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

Kafka 报错 Message was too large，该如何处理？ · · · · · · · · · 945 7.7.8 TiCDC 同步时，在下游执行 DDL 语句失败会有什么表现，如何恢复？ · · · · · · · · · · · · · · · · · · 946 7.7.9 使用 TiCDC 同步消息到 Kafka 时报错 kafka: client has run out · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 950 7.8.7 Failed 同步任务失败后如何恢复？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 951 7.8.8 如何理解 Lightning 物理导入模式和 BR 恢复了数据之后，TiCDC 同步会出现卡 顿甚至卡住？· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 957 7.8.26 为什么恢复暂停的 changefeed 后，changefeed

· · · · · · · · 758 8.4 备份与恢复 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 758 8.4.1 TiDB 备份与恢复概述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 768 8.4.3 使用 BR 进行备份与恢复 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 852 8.5.4 基于备份与恢复的容灾方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · 699 8.4 备份与恢复 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 699 8.4.1 TiDB 备份与恢复概述 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 710 8.4.3 使用 BR 进行备份与恢复 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 789 8.5.4 基于备份与恢复的容灾方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

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

日志、系统指标等采集、分析；监控配置与报警；性能 指标收集与分析等等。 Backup & Restore 备份策略、备份方式、恢复方式、备份管理等等。 Disaster Recovery & High Availability Failover/Switchover、多可用区、数据恢复等等。 Security & Compliance 访问控制、审计、安全链接、加密存储等等。 Patching

Nacos 架构 这种机制保证了 Distro 协议可以作为⼀种 AP 协议，对于读操作都进行及时的响应。在网络分区 的情况下，对于所有的读操作也能够正常返回；当网络恢复时，各个 Distro 节点会把各数据分片的 数据进行合并恢复。 小结 Distro 协议是 Nacos 对于临时实例数据开发的⼀致性协议。其数据存储在缓存中，并且会在启动 时进行全量数据同步，并定期进行数据校验。 在 Distro 网络短暂不可用: 客户端需要能接受短暂网络抖动，需要⼀定重试机制，防止集群抖动，超过 阈值后需要自动切换 server，但要防止请求风暴。  断网演练：断网场景下，以合理的频率进行重试，断网结束时可以快速重连恢复。 49 > Nacos 架构 5. 安全性 支持基础的鉴权，数据加密能力。 6. 低成本多语⾔实现 在客户端层面要尽可能多的支持多语言，至少要支持⼀个 Java 服务端连接通道，可以使用多个主 写的协议不做改造是无法支持的，这意味着 Zookeeper 不能在 没有人工干预的情况下做到双机房容灾。在单机房断网情况下，使机房内服务可用并不难，难的是 如何在断网恢复后做数据聚合，Zookeeper 的单点写模式就会有断网恢复后的数据对账问题。Eure ka 的部署模式天然支持多机房容灾，因为 Eureka 采用的是纯临时实例的注册模式：不持久化、所 有数据都可以通过客户端心跳上报进行补

•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：