咱们今天聊的这个项目，直到现在我回想起来都觉得一身汗。这事儿比我以前遇到的任何系统迁移都要复杂得多，我们内部开玩笑，都管它叫“女忍献祭”。因为我们必须把一个活了快八年的老系统，完全拆碎，把里面的核心精华硬生生扒出来，再塞进我们新的微服务架构里，而且整个过程不允许停机。
接手这摊烂事儿的经过
为什么非要干这事？因为这个老系统L，已经彻底成了我们公司的技术包袱。代码是用一个快要被淘汰的框架写的，文档？根本没有。全靠一个资深的老哥撑着，但他去年年初突然辞职跑路了，走之前连个交接都没做结果，系统隔三差五就出幺蛾子。
我为啥接手了？这事说来更气人。去年公司搞年中大促，我们刚熬了三天三夜，终于把活动流量顶过去了，结果第二天凌晨，系统L突然崩溃了。不是小崩，是数据链路直接断了。关键是，所有的订单处理、库存校验，全得依赖它。我当时正在家陪孩子搭乐高，电话直接被打爆。火急火燎赶回公司，发现值班的人根本不知道怎么重启，连日志文件都找不全。那次事故，我们损失了近千万。老板当时气得不行，指着研发部门的人鼻子骂，说必须有人出来担这个责任，把这系统给我彻底解决掉。
我当时还没完全回归项目组，只是做一些指导工作。结果因为我之前做过架构迁移的经验，就被点名了，直接把我扔进了这个“女忍献祭”小组。从那时起，我的一大半时间就花在了跟这坨烂代码搏斗上。
实践过程：从解剖到献祭
我们1做了一次全面的解剖。把系统L的所有模块拉出来，用工具强行分析依赖关系。那结果真是触目惊心：
- 核心业务逻辑分散在几十个存储过程里，而不是在代码层。
- 数据结构混乱，一个字段能同时代表五六种不同的状态。
- 安全认证和业务逻辑是耦合在一起的，根本分不开。
我们很快做出了决定：不修，只拆，然后献祭。我们的目标是建立一套全新的、干净的数据层和业务层，让系统L把它的所有生命力全部“奉献”出来，然后自己去死。
第一步，剥离数据核心。我们没有直接连老数据库，而是通过构建了一个“影子读取层”。我们用Java写了一个高并发的数据抽取服务，专门盯着L系统的主数据库，把所有变动的数据实时拉到我们新的Kafka集群里。这个过程非常痛苦，因为L系统的数据结构太奇葩了，我们不得不手写了三十多个数据映射转换器，确保老字段能够准确地转化为新系统的规范字段。
第二步，构建双轨运行。为了保证零停机，我们让新老系统并行运行了整整一个月。每当有新请求进来，我们会把请求同时发给L系统和我们的新服务（我们叫它S系统）。S系统接收处理完数据后，会跟L系统的结果进行比对。差异率高达30%，主要就是因为那些奇葩的存储过程导致计算结果不一致。我们团队那段时间几乎是24小时轮班，逐条比对业务逻辑，直到差异率降到了千分之一以下。
第三步，断开链接，完成献祭。等到我们对S系统的稳定性和数据准确性有了十足把握后，我们选了一个周六凌晨三点，公司业务量最低谷的时候，执行了最终的切换指令。我们只是做了一件事：把所有的前端路由和后端服务依赖，全部指向了S系统。系统L还在那儿跑着，但它已经接收不到任何外部的生产流量了。它就像被切断了神经的中枢，还在徒劳地运行着自己的旧逻辑，但已经失去了存在的意义。
结果和心得
切换过程比预期的要顺利，只用了不到半小时。当早上六点，监控图上S系统的性能指标全面稳定，并且数据延迟是L系统的十分之一时，我们所有人都松了一口气。
系统L现在怎么样了？它还在角落的服务器里运行着，变成了一个纯粹的历史数据归档仓库，没有任何生产权限。我们完成了对它的“献祭”，把它的核心剥离出来，转化成了更强大的力量。这件事让我明白一个道理：对付老系统，有时候光修是没用的，得下狠手，推倒重来，但前提是你要有能力在不影响业务的情况下，完成这种残酷的转化。
这套实践下来，虽然累得够呛，但确实把我们团队对数据迁移和架构治理的认识，提升了一个大台阶。现在回想起来，那段时间的折腾，值了。