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MySQL隨機恢復(fù)的幾個段位

數(shù)據(jù)庫 MySQL
對于MySQL數(shù)據(jù)恢復(fù)而言,其實很多時候都會有點兒不踏實,大多數(shù)情況下備份恢復(fù)體系的建設(shè)是一氣呵成的,建設(shè)完善之后保持原樣,就很少干預(yù)和測試了,而一旦需要恢復(fù)的時候,才發(fā)現(xiàn)這也不好,那也不完善,輕則花費重金恢復(fù),重則是職業(yè)生涯的終點。

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對于MySQL數(shù)據(jù)恢復(fù)而言,其實很多時候都會有點兒不踏實,大多數(shù)情況下備份恢復(fù)體系的建設(shè)是一氣呵成的,建設(shè)完善之后保持原樣,就很少干預(yù)和測試了,而一旦需要恢復(fù)的時候,才發(fā)現(xiàn)這也不好,那也不完善,輕則花費重金恢復(fù),重則是職業(yè)生涯的終點。

所以我們在數(shù)據(jù)恢復(fù)的時候,我們特意完善了一個功能,那就是隨機恢復(fù),隨機恢復(fù)主要實現(xiàn)兩個功能:基于備份集恢復(fù)和基于時間點恢復(fù)。基于備份集恢復(fù)相對比較簡單,就是什么時候做的備份,一定要恢復(fù)出來,而基于時間點會復(fù)雜一些,比如數(shù)據(jù)庫可以恢復(fù)到10:00:00,是需要實現(xiàn)精確到秒級的恢復(fù)能力,我們在此更進一步,生成一個隨機時間,然后讓服務(wù)按照指定的時間點進行恢復(fù),每天大約會跑10個左右的任務(wù),都是隨機從服務(wù)組中抽取。

經(jīng)過一段時間的調(diào)整和驗收,從50%左右的成功率不斷調(diào)整,到了現(xiàn)在的93%左右的成功率,我的初步要求是兩個9,這個標(biāo)準(zhǔn)提了一段時間了,從實踐的結(jié)果來看,這個標(biāo)準(zhǔn)要達(dá)成付出的代價和心血是很多的,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是看上去的那么輕松。

對此我對隨機恢復(fù)設(shè)置了3個段位,可以作為參考。

第一層級:隨機抽樣+單機恢復(fù)

這一層級思路很簡單,隨機從服務(wù)組中選取一個實例,到指定的恢復(fù)機恢復(fù),只要數(shù)據(jù)庫能夠正常啟動則標(biāo)識成功,否則,如果因為參數(shù)兼容性,版本差異,空間瓶頸,插件問題等導(dǎo)致無法啟動,都會標(biāo)記為失敗。

當(dāng)然這種模式的缺點也很明顯,那就是隨機的模式,最尷尬的無非是同樣的實例被反復(fù)選中,或者全是大塊頭的實例,對恢復(fù)造成很大的壓力導(dǎo)致失敗,另外則是恢復(fù)機成為瓶頸,跨機房流量和空間限制,會導(dǎo)致單一的恢復(fù)機難以支撐更高的指標(biāo)要求,這也是早期難以突破1個9的主要原因。

第二層級:隨機抽樣+多IDC節(jié)點負(fù)載均衡

這種思路可操作性很強,優(yōu)點會很明顯,原本的恢復(fù)任務(wù)可以隨機的分配在不同的IDC中,對于跨機房流量消耗是一種很大的改良,同時也可以大大提高隨機恢復(fù)的吞吐量,比如我們原本可以跑10個隨機恢復(fù)任務(wù),那么如果我們加到15個任務(wù)也可以說是輕輕松松。

第三層級:隨機策略調(diào)度+多IDC負(fù)載均衡

這是我認(rèn)為目前改進空間很大,能夠迭代進入2個9的關(guān)鍵階段。可以從如下的方面考慮:

1)恢復(fù)服務(wù)器實現(xiàn)多版本插件式部署,對于恢復(fù)服務(wù)器而言,不需要默認(rèn)數(shù)據(jù)庫版本,所有差異化版本都是插件式目錄,可以快速構(gòu)建恢復(fù)服務(wù)器,提高恢復(fù)擴展能力

2)根據(jù)恢復(fù)服務(wù)器的存儲和配置進行定制化延遲啟動,比如有的服務(wù)器CPU配置好一些,啟動數(shù)據(jù)庫快一些,有些數(shù)據(jù)庫啟動要略慢一些,可以通過配置化實現(xiàn)延遲啟動的問題,避免數(shù)據(jù)庫啟動中的一些尷尬問題

3)大容量實例在指定服務(wù)器中調(diào)度恢復(fù),節(jié)省資源成本,比如有一個實例容量是800G,那么恢復(fù)機需要在900G左右,那么不是所有恢復(fù)服務(wù)器都需要900G,通常來說,這是極個別的現(xiàn)象,比如通用配置500G就足夠。

4)大容量的實例盡量減少調(diào)度頻率,如果一個實例的容量較大,恢復(fù)成本較高,那么我們可以有效恢復(fù)的基礎(chǔ)上調(diào)整恢復(fù)優(yōu)先級

5)未恢復(fù)的實例需要優(yōu)先調(diào)度,如果有1000個實例,如果經(jīng)過了很長時間,恢復(fù)的覆蓋范圍始終覆蓋不了大多數(shù)實例,其實隨機恢復(fù)的設(shè)計是有問題的。需要照顧到那些沒有被調(diào)度到的實例

6)實現(xiàn)彈性調(diào)度,比如對于容量小的實例,恢復(fù)效率會快很多,那么我們勢必就可以增加這類實例的恢復(fù)數(shù)量,而如果選中的實例容量較大,則可以在時長,數(shù)量方面做一些調(diào)控。

第4層級:根據(jù)統(tǒng)計學(xué)模型假設(shè)檢驗

在第3層級的基礎(chǔ)上,達(dá)到了兩個9的前提下,第4個層級會把恢復(fù)轉(zhuǎn)化為一個通用問題,對于如何衡量恢復(fù)能力在沒法實現(xiàn)全量數(shù)據(jù)集恢復(fù)的前提下,可以基于統(tǒng)計學(xué)的模型進行假設(shè)檢驗,最終的目的是通過一個有效樣本數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計量的評估和分析,這個部分的內(nèi)容理論深度其實沒那么復(fù)雜,是一種全新的思維邏輯去評估恢復(fù)質(zhì)量。

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責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 楊建榮的學(xué)習(xí)筆記
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