在进行数据迁移与同步时，对源数据库的影响及对大数据量库的支持情况如下：
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源数据库中断问题：
- 使用阿里云数据传输服务DTS进行数据迁移时，可以实现最小化停机时间。这意味着在数据迁移的大部分阶段，您的应用程序仍可保持运行状态，业务连续性得到保障。唯一的停机时间通常发生在将应用程序切换到目标数据库的那一刻，这个窗口可以缩短至分钟级别。因此，从广义上讲，并不会产生长时间的中断。
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大数据量库的支持：
- DTS支持大数据量的库进行迁移和同步，但需注意以下几点以确保任务顺利进行：
- 性能与资源规划：全量数据初始化会占用源库和目标库的读写资源，可能导致数据库负载上升。建议在低峰期执行此操作，并事先评估数据库性能。
- 复制超时设置：对于自建Redis作为源实例，建议设置复制超时时间为600秒或更长，以适应大量数据迁移的需要。
- 扩缩容处理：若源Redis在同步期间发生扩缩容，需重新配置任务并清空已同步至目标的数据以保证一致性。
- 数据逐出策略：为避免目标Redis因内存不足导致的数据不一致，建议设置数据逐出策略为
noeviction，这虽可能导致写入失败，但能维持数据一致性。
- 大事务处理：虽然直接提及的是PolarDB-X，但原则类似，应避免超大事务（如单个事务日志量超过100 GB），因为这可能导致任务失败。
- 增量数据同步：DTS在全量迁移后会进入增量数据迁移阶段，实时同步源数据库中的变更，适合持续更新的大数据量场景。
综上所述，DTS能够有效支持大数据量的数据库迁移与同步，但需合理规划和配置以应对潜在挑战，确保数据迁移的高效与一致性。
