TiDB 在 WPS丨分享业务双机房建设实践

作者介绍：曹鹏，WPS 云平台运维 Leader；肖尚武，WPS 云平台 DBA；庾俊，WPS 云文档研发

一、背景

TiDB 在 WPS 使用算是国内较早的一批用户，WPS 分享业务就是在 TiDB-v2.x 稳定运行了几年。直到 2020 远程办公爆发式增长，数据量巨大，为提高稳定性和性能，同时考虑到数据安全等方面因素，规避单机房故障导致的业务不可用风险，多机房建设及稳定性提升已然成为 WPS IT 建设中的重要指标。经过 TiDB 在近几年内的快速迭代，v2.x 已是很古老的版本，新版本的特性升级在建设双机房的过程中显得更加容易落地。

业务使用场景

在工作和生活中我们常需要传输各种各样的文件。普通的传输方式传输时间久低效，无权限控制不安全，而分享协作它会将文件以分享方式发送给他人，减少了因文件过大带来的传输时间。还可以设置好友编辑权限、有效期、自定义关闭文件的分享权限，大大提高了文件传输的安全性。WPS 分享业务在数据库结构上有个特殊的服务，它需要在单表上使用多个维度的索引，一个表需要分别通过多字段组合来查询，而且数据量巨大，目前单表最大规模约几十亿条数据。如果用传统的分库分表来设计，虽然也可以解决问题，但是会面临很多麻烦，比如代码逻辑复杂，数据冗余，数据不一致等问题，而使用 TiDB 分布式数据库就能轻松应对这些问题。

数据库对比选型的思考

TiDB 高度兼容 MySQL 协议，基本可以当成 MySQL 使用；天然的分布式存储与计算分离的架构的设计，让多副本保存数据无需考虑单点问题；同时能够动态在线扩容缩容，对应用透明不影响业务，操作也相对简单。除此之外，TiDB 官方社区活跃，文档很齐全，遇到问题时官方的响应也很及时。

二、环境现状

2.1 现有架构

TiDB 版本：TiDB-v2.x

架构规模：7 台服务器，tikv 3 台高配[32C 256G 3T ***]，montior 1 台低配 [8C 64G 500G] ，pd/db 3 台中配[32C 128G 3T ***]

地区区域：IDC1 机房

2.2 双 IDC 架构

TiDB 版本：TiDB-v4.x

架构规模：14 台服务器（7 台服务器，tikv 3 台高配[32C256G3T***]，montior 1 台低配[8C64G500G] ，pd/db 3 台中配[32C128G3T***]）*2

地区区域：IDC1（主） + IDC2（从）

硬件选型：

组件 CPU 内存 硬盘类型 网络 实例数量 TiDB|PD 32 核 128 GB 3T *** 万兆网卡 6 TiKV 32 核 256 GB 3T *** 万兆网卡 6 监控 8 核 64 GB 500G SAS 千兆网卡 2

线上稳定运行一套数据库，硬件配置犹为重要。按官方推荐的配置，一套生产 TiDB 集群最低配置至少要 7 个节点[DB|PD 混部]，KV 存储设备官方建议使用 NVMe 协议的 ***，不超过 2T，我们基于 QPS、数据量的增长及现有的资源，直接拉满配置，当 Region 过多产生热点问题也可在 KV 节点快速扩容，服务器、交换机均采用万兆网卡。

2.3 环境说明

因为现有架构的 TiDB 版本是 2.x 版本 ，不支持 TiDB CDC 同步数据到另一个 IDC 集群，所以需要先升级版本；利用 TiDB 滚动开启 binlog，配置 Drainer 再增量同步到 TiDB-v4.x。

三、架构演变

3.1 同步架构

TiDB-v2 开启 binlog，设置 gc-time 720h，Dumpling 全量备份; Lightning 导入 TiDB-v4，配置 TiCDC 同步； TiDB-v2 配置 Drainer 增量同步至 TiDB-v4。

3.2 双机房高可用架构

配置内部 DNS 域名指向 HAProxy 代理，两个 HAProxy 同时解析到 IDC1-TiDB 集群，当 IDC1 不可用，切至 IDC2-TiDB 集群； 数据核验，包括定时核对，滚动核对； 应用切换连接域名。

四、实施步骤

4.1 流程简述

TiDB-v2.x 滚动开启 binlog； TiDB-v2.x 备份导出数据库，恢复到 IDC1-TiDB-v4.0 集群、IDC2-TiDB-v4.0 集群；配置 TiCDC，IDC1 增量同步数据到 IDC2-TiDB-v4.0 集群； TiDB-v2.x 配置 Drainer 增量同步到 TiDB-v4.x； 业务设置只读，检查数据一致性，指定时间核对表数据，sync-diff-inspector 滚动校验，停止 Drainer 同步，应用连接地址切换到域名："xxxx"； 测试检验业务功能模块是否正常。

4.2 实施步骤

4.2.1 TiDB-v2.x 滚动开启 binlog

修改 tidb-ansible/inventory.ini 文件设置 enable_binlog = True，表示 TiDB 集群开启 binlog。

## binlog trigger enable_binlog = True ## Binlog Part [pump_servers] pump1 ansible_host=ip1 deploy_dir=/disk/ssd/tidb/pump pump2 ansible_host=ip2 deploy_dir=/disk/ssd/tidb/pump pump3 ansible_host=ip3 deploy_dir=/disk/ssd/tidb/pump

部署 pump

ansible-playbook deploy.yml --tags=pump -l ${pump1_ip},${pump2_ip},${pump3_ip}

启动 pump_servers

ansible-playbook start.yml --tags=pump

更新并重启 TiDB_servers

ansible-playbook rolling_update.yml --tags=tidb

更新监控信息 如果部署了 Drainer 监控无信息，需要再次更新监控信息

ansible-playbook rolling_update_monitor.yml --tags=prometheus

查看 Pump 服务状态，登录到 TiDB 查看 ，结果 State 为 online 表示 Pump 启动成功。

show pump status; 4.2.2 备份导入

备份 TiDB 时限制内存的大小，并且指定导出的行数，防止 TiDB OOM

./dumpling -h xxx.xxx.xxx.xxx -P 4000 -u root -pxxxxxx -r 200000 --tidb-mem-quota-query 536870912 -t 1 -F 128MB -B shared_link -o $bakdir

完成备份，以 local 模式分别导入 TiDB-v4.0 IDC1 IDC2 机房集群，修改 tidb-lightning.toml

nohup /opt/tidb-toolkit-v4.x-linux-amd64/bin/tidb-lightning -config tidb-lightning.toml > nohup.out & 4.2.3 TiDB-v2.x 配置 Drainer 增量同步到 TiDB-v4.x

initial_commit_ts 可以在导出目录中找到 metadata 文件，其中的 pos 字段值即全量备份的时间戳

修改 tidb-ansible/inventory.ini 文件为 drainer_servers 主机组添加部署机器 IP

[drainer_servers] drainer_tidb ansible_host=ip1 initial_commit_ts="xxxx"

配置增量同步到下游 wq 集群 TiDB-v4.x

cd /srv/tidb-ansible/conf cp drainer.toml drainer_tidb_drainer.toml detect-interval = 10 [syncer] ignore-schemas = "INFORMATION_SCHEMA,PERFORMANCE_SCHEMA,mysql,test" txn-batch = 20 worker-count = 16 disable-dispatch = false safe-mode = false db-type = "TiDB" replicate-do-db = ["xxxx"] #只同步需要迁移的db [syncer.to] host = "xxx.xxx.xxx.xxx" user = "root" password = "xxxxxx" port = 4000

部署 Drainer

ansible-playbook deploy_drainer.yml

启动 Drainer

ansible-playbook start_drainer.yml

更新监控信息,再次更新监控信息

ansible-playbook rolling_update_monitor.yml --tags=prometheus 4.2.4 数据校验

数据同步配置好下一步就是核验数据的一致性，TiDB 不像 MySQL 可对比 binlog+pos 点确认数据一致性，对比两个 TiDB 集群的数据也没有太多的经验，开始我们采用比较原始的方法，写脚本对比表的数据量，业务空闲时定期去跑，指定 TSO 点去统计校验，也不好拿到一致性，从统计的数据看或多或少有些差异。后来换一种思路，TiDB 上游设置只读快速去核对，但翻了下官档没有找到；官网提供的 sync-diff-inspector 有些限制，不支持在线，滚动只支持表 range，具体参考： https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/sync-diff-inspector-overview

切换的时候我们研发开发了应用可设置只读的方式，采用了核心表的范围校验 sync-diff-inspector + 脚本统计数据核对，这套组合下来没有问题，我们认为数据是一致性的。

五、TiDB-CDC 双机房实践

5.1 配置 CDC 同步

TiCDC 是一款通过拉取 TiKV 变更日志实现的 TiDB 增量数据同步工具，具有将数据还原到与上游任意 TSO 一致状态的能力，这边主要用于 IDC1-TiDB 集群实时同步数据至 IDC2-TiDB 集群

tiup ctl cdc changefeed create --pd=http://ip1:2379 --sink-uri="TiDB://root:xxxxx@xxx.xxx.xxx.xxx:4000/?worker-count=16&max-txn-row=20000" --changefeed-id="simple-replication-task" #创建同步 tiup ctl cdc changefeed list --pd=http://ip1:2379 #查看同步ID tiup ctl cdc changefeed query -s --pd=http://ip1:2379 --changefeed-id=simple-replication-task #查看同步状态 tiup ctl cdc changefeed query --pd=http://ip1:2379 --changefeed-id=simple-replication-task #查看详细配置

5.2 TiDB-CDC 测试场景

TiDB 4.0 开启 CDC 同步后，压测脚本持续写入数据到主节点

cdc 重启 反复 kill cdc 进程 脚本持续写入更新 停 cdc 进程一小时， 重启 tidb follower tidb follower 停机一小时 重启 tidb master iptable 断网

结论：TiCDC 无大事务，数据同步的延迟基本在秒级别，同步结束后检查数据一致性。

5.3 HAProxy代理

部署配置参考官方： https://pingcap.com/zh/blog/best-practice-haproxy

下面简述下 HAProxy 冷切、热切的方式：

冷切换代理至 IDC2 机房 TiDB 集群，修改配置直接重启 HAProxy unlink haproxy.cfg ln -s hw-haproxy.cfg haproxy.cfg

  重启 HAProxy

systemctl stop haproxy.service systemctl start haproxy.service 热切：修改好配置文件先重启 IDC2 的 HAPoxry 热加载配置文件 修改 HAProxy 的代理端口 重启 IDC2 的 HAProxy 生效 pkill haproxy haproxy -f /etc/haproxy/haproxy.cfg -p /var/run/haproxy.pid -sf $(cat /var/run/haproxy.pid)

  3. 在 IDC1 节点 pkill haproxy ，修改配置文件一致性，再启动

六、总结

遇到的问题

1.导出大规模数据时的注意配置 TiDB GC，Dumpling 备份大表 TiDB OOM

处理方式：备份前设置 GC 时间：

update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE = 720h where VARIABLE_NAME = tikv_gc_life_time;

导入后同步数据追上，再修改回默认的 10m

Dumpling 导出大表强烈建议设置 -r xxx -f xxx 参数否则 TiDB OOM 的概率很高；参考： https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dumpling-overview/

Dumpling 设置 -r xxx -f xxx 参数 导出 MySQL 联合主键 [int,varchar] 类型大表很慢，长时间无法完成导出；反馈官方 PingCAP 老师，目前已经解决参考 PR： https://github.com/pingcap/tidb/issues/29386

2.TiDB-v2.x 开启 binlog，gc 导致磁盘空间占满，pump 卡住导致 TiDB 挂死

处理方式：binlog 配置 GC 时间，重启 TiDB 生效，不配置默认保留 7 天；开启，关闭 binlog 建议参考： https://asktug.com/t/topic/33170

3.DM迁移 MySQL 表排序规则问题

MySQL 建表时没有显示指定 COLLATE=utf8_general_ci，因 MySQL 默认 Collation: utf8mb4_general_ci，TiDB 默认的 utf8mb4_bin，DM 也没有找到可设置下游的排序规则参数；这边业务也需保持排序规则一致。

目前是这样处理的：在初始化 TiDB 集群先配置 new_collations_enabled_on_first_bootstrap 改为 true，然后在 TiDB 显示指定 COLLATE=utf8_general_ci 建表进行迁移；

其它小问题

TiCDC 同步数据大事务容易夯住，处理方式：避免大事务操作，拆分小事务，批量导入数据等；

强烈建议不使用 MySQL 保留关键字，历史原因业务在 TiDB-v2.x 使用了 MySQL 保留关键字没报错，在升级到 TiDB-v4.x 报错，建议规范还是得严格执行，否则出问题排查修复也需要时间；

TiDB 升级及双机房落地收益

按照线上业务监控的 QPS，相同的配置业务访问延时更低，在数据量不断增加性能不减，为分享业务提供高性能的服务。

新版本的 Dashboard 提供的图形化界面，可用于监控及诊断 TiDB 集群，快速定位 SQL 语句性能缓慢及发生性能抖动的原因。

最大收益还是双机房高可用，在成本允许的情况下，TiCDC 实现主机房向备机房同步数据，延迟小维护简单，在验收环节模拟机房灾难性断网演练，可快速切到备用机房，真正实现机房级别容灾。

七、感谢

WPS 分享业务得以顺利升级 TiDB-v4 版本、数据迁移、双机房落地实施，感谢 PingCAP 工程师们的帮助和支持，及时地响应解决我们测试过程中所遇到的问题，让 TiDB 在 WPS 业务组推广更顺畅，有更多的业务使用场景。