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直击备份恢复的痛点：基于 TiDB Binlog 的快速时间点恢复 |
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2019-12-19 |
基于 TiDB Binlog 的 Fast-PITR (Fast point in time recovery)，即基于 TiDB Binlog 的快速时间点恢复，实现了基于 TiDB Binlog 的逐级 merge，以最小的代价实现快速 PITR，解决了现有 TiDB 原生备份恢复方案的一些痛点问题。 |
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作者介绍：吕磊，Better 队成员、美团点评高级 DBA，Better 队参加了 TiDB Hackathon 2019，其项目「基于 TiDB Binlog 的 Fast-PITR」获得了最佳贡献奖。
维护过数据库的同学应该都能体会，数据备份对于数据库来说可以说至关重要，尤其是关键业务。TiDB 原生的备份恢复方案已经在多家客户得到稳定运行的验证，但是对于业务量巨大的系统存在如下几个痛点:
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集群中数据量很大的情况下，很难频繁做全量备份。
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传统 TiDB Binlog 原样吐出 binlog 增量备份会消耗大量的磁盘空间，并且重放大量 binlog 需要较长时间。
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binlog 本身是有向前依赖关系的，任何一个时间点的 binlog 丢失，都会导致后面的数据无法自动恢复。
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调大 TiDB gc_life_time 保存更多版本的快照数据，一方面保存时间不能无限长，另一方面过多的版本会影响性能且占用集群空间。
我们在线上使用 TiDB 已经超过 2 年，从 1.0 RC 版本到 1.0 正式版、2.0、2.1 以及现在的 3.0，我们能感受到 TiDB 的飞速进步和性能提升，但备份恢复的这些痛点，是我们 TiDB 在关键业务中推广的一个掣肘因素。于是，我们选择了这个题目: 基于 TiDB Binlog 的 Fast-PITR (Fast point in time recovery)，即基于 TiDB Binlog 的快速时间点恢复，实现了基于 TiDB Binlog 的逐级 merge，以最小的代价实现快速 PITR，解决了现有 TiDB 原生备份恢复方案的一些痛点问题。
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根据互联网行业特征和 2/8 原则，每天真正会被更新的数据只有 20% 而且是频繁更新。我们也统计了线上万亿级别 DML 中 CUD 真实占比为 15:20:2，其中 update 超过了 50%。row 模式的 binlog 中我们只记录前镜像和最终镜像，可以得到一份非常轻量的“差异备份”，如图所示:
图 2 binlog merge 原则 -
我们将 binlog 按照时间分段，举例说，每天的 binlog 为一个分段，每段按照上面的原则进行 merge，这段 binlog 合并后成为一个备份集，备份集是一些独立的文件。由于每一个备份集在 merge 阶段已经去掉了冲突，所以一方面对体积进行了压缩，另一方面可以以行级并发回放，提高回放速度，结合 full backup 快速恢复到目标时间点，完成 PITR 功能。而且，这种合并的另一个好处是，生成的备份集与原生 binlog file 可以形成互备关系，备份集能够通过原生 binlog file 重复生成。
binlog 分段方式可以灵活定义起点和终点:
-start-datetime string
recovery from start-datetime, empty string means starting from the beginning of the first file
-start-tso int
similar to start-datetime but in pd-server tso format
-stop-datetime string
recovery end in stop-datetime, empty string means never end.
-stop-tso int
similar to stop-datetime, but in pd-server tso format
- 在此基础上，我们做了些优化:
备份集的格式与 TiDB Binlog 相同，所以，备份集之间可以根据需要再次合并，形成新的备份集，加速整个恢复流程。
由于需要将同一 key（主键或者唯一索引键）的所有变更合并到一条 Event 中，需要在内存中维护这个 key 所在行的最新合并数据。如果 binlog 中包含大量不同的 key 的变更，则会占用大量的内存。因此设计了 Map-Reduce 模型来对 binlog 数据进行处理：
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Mapping 阶段：读取 Binlog file，通过 PITR 工具将文件按库名 + 表名输出，再根据 Key hash 成不同的小文件存储，这样同一行数据的变更都保存在同一文件下，且方便 Reduce 阶段的处理。
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Reducing 阶段：并发将小文件按照规则合并，去重，生成备份集文件。
原 Event 类型 新 Event 类型 合并后的 Event 类型 INSERT DELETE Nil INSERT UPDATE INSERT UPDATE DELETE DELETE UPDATE UPDATE UPDATE DELETE INSERT UPDATE -
配合官方的 reparo 工具，将备份集并行回放到下游库。
Drainer 输出的 binlog 文件中只包含了各个列的数据，缺乏必要的表结构信息（PK/UK），因此需要获取初始的表结构信息，并且在处理到 DDL binlog 数据时更新表结构信息。DDL 的处理主要实现在 DDL Handle 结构中：
首先通过配置 TiDB 的 Restful API 获取 TiKV 中保存的历史 DDL 信息，通过这些历史 DDL 获取 binlog 处理时的初始表结构信息，然后在处理到 DDL binlog 时更新表结构信息。
由于 DDL 的种类比较多，且语法比较复杂，无法在短时间内完成一个完善的 DDL 处理模块，因此使用 tidb-lite 将 mocktikv 模式的 TiDB 内置到程序中，将 DDL 执行到该 TiDB，再重新获取表结构信息。
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恢复速度快：merge 掉了中间状态，不但减少了不必要的回放操作，且实现了行级并发。
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节约磁盘空间：测试结果表明，我们的 binlog 压缩率可以达到 30% 左右。
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完成度高：程序可以流畅的运行，并进行了现场演示。
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表级恢复：由于备份集是按照表存储的，所以可以随时根据需求灵活恢复单表。
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兼容性高：方案设计初期就考虑了组件的兼容性，PITR 工具可以兼容大部分的 TiDB 的生态工具。
Hackathon 比赛时间只有两天，时间紧任务重，我们实现了上面的功能外，还有一些没来得及实现的功能。
增量备份集，逻辑上是一些 insert+update+delete 语句。
全量备份集，是由 mydumper 生成的 create schema+insert 语句。
我们可以将增量备份中的 insert 语句前置到全量备份集中，全量备份集配合 Lightning 工具 急速导入到下游 TiKV 集群，Lightning 恢复速度是逻辑恢复的 5 - 10 倍 ，再加上一份更轻量的增量备份集 (update+delete) 直接实现 PITR 功能。
PIRT 工具实际上是一个 binlog 的 merge 过程，处理一段 binlog 期间，为了保证数据的一致性，理论上如果遇到 DDL 变更，merge 过程就要主动断掉，生成备份集，再从这个断点继续 merge 工作，因此会生成两个备份集，影响 binlog 的压缩率。
为了加速恢复速度，我们可以将 DDL 做一些预处理，比如发现一段 binlog 中包含某个表的 Drop table 操作，那么完全可以将 Drop table 前置，在程序一开始就忽略掉这个表的 binlog 不做处理，通过这些“前置”或“后置”的预处理，来提高备份和恢复的效率。
我们是在坤坤（李坤）的热心撮合下组建了 Better 战队，成员包括黄潇、高海涛、我，以及 PingCAP 的王相同学。感谢几位大佬不离不弃带我飞，最终拿到了最佳贡献奖。比赛过程惊险刺激（差点翻车），比赛快结束的时候才调通代码，强烈建议以后参加 Hackathon 的同学们一定要抓紧时间，尽早完成作品。参赛的短短两天让我们学到很多，收获很多，见到非常多优秀的选手和炫酷的作品，我们还有很长的路要走，希望这个项目能继续维护下去，期待明年的 Hackathon 能见到更多优秀的团队和作品。