pt-table-checksum和pt-table-sync校验与修复数据，辅以自定义脚本验证关键表；迁移前统一字符集、排序规则和存储引擎，同步自增ID，避免迁移中执行大DDL。规划好方案、控制写入、完整校验是关键。
在MySQL数据库迁移过程中，保证数据一致性是关键目标之一。一旦数据不一致，可能导致业务异常、数据丢失甚至服务中断。为确保迁移前后源库与目标库的数据完全一致，需要从多个环节入手，结合工具与策略进行控制。
1. 选择合适的迁移方式
根据迁移场景选择合适的方法，直接影响数据一致性：
- 逻辑迁移（如mysqldump）：适合中小规模数据，导出SQL语句再导入目标库，可保证表结构和数据的一致性，但速度较慢，期间需停止写入或锁定表。
- 物理迁移（如XtraBackup）：直接复制数据文件，速度快，支持热备份，适合大数据量。配合主从复制可实现不停机迁移。
- 主从复制+切换：通过搭建目标库作为源库的从库，实时同步数据，待延迟归零后切换流量，能最大限度保障一致性并减少停机时间。
2. 锁定写操作与停机窗口
对于要求强一致性的迁移，建议在迁移最后阶段设置短暂停机窗口：
- 在确认大部分数据已同步后，停止应用对源库的写操作。
- 执行最终增量同步，确保所有变更都已应用到目标库。
- 校验数据一致后再切流，避免迁移过程中持续写入导致差异。
3. 使用数据校验工具
迁移完成后必须验证数据是否一致：
- pt-table-checksum：Percona Toolkit中的工具，可在主从环境中逐表比对数据指纹，快速发现不一致。
- pt-table-sync：基于checksum结果生成修复语句，用于修正差异数据。
- 自定义脚本：对关键表进行行数、字段汇总值（如SUM、COUNT）对比，作为辅助验证手段。
4. 处理DDL与自增ID冲突
结构变更和自增列容易引发问题：
- 迁移前统一字符集、排序规则和存储引擎，避免因配置不同导致数据解析差异。
- 注意AUTO_INCREMENT值的同步，使用SHOW TABLE STATUS查看并手动设置目标表起始值。
- 避免在迁移过程中执行大范围DDL操作，防止锁表或复制中断。
基本上就这些。只要在迁移前规划好方案，过程中控制写入，迁移后做完整校验，就能有效保障MySQL数据的一致性。关键是根据数据量和业务容忍度选择合适策略，不复杂但容易忽略细节。
