鲁达 这是学习笔记的第 2387篇文章
想起来最近跨团队的一次数据交付的事情，都是远程办公中通过电话会议的方式沟通解决的，整个过程持续时间在半个小时左右，但是在其中也是不断地调整方案，事后想了想还是蛮有意思的。
事情的起因是有三个团队，分别为A,B,C, 团队C需要将一个数据库的数据导出，然后把数据迁移到一个线上的MySQL集群中，我们是团队B,从一开始就是建议使用一个中间库的模式来进行异步的数据迁移。
所以整个迁移的链路大家最初是这样想的，即团队A导出数据然后把数据导入到中间库，团队C负责通过应用程序去批量读取数据然后把数据迁移到线上的集群中。
本来这是一件看起来很简单的事情，但是在沟通中也收到了团队A交付的数据样本，主要存在2类问题：
1）数据格式和MySQL线上的数据格式差异很大，比如源端是2个字段，其中包含有JSON字段，线上是完全结构化的数据存储，可能有5个字段，也就是字段不是一一映射的模式
2）因为包含JSON数据，所以导出数据的时候，有些数据因为格式的差异，会有跨多行的情况。
3）导出的csv文件中分隔符是逗号，在JSON中本身也存在大量的逗号，所以导入的过程中存在很多潜在的风险和不确定性。
所以就上面的问题我们进行沟通的时候，就会出现所谓的边界，即有些事情好像怎么做都可以，多做一点，少做一点都可以，但是大家都更倾向于少做一些，其实也可以理解，我们回归问题的本质,看看影响是什么？
团队A: 如果导出数据时自带一些逻辑处理，其实是有一些业务倾入性的，而且很难保证额外的逻辑处理一定满足期望
团队B: 数据的质量难以保证，因为难以衡量团队A导出的数据是否完整，准确，同时又无法保证团队C能够合理的使用数据，因为团队B的工作就是导入数据，但是数据如何有问题，还是需要找团队A确认，是一种黑盒操作
团队C: 如果上游的数据存在问题，那么团队C后续的工作就可能丢数据
所以我没有把这句话说满，而是做了两种假设：
1）既然团队B的工作就是数据导入，而且数据导入失败还得需要团队A的支持，团队A是否可以直接完成导出导入的工作？团队A的直接回答就是不同意
2）团队A既然不同意这种处理方案，如果从全局来看，是否存在一种可能，即团队C直接从源库读取数据，然后写入中间库中，后续从中间库的处理模式和原计划保持一致？因为这种方案从全局来看都是团队C来一手控制，而且通过应用程序直接读取看起来也比较合理。 整体的方案类似下面的形式：
团队C想了下说，对啊，这也是一种可选方案，从应用层面来说，还是比较可控的，可能迁移的过程中需要控制频度和批次数量。
这个时候团队A开始有些担心了，因为团队C读取数据的时间比较长，按照当前的数据量可能需要好几天，而这个过程中团队C尤其需要注意频度和批次数量，否则可能会在一定程度上影响现有的数据服务负载等。
所以这个时候团队A开始动摇了自己的方案，反而更支持刚建议的方案，即从源端导出导入的操作，因为这样一类操作是运维侧相对可控的，而且导出导入的过程也是相对比较快的，比如通过程序批次的读取可能每秒钟1000条，但是通过加载csv的方式可能就会直接提升好几倍的效率。
折中后的方案如下：
到了这个时候就算是一种比较合理的数据交付状态了，但是我所在团队B不是偷懒，而是需要在事后做如下的补充测试：
1）csv文件中存在JSON跨行的情况下，数据导入的换行分隔符配置和测试
2）csv存储引擎是否支持包含JSON数据的格式，如果可以的话，这个事情反而就更简单了。
所以表面上看起来我们是偷懒了，但是从全局来看，整个执行过程是相对可控的，而且我们的后备方案还是在同步测试中，一旦出现不可控的情况，我们的支持和后备方案就可以及时进行修正。
这也是我希望的一种跨团队数据交付中需要的一些思考，从本质来看，最怕出现的情况则是，每个人都没有错，但是结果却不理想，所以我个人式更推崇在不同的场景中应该如何变通。
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