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数据库|主中心意外故障?同城双中心教你紧急恢复

272 2023-09-14

本期摘要

随着国内推动本土化的趋势,国内企业对国产数据库的需求越来越高。很多人非常关注同城双中心或者两地三中心的架构体系,并经常向我咨询 TiDB 灾备架构的实现方案和底层逻辑。

本篇文章结合 PoC 测试的经验和专栏的文章,我总结了开启 DR Auto-Sync 和主中心故障恢复的流程及注意事项。


作者

蔡一凡 | 后端开发工程师

只是一个 TiDBer 罢了

01

前言

最近,我一直在各个地方进行 TiDB 的 Poc 测试。在这些测试中,客户特别关注同城双中心或者两地三中心的架构体系,经常会找我了解 TiDB 灾备架构的实现方案和底层逻辑。基于客户对 RPO =0 的要求,我一般会向他们介绍 DR Auto-Sync 架构,也就是官网中的自适应同步模式,这是唯一能保证 RPO =0 的灾备架构。

根据 PoC 测试的经验,结合专栏的文章,我总结了开启 DR Auto-Sync 和主中心故障恢复的流程及注意事项。

02

什么是 DR Auto-Sync

TiDB 通常采用多 AZ 部署方案保证集群高可用和容灾能力。多 AZ 部署方案包括单区域多 AZ 部署模式、双区域多 AZ 部署模式等多种部署模式。单区域双 AZ 部署方案,即在同一区域部署两个 AZ,成本更低,同样能满足高可用和容灾要求。该部署方案采用自适应同步模式,即 Data Replication Auto Synchronous,简称 DR Auto-Sync。

单区域双 AZ 部署方案下,两个 AZ 通常位于同一个城市或两个相邻城市(例如北京和廊坊),相距 50 km 以内,AZ 间的网络连接延迟小于 1.5 ms,带宽大于 10 Gbps。

  • 该集群采用推荐的 6 副本模式,其中 AZ1 中放 3 个 Voter,AZ2 中放 2 个 Follower 副本和 1 个 Learner 副本。TiKV 按机房的实际情况打上合适的 Label。

  • 副本间通过 Raft 协议保证数据的一致性和高可用,对用户完全透明。

该部署方案定义了三种状态来控制和标示集群的同步状态,该状态约束了 TiKV 的同步方式。集群的复制模式可以自动在三种状态之间自适应切换。要了解切换过程,请参考状态转换。

  • sync:同步复制模式,此时从 AZ (DR) 至少有一个副本与主 AZ (PRIMARY) 进行同步,Raft 算法保证每条日志按 Label 同步复制到 DR。

  • async:异步复制模式,此时不保证 DR 与 PRIMARY 完全同步,Raft 算法使用经典的 majority 方式复制日志。

  • sync-recover:恢复同步,此时不保证 DR 与 PRIMARY 完全同步,Raft 逐步切换成 Label 复制,切换成功后汇报给 PD。

03

设置 DR Auto-Sync 架构

本次准备的集群如下:

存储拓扑如下:

本次会设置 3+2+1 的架构,也就是6 副本(3 个 Voter 副本在主中心,2 个 Follower 副本和 1 个 Learner 副本在备中心)

//Step1:设置 Label

在 PD 中的设置:

这里的zone 也可以写成 az 或是其他,但是一定要和后续配置保持一致。

TiKV 中的设置:

这里的 labels 要与 PD 的设置保持一致。

//Step2设置 Placement Rules 规划

新建一个文件 Untitled-1.json,写入如下代码:

[
  { "group_id": "pd", "group_index": 0, "group_override": false, "rules": [
      { "group_id": "pd", "id": "voters", "start_key": "", "end_key": "", "role": "voter", "count": 3, "label_constraints": [{"key": "zone", "op": "in", "values": ["west"]}], "location_labels": ["zone","rack","host"]},
      { "group_id": "pd", "id": "followers", "start_key": "", "end_key": "", "role": "follower", "count": 2, "label_constraints": [{"key": "zone", "op": "in", "values": ["east"]}], "location_labels": ["zone", "rack", "host"]},
      { "group_id": "pd", "id": "learners", "start_key": "", "end_key": "", "role": "learner", "count": 1, "label_constraints": [{"key": "zone", "op": "in", "values": ["east"]}], "location_labels": ["zone", "rack", "host"]
      }
    ]
  }
]

注意项:


  • id不能重复,建议写 voters,followers,learners 用于区分各副本用途

  • role 写副本的角色

  • location_labels 需要与 PD 的 label 保持一致

  • label_constraints 可以填写不同的颗粒度,比如中心、机架、机器。但是key的值,必须在 PD 的 label 中存在,比如颗粒度是中心,key 就需要写成 zone,颗粒度是机器,key需要写成host

  • 备份原始 Placement Rules,便于回退:pd-ctl config placement-rules rule-bundle load --out="default.json"

//Step3:启用自适应同步模式

使用 pd-ctl 设置:

tiup ctl:v7.1.0 pd -u http://10.3.65.146:2379 -i
# 设置 placement-rules
config placement-rules rule-bundle save --in="rule.json" config set replication-mode dr-auto-sync
config set replication-mode dr-auto-sync label-key zone
config set replication-mode dr-auto-sync primary west
config set replication-mode dr-auto-sync dr east
config set replication-mode dr-auto-sync primary-replicas 3 config set replication-mode dr-auto-sync dr-replicas 2

说明:


  • replication-mode 为待启用的复制模式,以上示例中设置为 dr-auto-sync。默认使用 majority 算法。

  • label-key 用于区分不同的中心,需要和 Placement Rules 相匹配。

  • primary 是主中心 zone 的值,即 west。

  • dr 是备中心 zone 的值,即 east。

  • primary-replicas 是主中心副本的数量。

  • dr-replicas 是备中心副本的数量。

//Step4:查看DR Auto-Sync架构状态

1. 设置自适应同步模式后region状态

我们能够观察到,刚设置自适应同步模式后,PD 会检测到大量 miss peer 和 pending peer,也就时说,设置完成后,集群的三副本会直接变为六副本,多出来的三个部分没有及时补全,才会出现丢失副本和补充副本的现象。所以我们需要等待一些时间,或者调整store limit 参数,加速补充副本,直到 learner peer 稳定。这个时候,DR Auto-Sync 架构状态才是正常的。

让我们看看稳定后的leader和region分布吧:

由于只设置了三个 voter,所以 leader 都集中在三个 voter 所在 TiKV 节点上,region 在所有节点上分布均衡。如果主中心停止两个 voter,还需要让集群正常提供服务,可以把两个 follower 副本改为 voter,一共五个 voter 就可以满足这类需求。

如果设置您设置好的 DR Auto-Sync 架构不满足以上 region 的状态及分布,可能是设置出现问题,需要重新检查。

2. 检查设置

config show all
config placement-rules show

3. 查看同步状态

curl http://10.3.65.146:2379/pd/api/v1/replication_mode/status
{ "mode": "dr-auto-sync", "dr-auto-sync": { "label_key": "zone", "state": "sync", "state_id": 64861, "acid_consistent": true }
}

04

主中心故障,集群恢复

在 DR Auto-Sync 架构中的集群,如果主中心突然故障无法启动,该怎么办呢?以下是官方文档,因为操作有丢失数据的风险,没有给出详细的解决方案。

以下是根据 PoC 测试的经验,结合专栏的文章整理的集群恢复步骤:

一、主中心故障前的准备工作

//Step1查看主dc的store信息


select STORE_ID,STORE_STATE,ADDRESS from INFORMATION_SCHEMA.TIKV_STORE_STATUS;

记录好主中心的 store_id 恢复数据时需要用到。

//Step2:转移集群信息文件并删除主中心相关节点

scp -r .tiup/storage/cluster/clusters/tidb-bbg 10.3.65.146:/home/tidb/.tiup/storage/cluster/clusters/
vi .tiup/storage/cluster/clusters/tidb-bbg/meta.yaml

拷贝集群信息主要是保证在主中心访问不了的情况下,备中心还能够使用 tiup 对集群进行管理。如果 tiup 不在主中心可以忽略此步骤。删除主中心相关节点是因为备中心会以新集群启动,然后做有损恢复,主中心的 tikv 会作为不可能上线的情况处理。

ps:在 PoC 测试中,我发现不删除主中心相关节点也能正常恢复集群,但是对生产环境来说肯定还是有风险的。

二、主中心故障后的处理

//Step1:启动PD节点

如果备中心集群状态的 PD 是启动状态,可跳过对 PD 的操作。如果备中心集群状态的 PD 是 down,则需要登录到该 PD 节点机器上,增加启动参数:


scp -r .tiup/storage/cluster/clusters/tidb-bbg 10.3.65.146:/home/tidb/.tiup/storage/cluster/clusters/
vi .tiup/storage/cluster/clusters/tidb-bbg/meta.yaml

使用 tiup restart 重启 pd 节点:


tiup cluster restart tidb-bbg -N 10.3.65.136:2379

查看集群状态,如果 PD 启动后,则需要执行:


tiup pd-recover --from-old-member --endpoints=http://10.3.65.136:2379

模拟主中心故障:

启动 PD 节点:

//Step2:切换 Placement Rules 规划

用初始值来代替 DR Auto-Sync 的 Placement Rules 规划:


config placement-rules rule-bundle save --in="default.json"

//Step3:取消DR Auto-sync

设置成以前的三副本:


config set replication-mode majority

//Step4:有损恢复

去掉主中心的store,这里的 id 是之前用 sql 查出来的 store_id:


unsafe remove-failed-stores 1,4,5

//Step5:查看 store 状态


unsafe remove-failed-stores show

看到如下字样,即表示恢复完成,集群可正常提供服务。

集群状态如下,备中心的节点均正常。(由于 PD 分布不太对,我把137上的 PD 当成主中心做的实践)

region分布:

到此,集群恢复已经完成。

05

总结

  1. 在开启 DR Auto-Sync 架构之前,务必要仔细核对各项配置的准确性。由于我之前不熟悉,配置写错了,而且没有报错信息,导致 DR Auto-Sync 架构的 region 状态一直与预期不符。

  2. DR Auto-Sync 架构对网络延迟和带宽有一定要求,必须满足才能避免出现问题。例如,插入的数据会一直等待 learner 写入完成才算插入完成,而网络延迟越高,写入速度就越慢。

  3. 在生产环境中,必须做好数据备份和备中心的准备工作,以确保数据的安全性。数据量越大,备中心的恢复耗时就会越长,需要合理安排时间来完成这些工作。

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- END -


原文链接: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MzUyOTgwMQ==&mid=2247524189&idx=1&sn=8b847b8babae1dc663511506f96feb5d&chksm=c02fa4fbf7582ded1a5dd7a0904f7bbe2ef5da0d3b22b858e7dad3b4fa5d32150b09490a23ad#rd