今天我要和你讨论的是一个沉重的话题:误删数据。
在前面几篇文章中,我们介绍了 MySQL 的高可用架构。当然,传统的高可用架构是不能预防误删数据的,因为主库的一个 drop table 命令,会通过 binlog 传给所有从库和级联从库,进而导致整个集群的实例都会执行这个命令。
虽然我们之前遇到的大多数的数据被删,都是运维同学或者 DBA 背锅的。但实际上,只要有数据操作权限的同学,都有可能踩到误删数据这条线。
今天我们就来聊聊误删数据前后,我们可以做些什么,减少误删数据的风险,和由误删数据带来的损失。
为了找到解决误删数据的更高效的方法,我们需要先对和 MySQL 相关的误删数据,做下分类:
- 使用 delete 语句误删数据行;
- 使用 drop table 或者 truncate table 语句误删数据表;
- 使用 drop database 语句误删数据库;
-
误删行
在第 24 篇文章中,我们提到如果是使用 delete 语句误删了数据行,可以用 Flashback 工具通过闪回把数据恢复回来。
Flashback 恢复数据的原理,是修改 binlog 的内容,拿回原库重放。
而能够使用这个方案的前提是,需要确保 binlog_format=row 和 binlog_row_image=FULL。
具体恢复数据时,对单个事务做如下处理: 对于 insert 语句,对应的 binlog event 类型是 Write_rows event,把它改成 Delete_rows event 即可;
- 同理,对于 delete 语句,也是将 Delete_rows event 改为 Write_rows event;
- 而如果是 Update_rows 的话,binlog 里面记录了数据行修改前和修改后的值,对调这两行的位置即可。
如果误操作不是一个,而是多个,会怎么样呢?比如下面三个事务:
(A)delete ...
(B)insert ...
(C)update ...
现在要把数据库恢复回这三个事务操作之前的状态,用 Flashback 工具解析 binlog 后,写回主库的命令是:
(reverse C)update ...
(reverse B)delete ...
(reverse A)insert ...
也就是说,如果误删数据涉及到了多个事务的话,需要将事务的顺序调过来再执行。
需要说明的是,我不建议你直接在主库上执行这些操作。
恢复数据比较安全的做法,是恢复出一个备份,或者找一个从库作为临时库,在这个临时库上执行这些操作,然后再将确认过的临时库的数据,恢复回主库。
为什么要这么做呢?
这是因为,一个在执行线上逻辑的主库,数据状态的变更往往是有关联的。可能由于发现数据问题的时间晚了一点儿,就导致已经在之前误操作的基础上,业务代码逻辑又继续修改了其他数据。所以,如果这时候单独恢复这几行数据,而又未经确认的话,就可能会出现对数据的二次破坏。
事前预防
当然,我们不止要说误删数据的事后处理办法,更重要是要做到事前预防。我有以下两个建议:
- 把 sql_safe_updates 参数设置为 on。这样一来,如果我们忘记在 delete 或者 update 语句中写 where 条件,或者 where 条件里面没有包含索引字段的话,这条语句的执行就会报错。
- 代码上线前,必须经过 SQL 审计。
你可能会说,设置了 sql_safe_updates=on,如果我真的要把一个小表的数据全部删掉,应该怎么办呢?
如果你确定这个删除操作没问题的话,可以在 delete 语句中加上 where 条件,比如 where id>=0。
但是,delete 全表是很慢的,需要生成回滚日志、写 redo、写 binlog。所以,从性能角度考虑,你应该优先考虑使用 truncate table 或者 drop table 命令。
使用 delete 命令删除的数据,你还可以用 Flashback 来恢复。
而使用 truncate /drop table 和 drop database 命令删除的数据,就没办法通过 Flashback 来恢复了。为什么呢?
这是因为,即使我们配置了 binlog_format=row,执行这三个命令时,记录的 binlog 还是 statement 格式。binlog 里面就只有一个 truncate/drop 语句,这些信息是恢复不出数据的。
那么,如果我们真的是使用这几条命令误删数据了,又该怎么办呢?
误删库 / 表
这种情况下,要想恢复数据,就需要使用全量备份,加增量日志的方式了。
这个方案要求线上有定期的全量备份,并且实时备份 binlog。
在这两个条件都具备的情况下,假如有人中午 12 点误删了一个库,恢复数据的流程如下:
- 取最近一次全量备份,假设这个库是一天一备,上次备份是当天 0 点;
- 用备份恢复出一个临时库;
- 从日志备份里面,取出凌晨 0 点之后的日志;
- 把这些日志,除了误删除数据的语句外,全部应用到临时库。
这个流程的示意图如下所示:
关于这个过程,我需要和你说明如下几点:
- 为了加速数据恢复,如果这个临时库上有多个数据库,你可以在使用 mysqlbinlog 命令时,加上一个–database 参数,用来指定误删表所在的库。这样,就避免了在恢复数据时还要应用其他库日志的情况。
- 在应用日志的时候,需要跳过 12 点误操作的那个语句的 binlog:
- 如果原实例没有使用 GTID 模式,只能在应用到包含 12 点的 binlog 文件的时候,先用–stop-position 参数执行到误操作之前的日志,然后再用–start-position 从误操作之后的日志继续执行;
- 如果实例使用了 GTID 模式,就方便多了。假设误操作命令的 GTID 是 gtid1,那么只需要执行 set gtid_next=gtid1;begin;commit; 先把这个 GTID 加到临时实例的 GTID 集合,之后按顺序执行 binlog 的时候,就会自动跳过误操作的语句。
不过,即使这样,使用 mysqlbinlog 方法恢复数据还是不够快,主要原因有两个:
- 如果是误删表,最好就是只恢复出这张表,也就是只重放这张表的操作,但是 mysqlbinlog 工具并不能指定只解析一个表的日志;
- 用 mysqlbinlog 解析出日志应用,应用日志的过程就只能是单线程。我们在第 26 篇文章中介绍的那些并行复制的方法,在这里都用不上。
一种加速的方法是,在用备份恢复出临时实例之后,将这个临时实例设置成线上备库的从库,这样:
- 在 start slave 之前,先通过执行
change replication filter replicate_do_table = (tbl_name) 命令,就可以让临时库只同步误操作的表; - 这样做也可以用上并行复制技术,来加速整个数据恢复过程。
这个过程的示意图如下所示。
可以看到,图中 binlog 备份系统到线上备库有一条虚线,是指如果由于时间太久,备库上已经删除了临时实例需要的 binlog 的话,我们可以从 binlog 备份系统中找到需要的 binlog,再放回备库中。
假设,我们发现当前临时实例需要的 binlog 是从 master.000005 开始的,但是在备库上执行 show binlogs 显示的最小的 binlog 文件是 master.000007,意味着少了两个 binlog 文件。这时,我们就需要去 binlog 备份系统中找到这两个文件。
把之前删掉的 binlog 放回备库的操作步骤,是这样的:
- 从备份系统下载 master.000005 和 master.000006 这两个文件,放到备库的日志目录下;
- 打开日志目录下的 master.index 文件,在文件开头加入两行,内容分别是 “./master.000005”和“./master.000006”;
- 重启备库,目的是要让备库重新识别这两个日志文件;
- 现在这个备库上就有了临时库需要的所有 binlog 了,建立主备关系,就可以正常同步了。
不论是把 mysqlbinlog 工具解析出的 binlog 文件应用到临时库,还是把临时库接到备库上,这两个方案的共同点是:误删库或者表后,恢复数据的思路主要就是通过备份,再加上应用 binlog 的方式。
也就是说,这两个方案都要求备份系统定期备份全量日志,而且需要确保 binlog 在被从本地删除之前已经做了备份。
但是,一个系统不可能备份无限的日志,你还需要根据成本和磁盘空间资源,设定一个日志保留的天数。如果你的 DBA 团队告诉你,可以保证把某个实例恢复到半个月内的任意时间点,这就表示备份系统保留的日志时间就至少是半个月。
另外,我建议你不论使用上述哪种方式,都要把这个数据恢复功能做成自动化工具,并且经常拿出来演练。为什么这么说呢?
这里的原因,主要包括两个方面:
- 虽然“发生这种事,大家都不想的”,但是万一出现了误删事件,能够快速恢复数据,将损失降到最小,也应该不用跑路了。
- 而如果临时再手忙脚乱地手动操作,最后又误操作了,对业务造成了二次伤害,那就说不过去了。
延迟复制备库
虽然我们可以通过利用并行复制来加速恢复数据的过程,但是这个方案仍然存在“恢复时间不可控”的问题。
如果一个库的备份特别大,或者误操作的时间距离上一个全量备份的时间较长,比如一周一备的实例,在备份之后的第 6 天发生误操作,那就需要恢复 6 天的日志,这个恢复时间可能是要按天来计算的。
那么,我们有什么方法可以缩短恢复数据需要的时间呢?
如果有非常核心的业务,不允许太长的恢复时间,我们可以考虑搭建延迟复制的备库。这个功能是 MySQL 5.6 版本引入的。
一般的主备复制结构存在的问题是,如果主库上有个表被误删了,这个命令很快也会被发给所有从库,进而导致所有从库的数据表也都一起被误删了。
延迟复制的备库是一种特殊的备库,通过 CHANGE MASTER TO MASTER_DELAY = N 命令,可以指定这个备库持续保持跟主库有 N 秒的延迟。
比如你把 N 设置为 3600,这就代表了如果主库上有数据被误删了,并且在 1 小时内发现了这个误操作命令,这个命令就还没有在这个延迟复制的备库执行。这时候到这个备库上执行 stop slave,再通过之前介绍的方法,跳过误操作命令,就可以恢复出需要的数据。
这样的话,你就随时可以得到一个,只需要最多再追 1 小时,就可以恢复出数据的临时实例,也就缩短了整个数据恢复需要的时间。
预防误删库 / 表的方法
虽然常在河边走,很难不湿鞋,但终究还是可以找到一些方法来避免的。所以这里,我也会给你一些减少误删操作风险的建议。
第一条建议是,账号分离。这样做的目的是,避免写错命令。比如:
- 我们只给业务开发同学 DML 权限,而不给 truncate/drop 权限。而如果业务开发人员有 DDL 需求的话,也可以通过开发管理系统得到支持。
- 即使是 DBA 团队成员,日常也都规定只使用只读账号,必要的时候才使用有更新权限的账号。
第二条建议是,制定操作规范。这样做的目的,是避免写错要删除的表名。比如:
- 在删除数据表之前,必须先对表做改名操作。然后,观察一段时间,确保对业务无影响以后再删除这张表。
- 改表名的时候,要求给表名加固定的后缀(比如加 _to_be_deleted),然后删除表的动作必须通过管理系统执行。并且,管理系统删除表的时候,只能删除固定后缀的表。
rm 删除数据
其实,对于一个有高可用机制的 MySQL 集群来说,最不怕的就是 rm 删除数据了。
只要不是恶意地把整个集群删除,而只是删掉了其中某一个节点的数据的话,HA 系统就会开始工作,选出一个新的主库,从而保证整个集群的正常工作。
这时,你要做的就是在这个节点上把数据恢复回来,再接入整个集群。
当然了,现在不止是 DBA 有自动化系统,SA(系统管理员)也有自动化系统,所以也许一个批量下线机器的操作,会让你整个 MySQL 集群的所有节点都全军覆没。
应对这种情况,我的建议只能是说尽量把你的备份跨机房,或者最好是跨城市保存。
小结
今天,我和你讨论了误删数据的几种可能,以及误删后的处理方法。
但,我要强调的是,预防远比处理的意义来得大。
另外,在 MySQL 的集群方案中,会时不时地用到备份来恢复实例,因此定期检查备份的有效性也很有必要。
如果你是业务开发同学,你可以用 show grants 命令查看账户的权限,如果权限过大,可以建议 DBA 同学给你分配权限低一些的账号;你也可以评估业务的重要性,和 DBA 商量备份的周期、是否有必要创建延迟复制的备库等等。
数据和服务的可靠性不止是运维团队的工作,最终是各个环节一起保障的结果。
今天的课后话题是,回忆下你亲身经历过的误删数据事件吧,你用了什么方法来恢复数据呢?你在这个过程中得到的经验又是什么呢?
你可以把你的经历和经验写在留言区,我会在下一篇文章的末尾选取有趣的评论和你一起讨论。
上期问题时间
我在上一篇文章给你留的问题,是关于空表的间隙的定义。
一个空表就只有一个间隙。比如,在空表上执行:
begin;
select * from t where id>1 for update;
这个查询语句加锁的范围就是 next-key lock (-∞, supremum]。
验证方法的话,你可以使用下面的操作序列。你可以在图 4 中看到显示的结果。
评论区留言点赞板:
@老杨同志 给出了正确的分析和 SQL 语句验证方法;
@库淘淘 指出了 show engine innodb status 验证结论。