将流量迁移到 Firestore
本页介绍了迁移流程的最后阶段，在此阶段中，您需要监控迁移并确定何时切换流量，以最大限度地减少应用停机时间。
具体步骤如下：
- 确定数据传输期间是否遇到任何错误。请注意数据类型和文档大小的当前已知限制。
- 确定何时适合关闭对源数据库的写入流量。
- 确定所有数据（包括最近的更改事件）何时复制到与 MongoDB 兼容的 Firestore 数据库。此时，您可以安全地将读取流量重定向到新目标。
- 在所有应用工作负载都始终仅从 Firestore 读取数据后，即可安全地启用写入流量并将其定向到与 MongoDB 兼容的 Firestore 数据库。
检查迁移完成里程碑
本部分中的说明需要您在 Google Cloud 控制台中访问 Dataflow。
在 Google Cloud 控制台中，前往 Dataflow 页面：
源数据库正在接收所有读取和写入流量
在启动 Datastream 和 Dataflow 流水线后，源数据库应继续接收读取和写入流量。您可以使用以下里程碑来确定迁移何时可以进入下一步：
Dataflow 流水线的事务性写入事件步骤不再处理积压的数据，吞吐量降至与源数据库的活跃流量相匹配的低稳定状态：
Datastream 监控标签页中的数据新鲜度至少为 1 分钟，并且非常接近源数据库中的实时流量：
当数据转移达到此稳定状态后，请继续执行下一步。
关闭对源数据库的写入流量
确定 Datastream 流已完成批量回填，并且 Dataflow 模板仅以稳定的速度对源数据库的实时更改执行事务性写入后，您就可以开始割接流程了。此过程需要少量停机时间，以便将所有剩余流量复制到目标 Firestore（与 MongoDB 兼容）数据库。
停止向 MongoDB 兼容的源数据库发送所有写入流量。根据应用的要求和功能，您可能希望继续允许读取流量流向源数据库。
监控 Datastream 吞吐量和日志，以及 Dataflow 吞吐量、数据延迟和日志，以确保已处理完最后一次写入流量。
检查死信队列。 确定在迁移期间是否有任何文档无法写入目标数据库，并决定是否继续迁移。
将读取流量迁移到 Firestore
在所有待处理的变更数据流事件复制到 Firestore 后，这两个数据库将包含完全相同的数据。现在，您可以先转移读取流量，然后再转移写入流量。
如果您在上一步中选择允许读取流量流向与 MongoDB 兼容的源数据库，请执行以下操作：
- 转移读取流量。
- 确保最初连接到 MongoDB 兼容型源数据库的所有服务都已更新为从 Firestore with MongoDB compatibility 数据库执行读取操作。
将写入流量迁移到 Firestore
完成上一步后，您可以安全地将应用的写入流量直接重定向到 Firestore。
停止迁移流水线
迁移现已完成。现在可以停止 Datastream 流和 Dataflow 作业了。
暂停 Datastream 数据流：
gcloud datastream streams update "$DATASTREAM_NAME" \
--location="$LOCATION" \
--state=PAUSED \
--update-mask=state
如需关闭 Dataflow 流水线，请执行以下操作：
列出所有当前作业：
gcloud dataflow jobs list --region="$LOCATION"输出将生成 Dataflow 作业列表。
在作业列表中，找到时间戳与您在
DATAFLOW_START_TIME环境变量中指定的时间戳相符的NAME值。格式：
dataflow-mongodb-to-firestore-DATAFLOW_START_TIME。 示例：dataflow-mongodb-to-firestore-20250514173638。获取相应的
JOB_ID。示例：2025-05-14_17_36_39-10772223470853954680。针对此作业 ID 运行 drain 命令：
gcloud dataflow jobs drain \ JOB_ID \ --region="$LOCATION"示例：
gcloud dataflow jobs drain \ 2025-05-14_17_36_39-10772223470853954680 \ --region="$LOCATION"
后续步骤
如需获取问题排查提示，请参阅迁移问题排查。