概述
AutoMQ 是基于云原生理念重新设计的新一代 Kafka 发行版，与 Apache Kafka 兼容。本文将详细介绍如何从 Apache Kafka 或者其他 Kafka 发行版迁移到 AutoMQ。
迁移场景
AutoMQ 兼容 Apache Kafka，支持无缝迁移其他厂商提供的 Kafka 发行版，相关信息列举如下：
| 源集群 | 目标集群 | 迁移支持 |
|---|---|---|
| Apache Kafka | AutoMQ Cloud | 支持 |
| AWS MSK | AutoMQ Cloud | 支持 |
| Confluent Platform | AutoMQ Cloud | 支持 |
| 阿里云消息队列 Kafka 版 | AutoMQ Cloud | 支持 |
| 腾讯云 CKafka 版 | AutoMQ Cloud | 支持 |
如果当前使用的 Kafka 发行版不在上述列表中，请立即联系我们以获取支持和帮助。
迁移工具
AutoMQ Cloud 基于 Kafka MirrorMaker2 为用户提供了开箱即用的 Kafka 迁移工具，支持从 Apache Kafka 或者其他 Kafka 发行版迁移至 AutoMQ。
AutoMQ Cloud 迁移工具具备如下能力：
自适应弹性伸缩： AutoMQ Cloud 基于云厂商弹性伸缩组服务管理迁移组件容量，可以根据同步数据的吞吐压力自动伸缩，确保尽快完成迁移，无需用户手工配置并发度和节点数量。
支持分批次迁移集群： AutoMQ Cloud 支持源集群到目标集群内分批次迁移 Topic 和 Group，实现灰度和验证。
支持同步消费进度： AutoMQ Cloud 迁移工具支持实时同步源集群消费进度，因此消费者可在迁移后从目标集群继续消费。
支持同步Topic、Group的动态更新： AutoMQ Cloud 迁移工具支持实时监测Topic、Group 的动态更新，因此无需担心迁移过程中有遗漏。
AutoMQ Cloud 迁移工具的技术架构如下：
核心概念
迁移任务定义了从一个外部 Apache Kafka 集群（或其他 Kafka 发行版实例）到一个 AutoMQ 实例的一组 Topic 的数据同步任务，其中包含了同步所需的配置以及实时运行状态。
迁移工具底层基于 Kafka MirrorMaker2 工具实现。每个迁移任务等同于 MirrorMaker2 定义的一组 Connector：
MirrorSourceConnector ：用于同步源集群的消息数据。
MirrorCheckpointConnector ：用于同步源集群 ConsumerGroup 的消费进度数据。
MirrorHeartbeatConnector ：用于系统检测同步链路的运行状态。
每个迁移任务的 Connector 是独立分配资源运行，彼此间相互隔离，系统会根据同步数据的规模和压力动态扩缩每个迁移任务底层的 Worker 数量。
AutoMQ 迁移工具免费使用 ，但运行每个迁移任务都会独立分配虚拟机资源并产生云资源费用 。
建议合理划分迁移任务的批次和数量，并在完成迁移后尽快删除迁移任务，以免持续产生云资源费用。
每个迁移任务从创建到删除，伴随如下状态切换过程：
创建中： 初始迁移任务的操作是一个异步过程，创建操作完成时后台会异步部署 MirrorMaker2 组件，该过程中用户不可操作任何变更，直到创建完成。
运行中： 当前迁移任务处于有效运行状态，正在同步数据中。
变更中： 当前迁移任务执行配置变更、状态变更等操作，由于执行过程是异步的，隐藏需要等待完成，在此期间禁止任何操作变更。
服务异常： 当前迁移任务因执行创建、运维变更或者底层基础设施异常导致的无法正常提供服务。
暂停： 当前迁移任务被用户暂时停止，保留配置但不同步数据。一般用于迁移过程中的检查过程。
删除中： 当迁移任务完成数据的同步，应用系统已经完成集群切换。此时操作删除任务，删除是一个异步过程，底层会逐步释放资源。
已删除： 迁移任务已经完成删除过程，已经释放了所有的资源和配置。
约束和限制
MirrorMaker2 是使用 Connector 在源和目标集群之间同步消息，该机制无法保证源集群和目标集群数据完全一致。因此使用迁移工具需要注意如下约束和限制：
消息少量重复
消费进度数据为异步、间歇性同步，切换消费者时可能会有位点回退导致重复消费。
消息同步为异步操作，因机器异常、故障恢复，可能会重复复制部分数据。
消费少量乱序
切换消费者时如果产生位点回退，则会重复消费少量消息，这部分消息会导致乱序。
后续步骤
了解 AutoMQ 迁移工具的运行背景、功能之后，建议按如下顺序处理：