UCloud 优刻得 3/120 38 39 40 40 41 41 43 43 43 46 49 49 52 53 55 57 57 58 58 59 60 备份恢复 备份恢复 设置备份策略 调整⾃动备份策略 ⼿动备份 删除备份数据 备份恢复 Dashboard/监控访问 监控访问 代理节点 配置访问代理 访问 实例 实例 创建TiDB Serverless实例 查看TiDB实例列表 查看TiDB实例详情 Binlog GC 关闭 Binlog 如何使⽤ 如何使⽤TiFlash 简介 步骤⼀ 开启TiFlash 步骤⼆ 按表构建TiFlash副本 步骤三 使⽤TiFlash 备份恢复 备份恢复 设置备份策略 调整⾃动备份策略 ⼿动备份 备份恢复 参数配置 参数配置 进⼊管理⻚⾯ 查看 修改 ⽬录 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 5/120 概览 概览 产品简介 什么是TiDB 产品优势 适⽤场景 整体架构 实例类型 计费说明 计费指南 回收 操作指南 TiDB 实例 ⽤⼾ 备份恢复 Dashboard/监控访问 TiDB Serverless 实例 ⽤⼾ Binlog同步 TiFlash管理 备份恢复 参数配置调整 告警通知 证书管理 数据库审计 安全组 数据迁移 性能数据 概览 分布式NewSQL数据库 TiDB Copyright

监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 数据迁移 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB Controller 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 数据迁移概述 全量导入 增量导入 故障诊断 TiDB 周边工具 Syncer Loader TiDB-Binlog PD Control TiKV Control TiDB Controller ACID 事务。 真正金融级高可用 相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保 证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。 一站式 HTAP 解决方案 TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP

•服务质量要求：数据不能丢、服务随时可用、弹性扩缩容 要什么 •成百上千台存储节点 •磁盘故障、机器故障、网络故障概率性发生 有什么 分布式存储系统需要满足接口需求，并且有持续监控、错误检测、容错与自动恢复的能力 以达到高可靠、高可用、高可扩分布式存储的要素 要 素 拆 解 数据分布 —— 无中心节点/中心节点 均 衡 地址空间的每段数据会分布在不同机器的磁盘上，如 d等 • 强一致性协议对异常的容忍较差 使用WARO一致性协议 • 所有副本写完成返回客户端 • 延迟取决于所有副本中最慢的那一个块存储场景 为云主机提供云盘，云盘提供随机读写、快照（数据备份，灾备使用）、镜像（模板，自定义）功能。块存储场景 为物理机提供块设备 Linux IO栈 应用程序 -> 文件系统 -> 块设备层 -> 不同协议/驱动使用中的问题 • io抖动（一致性协议）： io持续抖动，但util未100% io持续抖动，util持续100% 网络丢包 随着loss增大，还有部分io 随着loss增大，无法进行io 机器宕机 io略微波动 io卡住10s以上 机器卡住 io抖动4s 不可恢复主要亮点 — 高质量 良好的模块化和抽象设计；完善的测试体系 单元测试覆盖率 lines functions link Curve 85.4% 89% curve Ceph 37.1% 43

计算层，与存储彻底剥离开来，实际是微服务化架构， 可以自由伸缩，并自动故障转移，采用读写分离，适应 高负荷的场景。另外也需要进一步将计算和内存分离出 来，使得计算层彻底变为无状态，可以做到灵活的拓展 能力和故障恢复能力。这样在计算层也实现了Serverless 模式。 • 通过RDMA，绕过CPU，直接和远端内存通信，在计算与 存储分离、计算与内存分离架构上，提升网络利用率和 性能，也能得到传统数据库网络和性能上一样的体验。 写入HBase中，分析结果输出到用户的监控前端系统展示，实现物联网数据的实时 监控分析。 优势 易接入： 轻松对接消息系统、流计算系统 高并发： 满足千万级并发访问 存算分离： 按需分别订购计算与存储，成本低、故障恢复快 利用HTAP模式，可以将查询和分析合并 起来，更加节约成本，并提高了性能 高级能力-云原生数据库-应用的基石-4-端到端安全 DB计算层 分布式共享 存储 分布式 内存 DB计算层 分布式共享 峰填谷，把慢服务分离到 后置链路，提升整个业务链路的性能。 高SLA 云原生应用将对消息这种云原生BaaS服务有更高的SLA要求，应用将假设其依赖的云原生服务具备跟云一样的可用性，从而不需要去建设备份链 路来提高应用的可用性，降低架构的复杂度。只有做到与云一样的可用性，云在服务就在，才能称为真正的云原生服务。 低成本 （Serverless化） 在过去，每家公司自建消息中间件集群，或是自研的、或

灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar： 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly.c 单节点可以存储很多⽇志 • I/O隔离 Apache BookKeeper： 诞⽣场景 streamnative.io 企业级流存储层： 节点对等的架构 • openLedger(组内节点数⽬, 数据备份数⽬, 等待刷盘节点数⽬） • openLedger(5, 3, 2) streamnative.io 企业级流存储层： 读写⾼可⽤性（容错） streamnative.io 企业级流存储层：

DB Sharding vs NewSQL DB Sharding NewSQL | TiDB 工作内容 工作量 工作内容 工作量 项目设计 阶段 分库分表设计 数据库中间件路由配置 数据库主从备份设计 月级别 类似单机数据库，不需要做任 何设计、修改 0 项目开发 阶段 事务处理机制 - 由应用保证 跨库、跨表查询 - 由应用保证 月级别 类似单机数据库，事务由底层 数据库提供，支持透明分布式 4、主生产中心故障时，需手动切换业务 MySQL 没有原生的安全的同步方案 NewSQL | TiDB 简单配置即可保障所有的数据中心 100% 同步，真正意义上的多活 完全实现 国标（信息安全技术-信息系统灾难恢复规范GBT 20988-2007 ）最高等级 第六级的要求（RTO = 0，RPO = 0） NewSQL - 大数据量下高压力实时处理的完美解决方案 随着业务增长，需要处理的数据量不断增加，系统架构师面临多种挑战：

（e）重点领域使用者应增强网络安全、供应链安全等方面的能力，降低 人工智能系统被攻击、重要数据被窃取或泄露的风险，保障业务不中断。 （f） 重点领域使用者应合理限制人工智能系统对数据的访问权限，制定 数据备份和恢复计划，定期对数据处理流程进行检查。 （g）重点领域使用者应确保操作符合保密规定，在处理敏感数据时使用 加密技术等保护措施。 （h）重点领域使用者应对人工智能行为和影响进行有效监督，确保人工

Mesh雏形 • 物理机、sidecar • Local & Remote，主与备 • 轻量级客户端、本地调用 • Local Proxy负责服务治理与 远程通信 • Remote Proxy负责备份和非 主流流量 JavaApp Local Proxy OSP Server Service Registry Service Config Center Remote Proxy Cluster EnvoyClient端不基于IPTable劫持 • Istio的设计很美好，但现实总是很残酷 • IPTable性能不总是足够好 • 任何组件都有不可用的时候。客户端无论如何都要有自切换的能力和可 用的备份 • 尽量减少外部组件依赖。业务/运维总会有各种特殊的需求，依赖外部组 件会给自定义需求带来障碍。 • 保持客户端选择proxy的自由度和灵活性，在我们的实践中好处大 于坏处胖客户端 vs. 应对客户端增多的情况。容量超标则临时转移 到remote proxyRemote Proxy的价值 • 主要职责：备份流量、临时流量、非主要流量 • 高可用架构上的补充：sidecar是很美好，但总有一些时候，你的 sidecar挂掉时，你的客户端是不想/不能跟sidecar一起死的。此时 唯一能救火的，就是客户端能够自动切换（sdk自带），并且有 备份（remote proxy）可用 • 运维的便利性，如 • 升级Local

步骤中出现的错误处理如下： 步骤 1 出错，啥事都没发生 步骤 2 出错，等同于创建硬连接出错，恢复机制如下： 将源文件的 nlink 减一 步骤 3 出错，相当于创建了硬链接，但是没有删除源文件，此时源文件和目标文件同时存在，恢复机制如下： 删除目标文件 dentry 将源文件的 nlink 减一 备注： 如果这一步骤出错，并且恢复机制没有执行成功，那么会导致一些问题：© XXX Page 3 of 15 3 有可能没办法被正常回收 (nlink 始终大于 0)，恢复机制如下： 对于这一步出错，没有恢复机制，与 unlink 操作失败一样的处理（因为 dentry 删除了，而 inode 却没被回收，会被当成孤儿节点去处理） 如果采用 chubaofs 的方案，需要考虑以下问题： 以上的恢复进制如果没执行成功怎么办？ 客户端存活的情况下，应该多尝试几次，直至成功 但是如果恢复机制尝试多次没成功，或者客户端挂掉、宕机该如何处理？ 宕机该如何处理？ 步骤 1：忽略 步骤 2：只是给 nlink + 1 了，这个 ，同步骤 4 恢复机制一样，当做孤儿节点来处理 等同于 unlink 操作时删除了 dentry 而 nlink 没减一的情况 步骤 3： ，就会同时存在 src、dst 的 dentry，相当于多了一个硬链接，Linux 和 POSIX 这一步出错 接口中表明这允许一段时间内存在，但是最终还是要原子性，所以这

复杂的应用软件架构，在开发、测试、运维 团队之间建成了认知的“墙”，团队间配合效 率低，故障排查慢，阻碍了软件价值的流动 无法满足用户对于业务快速研发、 稳定交付的要求 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时、按需扩展/收缩所 用资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 场景 1 如果生产中一台Web应用服务器故障，恢复这台服务器需要 做哪些事情？ 场景 2 如果应用负载升高/降低，如何及时按需扩展/收缩所用 资源？ 场景 3 如果业务系统要升级，如何平滑升级？万一升级失败是 否能够自动回滚？整个过程线上业务持续运行不中断。 传统稳态业务环境难以高效承载敏态应用 发现故障 （假死） 创建 新实例 配置 运行环境 部署当前 应用版本 添加 监控 配置 日志采集 测试确认 服务正常运行 实例 加入集群 恢复正常 工作量 成本 新一代架构（微服务）应用的对承载平台提出新要求 传统实践中，主要采用虚机/物理机+SpringCloud等微服务框架的方式承载微服务应用。但在一个虚机/服务器上