技术团队在构建软件时面临的困难总是相似的：到最后他们总是不得不重新设计他们所使用的数据模型，以此来支持更干净的抽象和更复杂的功能。在生产环境里，这可能就要意味着迁移几百万条活跃的数据，以及重构数以千行计的代码。Stripe的用户希望我们提供的API要具备可用性和一致性。这意味着在做迁移时，我们必须非常小心：存储在我们系统中的数据要有非常准确的值，而且Stripe的服务必须时刻保证可用。在这篇文章中，我们将分享我们是如何安全地完成了一次涉及上亿数据量的大迁移经历。Stripe有上亿规模的订阅数据。

技术团队在构建软件时面临的困难总是相似的：到最后他们总是不得不重新设计他们所使用的数据模型，以此来支持更干净的抽象和更复杂的功能。在生产环境里，这可能就要意味着迁移几百万条活跃的数据，以及重构数以千行计的代码。Stripe的用户希望我们提供的API要具备可用性和一致性。这意味着在做迁移时，我们必须非常小心：存储在我们系统中的数据要有非常准确的值，而且Stripe的服务必须时刻保证可用。在这篇文章中，我们将分享我们是如何安全地完成了一次涉及上亿数据量的大迁移经历。Stripe有上亿规模的订阅数据。