摘要: 数据还是要备份的,万一删库了呢?
本文代码仓库: fundebug-mongodb-backup
今年 8 月,腾讯云竟然把客户前沿数据的数据弄没了,Fundebug在第一时间进行了一些简单的技术分析:
一方面,腾讯云对这件事负有不可推卸的责任,他们刚开始说是什么硬盘固件版本 bug(该声明已删),后来承认是人为操作失误导致的。 另一方面,前沿数据没有备份业务数据,也是一种非常不专业的行为,导致业务无法恢复,必须完全重新开始。
因此,所有的开发者都应该从这个事件吸取教训,不要偷懒,严格备份业务数据,否则数据一旦出问题,损失将无法挽回。
我们还分享了 Fundebug 的数据备份方案,供大家参考:
备份方案 | 时间粒度 | 细节 |
---|---|---|
MongoDB 复制集 | 实时 | 搭建 3 个节点(1 个 Primary 和 2 个 Secondary)的 MongoDB 复制集,实时同步数据。 |
阿里云磁盘快照 | 每天 | 每天凌晨自动快照所有磁盘,包括系统盘和备份数据盘。 |
mongodump 导出核心数据 | 每天 | 每天凌晨将 MongoDB 核心数据导出到复制集之外的服务器磁盘(该磁盘会每天进行快照)。 |
阿里云对象存储 | 每天 | 每天凌晨将 mongodump 导出的数据使用 gpg 非对称加密之后,上传到阿里云深圳数据中心的对象存储,设置跨区域复制,自动同步到杭州数据中心,每份数据保留 1 个月。 |
本地硬盘备份 | 每周 | 每周六中午从阿里云对象存储下载加密的备份数据,存储到本地磁盘。 |
大概是因为我们没有公布备份方案的技术细节,我们受到了质疑:
要么多重备份是假的
对于这种指责,我的原则是必须怼回去。那么,这篇博客我来详细介绍一下我们数据备份方案吧~所有源代码都在 GitHub 仓库Fundebug/fundebug-mongodb-backup,欢迎 star。
生产环境使用单节点的 MongoDB 数据库,除非访问量非常低或者不在乎服务可用性,否则基本上是不可能的,这辈子都不可能。单节点 MongoDB 存在单点故障(single point of failure),一旦挂了,整个应用就挂了。更糟糕的是,如果数据损坏,恢复将非常麻烦。
MongoDB 有多种可能性会挂掉,最常见的就是高峰期内存使用量飙升,导致 Linux 的 Out of Memory (OOM) killer 将 mongod 进程杀死,这种情况Fundebug遇见过不少次,那我们是如何安全渡过的呢?答案是复制集(replica set)。
复制集由多个 MongoDB 节点构成,它们的数据是实时同步的,因此数据几乎完全相同。当某个节点挂掉时,应用可以自动切换到其他节点,这样保证了服务的可用性。
Fundebug 的 MongoDB 都运行在 Docker 容器中,其 Docker Compose 配置文件如下:
version: "2.2"
services:
mongo:
image: mongo:3.2
network_mode: "host"
restart: always
cpus: 7
mem_limit: 30g
command: --replSet rs0 --oplogSize 25600
volumes:
- /mongodb/data:/data/db
logging:
driver: "json-file"
options:
max-size: "5g"
复制集一个非常重要的参数是oplog的大小,使用–oplogSize选项可以指定。我们设定的值是 25600MB,即 25GB。oplog(operation log)是复制集节点同步数据的关键,Primary 节点将数据库写操作记录到 oplog 中,Secondary 节点从 Primary 节点处复制 oplog 并应用到本地数据库中。因此,oplog 大小决定了 Primary 和 Secondary 节点可以接受的数据最大”时间差”。使用rs.printReplicationInfo()可以查看 oplog 信息:
rs.printReplicationInfo()
configured oplog size: 25600MB
log length start to end: 11409secs (3.17hrs)
oplog first event time: Sat Sep 22 2018 12:02:04 GMT+0800 (CST)
oplog last event time: Sat Sep 22 2018 15:12:13 GMT+0800 (CST)
now: Sat Sep 22 2018 15:12:13 GMT+0800 (CST)
可知 oplog 中记录了最近 3.17 小时的数据库写操作,假设复制集中某个节点由于宕机有 4 个小时没有同步数据,则重启该节点也无法与其他节点同步了!这时会出现“too stale to catch up – entering maintenance mode”的错误,只能手动同步数据。
因此,我们建议 oplog 的值应该尽量设大一些,否则以后修改 oplog的步骤挺麻烦的。事实上,25GB 的 oplog 大小对于Fundebug的 MongoDB 复制集来说已经不够了,我们需要修改。
Fundebug 的 MongoDB 复制集由 1 个 Primary 节点和 2 个 Secondary 节点构成,为保证我们服务可用性发挥了非常关键的作用!我之后所介绍的备份方案都是冗余措施,我们从来没有真正使用过那些备份数据,而复制集“拯救”了我们不少次,强烈建议大家都配置一下。
关于 MongoDB 复制集的更多技术细节,以后我再单独详述,欢迎关注。
快照能够保留某一时间点的磁盘数据状态,因此可以作为一种数据备份方式。很简单,配置一下自动快照策略就好了:
我备份了系统盘,万一数据丢失比如被删库,至少还能回滚磁盘。每周快照 1 次,保存 7 天。因为服务全部运行在 Docker 里面,服务器本身基本上没有什么配置,备份的需求不大,实际上我们也从来没有回滚过磁盘。
另外,我没有对 MongoDB 数据盘直接进行快照,因为发现快照后的数据无法恢复(这一点有待进一步确认)。
我只是将 mongodump 导出的核心数据所在磁盘进行了快照。每天快照 1 次,保存两天。这样做可以确保核心数据的安全性。
使用mongodump命令,可以全量导出 MongoDB 数据。对应的,之后可以使用mongorestore命令将备份数据导入 MongoDB。
导出数据的脚本dump-data.sh如下:
#!/bin/sh
# 删除前一天导出的数据
rm -rf /data/mongodb_backup
DIR=`date +%Y%m%d%H%M`
OUT=/data/mongodb_backup/$DIR
mkdir -p $DEST
# 全量导出MongoDB数据(排除部分集合)
mongodump --host "rs0/192.168.59.11:27017,192.168.59.12:27017,192.168.59.13:27017" \
--db fundebug-production \
--excludeCollection events \
--out $OUT
使用–excludeCollection选项,可以排除部分不需要备份的集合。例如,Fundebug累计处理了6 亿+的错误事件,存在 event 集合中,因为我们已经聚合过了,所以没有必要备份,而且数据量太大,备份也不现实。
使用 crontab 脚本定期执行dump-data.sh脚本:
# 每天凌晨4点导出数据
0 4 * * * /root/fundebug-mongodb-backup/dump-data.sh
使用 mongodump 导出的数据保存在测试服务器的数据磁盘上,从地域层面上来说都在同一个地方,即阿里云深圳数据中心。如果要做到异地备份,可以借助阿里云的对象存储服务的跨区域复制功能,将备份数据自动同步到阿里云杭州数据中心。
在上传备份数据之前,使用 gpg 命令进行非对称加密,可以保证数据安全性。加密导出数据的脚本encrypt-data.sh脚本如下:
#!/bin/bash
DIR=`find /data/mongodb_backup/ -maxdepth 1 -type d ! -path /data/mongodb_backup/`
source=$DIR/fundebug-production
cd $source
# 将导出数据加密
for file in * ; do
gpg --batch --yes -v -e -r fundebug --output $source/$file.gpg --always-trust $file
done ;
除了加密,gpg 还有一定的压缩效果,这样可以减少备份数据量,一举两得。关于 gpg 命令的细节,可以查看参考博客。
使用阿里云提供的 Node.js 客户端ali-oss,可以将加密之后的.gpg 文件上传到阿里云的对象存储服务中。使用multipartUpload方法即可,upload.js部分代码如下:
// 上传单个文件
async function uploadFile(fileName, filePath) {
try {
const result = await store.multipartUpload(fileName, filePath, {
parallel: 4,
partSize: 1024 * 1024,
progress: function(p) {
logger.info("Progress: " + p);
}
});
if (result.res.statusCode === 200) {
logger.info(`upload file success! ${fileName}`);
} else {
const message = `upload file fail! ${fileName}`;
logger.error(message);
logger.error(result);
fundebug.notifyError(new Error(message), {
metaData: {
message: message,
result: result
}
});
}
} catch (error) {
const message = `upload file fail! ${fileName}`;
logger.error(message);
logger.error(error);
fundebug.notifyError(error, {
metaData: {
message: message,
error: error
}
});
}
}
代码运行在 Docker 容器中,使用 curl 命令访问 HTTP 接口/upload 即可触发执行上传操作,使用 crontab 定期执行:
# 每天凌晨4点备份数据
0 4 * * * /root/mongodb-backup/dump-data.sh && /root/mongodb-backup/encrypt-data.sh && docker restart mongodb-backup && sleep 1m && curl http://127.0.0.1:9160/upload
备份数据通过数据卷(volume)映射到容器中,每天需要重启容器,才能访问每天导出的新数据。
在阿里云上为备份数据的存储空间配置跨区域复制,即可实现自动异地备份,非常方便。其他对象存储云服务应该也支持这种功能吧。
前文提到的备份方式,其实都是在阿里云内部 COPY 数据。那么问题来了,阿里云挂了怎么办?这种事情当然基本上不可能发生,毕竟我们有多处备份,甚至实现了异地备份。
既然备份数据都上传到阿里云对象存储了,下载到本地也不是什么难事。使用ali-oss的list和get方法即可实现,download.js部分代码如下:
// 获取当天上传到阿里OSS的文件列表
async function listFilesToDownload(day) {
const result = await store.list({ prefix: day });
return result.objects;
}
// 将阿里云OSS中的文件下载到本地
async function downloadFile(fileName, path) {
try {
const file = fileName.split("/")[1];
const filepath = `${path}/${file}`;
await store.get(fileName, filepath);
} catch (error) {
const message = `download file fail! ${fileName}`;
logger.error(message);
logger.error(error);
fundebug.notifyError(error, {
metaData: {
error: error,
message: message
}
});
}
}
代码运行在 Docker 容器中,部署在本地机器,使用 curl 命令访问 HTTP 接口/download 即可触发执行下载操作,使用 crontab 定期执行:
# 每周六中午从阿里云下载备份数据
0 12 * * 6 curl http://127.0.0.1:9160/download
本文提到的所有的数据备份方式完全自动化执行,没有什么技术难度,成本也不高,可以极大提高数据安全性。
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https://blog.fundebug.com/2018/09/27/how-does-fundebug-backup-data/
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