数据库｜TiDB数据库升级：TiCDC异机升级方案带来的全新升级体验！

前言

升级架构图

TiCDC的系统架构如上图所示：

部署一套所需升级版本的下游TiDB集群，上游数据通过dumpling+lightning全备恢复到下游，再通过 TiCDC 实时同步增量数据到下游。

• TiKV CDC 组件：只输出 key-value (KV) change log。

￮ 内部逻辑拼装 KV change log。

￮ 提供输出 KV change log 的接口，发送数据包括实时 change log 和增量扫的 change log。

• capture：TiCDC 运行进程，多个 capture 组成一个 TiCDC 集群，负责 KV change log 的同步。

￮ 每个 capture 负责拉取一部分 KV change log。

￮ 对拉取的一个或多个 KV change log 进行排序。

￮ 向下游还原事务或按照 TiCDC Open Protocol 进行输出。

升级流程

Bash
config2.yaml：
global: user: "tidb" ssh_port: 22 deploy_dir: "/data/tidb-deploy" data_dir: "/data/tidb-data" arch: "amd64" monitored:
  node_exporter_port: 9101 blackbox_exporter_port: 9116 pd_servers: - host: 192.168.2.81 client_port: 2479 peer_port: 2480 - host: 192.168.2.82 client_port: 2479 peer_port: 2480 - host: 192.168.2.83 client_port: 2479 peer_port: 2480 tidb_servers: - host: 192.168.2.80 port: 4001 status_port: 10081 tikv_servers: - host: 192.168.2.81 port: 20161 status_port: 20181 - host: 192.168.2.82 port: 20161 status_port: 20181 - host: 192.168.2.83 port: 20161 status_port: 20181

tiup cluster deploy tidb-test v6.1.0 config2.yaml tiup cluster start tidb-test2 tiup cluster display tidb-test2

2. 上游TiCDC节点的扩容

1) 配置文件

Bash
scale-ticdc.yaml：
cdc_servers: - host: 192.168.2.80 ssh_port: 22 port: 8300 deploy_dir: "/tidb-deploy/cdc-8300" log_dir: "/tidb-deploy/cdc-8300/log"

tiup cluster scale-out tidb-test1 /tidb/scale-ticdc.yaml
tiup cluster display tidb-test1

Bash SELECT t.table_schema AS database_name,
t.table_name FROM information_schema.TABLES t LEFT JOIN information_schema.TABLE_CONSTRAINTS c ON t.TABLE_SCHEMA = c.TABLE_SCHEMA AND t.table_name = c.TABLE_NAME AND c.CONSTRAINT_TYPE = 'PRIMARY KEY' WHERE C.CONSTRAINT_TYPE IS NULL AND T.TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' AND T.TABLE_SCHEMA NOT IN ( 'mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys' );

3. 上游数据全备恢复到下游

1) dumpling全备

mkdir -p /tidb/backup
tiup dumpling --user root --port 4000 --host 192.168.2.80 -proot --filetype sql --threads 8 -r 200000 --filesize 256MiB --output /tidb/backup --database "db1,db2,db3,db4,db5" >> /tidb/backup/dumpling.log cat /tidb/backup/metadata

以上命令中：

-h、-P、-u 分别代表地址、端口、用户。

如果需要密码验证，可以使用 -p $YOUR_SECRET_PASSWORD 将密码传给 Dumpling。

-o用于选择存储导出文件的目录，支持本地文件路径或外部存储 URL 格式。

-t用于指定导出的线程数。增加线程数会增加 Dumpling 并发度提高导出速度，但也会加大数据库内存消耗，因此不宜设置过大。

-r用于指定单个文件的最大行数，指定该参数后 Dumpling 会开启表内并发加速导出，同时减少内存使用。

-F选项用于指定单个文件的最大大小，单位为 MiB，可接受类似 5GiB 或 8KB 的输入。如果你想使用 TiDB Lightning 将该文件加载到 TiDB 实例中，建议将 -F 选项的值保持在 256 MiB 或以下。

2) 用户和权限导出

3) lightning恢复

Bash
tidb-lightning.toml：
[lightning] # 启动之前检查集群是否满足最低需求。
check-requirements = true
file = "tidb-lightning.log"
[checkpoint] # 是否启用断点续传。 # 导入数据时，TiDB Lightning 会记录当前表导入的进度。 # 所以即使 TiDB Lightning 或其他组件异常退出，在重启时也可以避免重复再导入已完成的数据。
enable = true # 存储断点的数据库名称。 #schema = "tidb_lightning_checkpoint" # 存储断点的方式。 # - file：存放在本地文件系统。 # - mysql：存放在兼容 MySQL 的数据库服务器。
driver = "file" # dsn 是数据源名称 (data source name)，表示断点的存放位置。 # 若 driver = "file"，则 dsn 为断点信息存放的文件路径。
dsn = "/tidb/backup/tidb_lightning_checkpoint.pb"  # 所有数据导入成功后是否保留断点。设置为 false 时为删除断点。 # 保留断点有利于进行调试，但会泄漏关于数据源的元数据。
keep-after-success = false
[tikv-importer] # 选择后端：“importer” 或 “local” 或 “tidb” # "local"：通过在本地排序生成 SST 文件的方式导入数据，适用于快速导入大量数据，但导入期间下游 TiDB 无法对外提供服务，并且导入的目标表必须为空。 # "importer": 和 “local“ 原理类似，但需要额外部署 “tikv-importer“ 组件。如无特殊情况，推荐使用 “local” 后端。 # "tidb"：通过执行 SQL 语句的方式导入数据，速度较慢，但导入期间下游 TiDB 可正常提供服务，导入的目标表可以不为空。
backend = "local" # 当后端是 “local” 时，本地进行 KV 排序的路径。如果磁盘性能较低（如使用机械盘），建议设置成与 `data-source-dir` 不同的磁盘，这样可有效提升导入性能。
sorted-kv-dir = "/data/sort"
[mydumper] # 设置文件读取的区块大小，确保该值比数据源的最长字符串长。
read-block-size = "64KiB" # 默认值 # 本地源数据目录或外部存储 URL
data-source-dir = "/tidb/backup"
[tidb] # 目标集群的信息。tidb-server 的地址，填一个即可。
host = "192.168.2.80"
port = 4001
user = "root"
password = "root" # 表结构信息从 TiDB 的“status-port”获取。
status-port = 10081 # pd-server 的地址，填一个即可。
pd-addr = "192.168.2.81:2479" # tidb-lightning 引用了 TiDB 库，并生成产生一些日志。 # 设置 TiDB 库的日志等级。
log-level = "error"

vi /tidb/lightning.sh #!/bin/bash nohup tiup tidb-lightning -config /tidb/tidb-lightning.toml > nohup.out &

chmod u+x /tidb/lightning.sh sh /tidb/lightning.sh

修改/tidb/backup/mysql_exp_grants_out_xxxxxxxx.sql
cp /tidb/backup/mysql_exp_grants_out_xxxxxxxx.sql mysql_exp_grants_out_20220905.sql.bak
vi mysql_exp_grants_out_xxxxxxxx.sql
修改不导入root用户
mysql -h192.168.2.80 -P4001 -uroot -p source /tidb/backup/mysql_exp_grants_out_xxxxxxxx.sql

4. TiCDC启用正向同步任务

从全量备份的 metadata 文件中获取 commit-ts，作为 TiCDC 同步的开始时间戳。

tiup cdc cli capture list --pd=http://192.168.2.81:2379
tiup cdc cli changefeed create --pd=http://192.168.2.81:2379 --sink-uri="mysql://root:root@192.168.2.80:4001/" --changefeed-id="replication-task-1" --sort-engine="unified" --start-ts=439108994059206663 tiup cdc cli changefeed list --pd=http://192.168.2.81:2379
tiup cdc cli changefeed query --pd=http://192.168.2.81:2379 --changefeed-id=replication-task-1

5. 应用停服务，tidb 无业务会话连接

• 停机窗口，应用停服务。

• 断开F5连接进程。

• 重启 tidb 节点，确保 tidb 无业务会话连接。

6. 确认数据已完全同步，停止正向同步任务

tiup cdc cli changefeed pause --pd=http://192.168.2.81:2379 --changefeed-id replication-task-1

7. 数据校验

Bash
sync-diff-inspector.toml： # Diff Configuration. ######################### Global config ######################### # 日志级别，可以设置为 info、debug log-level = "info" # sync-diff-inspector 根据主键／唯一键／索引将数据划分为多个 chunk， # 对每一个 chunk 的数据进行对比。使用 chunk-size 设置 chunk 的大小 chunk-size = 1000 # 检查数据的线程数量 check-thread-count = 4 # 抽样检查的比例，如果设置为 100 则检查全部数据 sample-percent = 100 # 通过计算 chunk 的 checksum 来对比数据，如果不开启则逐行对比数据 use-checksum = true # 如果设置为 true 则只会通过计算 checksum 来校验数据，如果上下游的 checksum 不一致也不会查出数据再进行校验 only-use-checksum = false # 是否使用上次校验的 checkpoint，如果开启，则只校验上次未校验以及校验失败的 chunk use-checkpoint = true # 不对比数据 ignore-data-check = false # 不对比表结构 ignore-struct-check = false # 保存用于修复数据的 sql 的文件名称 fix-sql-file = "fix.sql" ######################### Tables config ######################### # 配置需要对比的*目标数据库*中的表 [[check-tables]] # 目标库中数据库的名称 schema = "db1" # 下面的配置会检查配置库中所有的表 tables = ["~^"]
    
[[check-tables]] # 目标库中数据库的名称 schema = "db2" # 下面的配置会检查配置库中所有的表 tables = ["~^"]
    
[[check-tables]] # 目标库中数据库的名称 schema = "db3" # 下面的配置会检查配置库中所有的表 tables = ["~^"]
    
[[check-tables]] # 目标库中数据库的名称 schema = "db4" # 下面的配置会检查配置库中所有的表 tables = ["~^"]
    
[[check-tables]] # 目标库中数据库的名称 schema = "db5" # 下面的配置会检查配置库中所有的表 tables = ["~^"] ######################### Databases config ######################### # 源数据库实例的配置 [[source-db]]
    host = "192.168.2.80" port = 4000 user = "root" password = "root" # 源数据库实例的 id，唯一标识一个数据库实例 instance-id = "source-1" # 使用 TiDB 的 snapshot 功能，如果开启的话会使用历史数据进行对比 # 目标数据库实例的配置 [target-db]
    host = "192.168.2.80" port = 4001 user = "root" password = "root"

./sync_diff_inspector --config /tidb/sync-diff-inspector.toml

8. 开启回退库的反向TiCDC同步

1) 下游TiCDC节点的扩容

Bash
scale-ticdc2.yaml：
cdc_servers: - host: 192.168.2.80 ssh_port: 22 port: 8301 deploy_dir: "/tidb-deploy/cdc-8301" log_dir: "/tidb-deploy/cdc-8301/log"

tiup cluster scale-out tidb-test2 /tidb/scale-ticdc2.yaml
tiup cluster display tidb-test2

tiup cdc cli capture list --pd=http://192.168.2.81:2479
tiup cdc cli changefeed create --pd=http://192.168.2.81:2479 --sink-uri="mysql://root:root@192.168.2.80:4000/" --changefeed-id="replication-task-1" --sort-engine="unified" tiup cdc cli changefeed list --pd=http://192.168.2.81:2479
tiup cdc cli changefeed query --pd=http://192.168.2.81:2479 --changefeed-id=replication-task-1

9. 创建业务用户，取消只读，F5切换到（v6.1.0）集群

10. 业务接入服务，验证服务正常

启动应用，应用侧进行验证。

回退方案

1. 回退前提条件

回退前检查

• 生产库 (v6.x.x) 与回退库 (v4.0.x) 数据一致

• 数据追平

2. 回退操作步骤

1. 确保数据追平

2. 停止生产集群 (v6.x.x) 业务写入生产集群 (v6.x.x) 重启 tidb-server 节点，确认所有 tidb-server 均无连接

3. 停止生产环境 (v6.x.x) 的 TiCDC 同步

4. 搭建回退库 (v4.0.x) 到生产库 (v6.x.x) 的TiCDC 同步（可选）

5. F5 修改地址，回退库 (v4.0.x) 中为业务用户重新赋权，验证业务。

6. 修改应用指向到回退库 (v4.0.x)

7. 查看回退集群 (v4.0.x) 状态

总结

1. TiCDC开启之前需要确认业务是否有没主键或唯一键的表，对于没有有效索引的表，insert和 replace 等操作不具备可重入性，因此会有数据冗余的风险。TiCDC 在同步过程中只保证数据至少分发一次，因此开启该特性同步没有有效索引的表，一定会导致数据冗余出现。如果不能接受数据冗余，建议增加有效索引。查出来的没主键的表需提前和客户沟通进行增加主键或唯一键操作。

2. 业务切换过程中可以把数据库设为只读状态，防止业务修改写入。