生产数据不备份,用时两行泪

2024-01-13 16:12

本文主要是介绍生产数据不备份,用时两行泪,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

背景:项目使用pg一主一从,因慢sql导致查询慢,所以想从原本的4核加到16核,联系好运维后,打算先从从库开始操作,机器上的pgsql都正常关闭,然后停止,关机,扩容一切都很顺利,启动后pg正常启动,不好事情就开始要发生了

1、停止后看app发现已经开始报错了,然后查原因,发现pgsql开启了一主一从,synchronous_commit默认参数是on,表示使用同步提交,即事务提交后等待至少一个副本写入磁盘后才返回成功。而从库因停止导致主库一直等从库响应引发的问题,然后马上把从库启起来。

2、接着发现注册中心nacos连的mysql也在这台从库上,mysql没有正常关闭,然后又因为mysql也是主从同时开启了binlog,导致非正常关闭,把mysqld.pid文件丢失了,就改my.cnf的配置,改目录然后重启。mysql好了。折腾了有一会。到这里以为一切顺利的时候开始准备操作主库。

3、主库也是一样的操作,然后同时把postgresql.conf中的synchronous_commit修改后,synchronous_commit有以下几个选项,本次直接改的是local

off:表示不使用同步提交,即事务提交后不会等待任何副本写入磁盘。这是默认值。
on:表示使用同步提交,即事务提交后等待至少一个副本写入磁盘后才返回成功。
remote_write:表示使用同步提交,但只等待至少一个远程副本写入磁盘后才返回成功。如果没有远程副本,则等待本地副本写入磁盘。
remote_apply:表示使用同步提交,等待至少一个远程副本应用日志后才返回成功。如果没有远程副本,则等待本地副本应用日志。
local:选项不需要等待远程副本写入磁盘或应用日志。这使得它比其他同步提交选项更快,但也更容易丢失数据,因为只有本地副本写入磁盘后才返回成功。因此,local选项适合于对数据丢失有一定容忍度的应用程序

以为到这里就没啥问题,
4、开始正常起服务,起着突然发现报错了,我们服务有授权,这个时候只有一个节点,但提示已经慢了,心想不可能啊,一看配置,怎么读的是测试环境的授权。然后改成了生产的就继续起。
5、接着起发现少字段,心里想,不对啊,这项目已经跑了2-3年了,怎么可能会有这种问题呢,然后就开始看代码,加一个字段,
6、接着又继续起,还是报错,突然感觉不妙,看了一些数据表,全部没了,这时犹如晴天霹雳,所有人心里开始慌了,想着没有操作什么啊,难道运维干了其它事情?然后联系运维,问有没有做额外的操作,运维说:“没有”,,又问是不是有磁盘没有挂载,运维说:“这个不清楚”,然后就挂了电话。听到运维这样说,我和同事都已经双脚开始颤抖了,数据库又没有备份,难道职业生涯就要到此结束了吗?还是生产数据,跑了2-3年,此时app也已经停了4-5个小时了。(提醒,生产数据库一定要做备份)
这个时候同事说,之前遇到过机器重启后,linux自动重置系统,把在做的人全部吓了一跳,如果这样的话就完了。
解决方案即将迎来反转:
我们回想一下整个的操作,重复上述的操作的描述后。提议开始分2步走,
1、继续排查原因,看看什么原因,数据能不能恢复。
2、做最坏的打算,周末两天连续扛,因为我们的数据都是通过Kafka发送的,可以修改offset从头消费。还有一些其它配置拉各个系统对齐。
提议完成后,给领导先汇报了一下这个情况,然后说了我们的解决方案,就开始干起来。

我去到pg的数据目录一看,时间是系统重启的时间,我想不对劲啊,人为是不可能这样的呀,就通过history查看机器历史执行命令。机器就1000行左右的历史,一直翻翻翻,
翻到200行的时候,一个mount命令映入眼前。“卧槽,历史有手动挂载过磁盘”,我一声大喊,这个时候边上的同事都飞奔过来,
边上的同事说到看一下/etc/fstab (图片为测试环境)在这里插入图片描述
文件是不是没有自动把磁盘挂载回去,一看果然是,然后lsblk(图片为测试环境)
在这里插入图片描述
查看系统挂载的磁盘。这个时候全部开始骂娘,这运维初始化机器的时候怎么回事,有磁盘挂载还不重启的时候自动挂载回去。
大家也就松了一口气,然后准备开始操作恢复
1、原本起的服务,mysql、pg停了。
2、先起pg看数据能不能正常恢复。
3、在恢复mysql。
4、恢复系统。
当执行完挂载命令后,pg重启数据回来了,悬着的心就放下来了。接着把之前mysql的my.cnf还原(操作重要文件时都先备份!!!)在恢复。所有的数据都回来了。
叹了一口气,就慢慢恢复系统,同时在/etc/fstab
增加了系统重启自动挂载磁盘的配置,最后在给领导同步了一下情况。至此凌晨2点收工回家。
总结一句话:“生产数据不备份,用时两行泪!!

这篇关于生产数据不备份,用时两行泪的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/602046

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

NameNode内存生产配置

Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 NameNode 内存默认 2000m ,如果服务器内存 4G , NameNode 内存可以配置 3g 。在 hadoop-env.sh 文件中配置如下。 HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m Hadoop3.x 系列,配置 Nam

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav