TiDB上百T数据拆分实践

背景

提高TiDB可用性，需要把多点已有上百T TiDB集群拆分出2套

挑战

1、现有需要拆分的12套TiDB集群的版本多(4.0.9、5.1.1、5.1.2都有)，每个版本拆分方法存在不一样

2、其中5套TiDB，数据量均超过10T、最大的TiDB集群目前数据量62T、单TiDB集群备份集大，消耗大量磁盘空间和带宽资源

空间最大3套集群

3、tidb使用方式多样（每种方式拆分方法不同），有直接读写tidb，也有mysql->tidb汇总分析查询，也有tidb->cdc->下游hive

4、全量备份TiDB在业务高峰期是否会产生性能影响

5、大数据量的拆分数据的一致性保证

方案

目前TiDB官方提供的同步工具有：

DM全量+增量（该方法无法用于tidb->tidb，适用于MySQL->TiDB）

BR全量物理备份+CDC增量同步（CDC同步在tidb、tikv节点OOM后修复成本高https://github.com/pingcap/tiflow/issues/3061）

BR全量物理备份+binlog增量（类似于MySQL记录所有变更的binlog日志，TiDB binlog由Pump(记录变更日志)+Drainer(回放变更日志)组成，我们采用该方法进行全量+增量同步拆分）

备份与恢复工具 BR

TiDB Binlog

因TiDB拆分BR全量物理备份+binlog增量涉及周期长，我们分为4个阶段进行

第一阶段

1、清理现有TiDB集群无用数据

按月分表tidb库有无用的表，如3个月前的xxxx 日志表

2、升级GZ现有15套TiDB集群（12套TiDB集群需要1分为2）版本至5.1.2

趁这次拆分统一GZ tidb版本，解决挑战1

set @@global.tidb_analyze_version = 1; #tidb_analyze_version为2时出现OOM几率大，5.4版本开始该默认值从2改为1 https://github.com/pingcap/tidb/issues/31748

第二阶段

1、新机器部署好相同版本5.1.2TiDB集群

set @@global.tidb_analyze_version = 1;

2、目的端，源端所有tikv tiflash挂载好NFS，pd节点上安装好BR

Exteral storge采用***云NFS网盘，保障tikv备份目的端和还原全量来源端都能在同一目录，NFS网盘空间自动动态增加+限速备份以应对挑战2

3、独立3台机器部署好12套TiDB集群pump收集binlog(端口区分不同TiDB集群)

pump，drainer采用独立16C, 32G机器保障增量同步最大性能

注意：为保障tidb计算节点的可用性，需设置ignore-errorbinlog关键参数

server_configs: tidb: binlog.enable: true binlog.ignore-error: true

4、修改pump组件 GC时间为7天

binlog保留7天保障全量备份->到增量同步过程能接上

pump_servers: - host: xxxxx config: gc: 7 #需reload重启tidb节点使记录binlog生效

5、备份TiDB集群全量数据至NFS Backup & Restore 常见问题

注意：每个TiDB集群在同一个NFS建不同备份目录

注意：源老TiDB集群分别限速(备份前后对读写延迟时间基本无影响)进行错峰全量备份(存在之前多个TiDB集群同时备份把NFS 3Gbps网络带宽打满情况)以减轻对现有TiDB读写、NFS的压力以应对挑战2

mkdir -p /tidbbr/0110_dfp chown -R tidb.tidb /tidbbr/0110_dfp #限速进行全业务应用库备份 ./br backup full \ --pd "xxxx:2379" \ --storage "local:///tidbbr/0110_dfp" \ --ratelimit 80 \ --log-file /data/dbatemp/0110_backupdfp.log #限速进行指定库备份 ./br backup db \ --pd "xxxx:2379" \ --db db_name \ --storage "local:///tidbbr/0110_dfp" \ --ratelimit 80 \ --log-file /data/dbatemp/0110_backupdfp.log 12.30号45T TiDB集群全量备份耗时19h，占用空间12T [2021/12/30 09:33:23.768 +08:00] [INFO] [collector.go:66] ["Full backup success summary"] [total-ranges=1596156] [ranges-succeed=1596156] [ranges-failed=0] [backup-checksum=3h55m39.743147403s] [backup-fast-checksum=409.352223ms] [backup-total-ranges=3137] [total-take=19h12m22.227906678s] [total-kv-size=65.13TB] [average-speed=941.9MB/s] ["backup data size(after compressed)"=12.46TB] [BackupTS=430115090997182553] [total-kv=337461300978]

6、每个新建TiDB集群单独同步老TiDB集群用户密码信息

注意：BR全量备份不备份tidb mysql系统库，应用、管理员用户密码信息可用开源pt-toolkit工具包pt-show-grants导出

7、恢复NFS全量备份至新TiDB集群

注意：新TiDB集群磁盘空间需充裕，全量备份还原后新TiDB集群占用空间比老TiDB集群多几个T，和官方人员沟通是由于还原时生成sst的算法是lz4，导致压缩率没有老TiDB集群高

注意：tidb_enable_clustered_index，sql_mode 新老TiDB集群这2参数必须一致

8、tiup扩容drainer进行增量同步

扩容前确认下游checkpoint信息不存在或已清理

如果下游之前接过drainer，相关位点在目标端tidb_binlog.checkpoint表中，重做的时候需要清理

注意：因源最大TiDB集群长期平均写入TPS在6k左右，在增大worker-count回放线程数后，尽管目的端域名解析到3个tidb节点，单个drainer增量还是无法追上延迟（回放速度最高在3k TPS），后和TiDB官方沟通改成按3个drainer（不同drainer同步不同库名）并行增量同步延迟追上（3个drainer增量让“漏斗”没有堆积，源流入端数据能及时到达目标流出端）

注意：多个drainer并行增量必须指定目的端checkpoint.schema为不同库 drainer配置说明

＃从备份文件中获取全量备份开始时的位点TSO grep "BackupTS=" /data/dbatemp/0110_backupdfp.log 430388153465177629 #第一次一个drainer进行增量同步关键配置 drainer_servers: - host: xxxxxx commit_ts: 430388153465177629 deploy_dir: "/data/tidb-deploy/drainer-8249" config: syncer.db-type: "tidb" syncer.to.host: "xxxdmall.db.com" syncer.worker-count: 550 #第二次多个drainer进行并行增量同步 drainer_servers: - host: xxxxxx commit_ts: 430505424238936397 #该位点TSO为从第一次1个drainer增量停止后目的端checkpoint表中的Commit_Ts config: syncer.replicate-do-db: [db1,db2,....] syncer.db-type: "tidb" syncer.to.host: "xxxdmall.db.com" syncer.worker-count: 550 syncer.to.checkpoint.schema: "tidb_binlog2"

1个drainer进行增量延迟越来越大

3个drainer进行并行增量同步最慢一条增量链路：9h追了近1天数据

3个drainer并行同步目的端写入1.2w TPS > 源端6k写入TPS

9、配置新建tidb grafana&dashboard 域名

建grafana、dashboard的域名指向生产nginx代理，由nginx代理grafana 端口，dashboard 端口

第三阶段

1、check新老TiDB集群数据同步一致性情况

TiDB在全量和增量时会自行进行数据一致性校验，我们主要关注增量同步延迟情况，并随机count(*)源目的端表

#延迟检查方法一：在源端TiDB drainer状态中获取最新已经回复TSO再通过pd获取延迟情况 mysql> show drainer status; +-------------------+-------------------+--------+--------------------+---------------------+ | NodeID | Address | State | Max_Commit_Ts | Update_Time | +-------------------+-------------------+--------+--------------------+------------------8:23.431 +0800 CST logic: 669 #延迟检查方法二：在grafana drainer监控中观察 tidb-Binlog->drainer->Pump Handle TSO中current值和当前实际时间做延迟比较 曲线越陡，增量同步速率越快

2、tiflash表建立&CDC同步在新TiDB集群建立&新mysql->tidb汇总同步链路闭环(DRC-TIDB)

tiflash

源端tidb生成目的端 新建tiflash语句

SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica WHERE TABLE_SCHEMA = <db_name> and TABLE_NAME = <table_name> SELECT concat(alter table ,table_schema,.,table_name, set tiflash replica 1;) FROM information_schema.tiflash_replica where table_schema like dfp%;

CDC链路闭环

在老TiDB CDC同步中选取1个TSO位点在新TiDB中建立CDC至kafka topic同步

DRC-TIDB链路闭环（自研mysql->tidb合库合表同步工具）

上图左右为DRC-TIDB拆分前后状态

1、左老drc-tidb同步规则copy到右新drc-tidb，不启动drc-tidb同步(记录当前时间T1)

2、drainer同步现有TiDB数据至新建TiDB链路启用安全模式replace(syncer.safe-mode: true)插入

3、修改左drc-tidb同步源目的地址为闭环，并启动drc-tidb（记录当前时间T2）

4、右tidb grafana drainer监控中check当前同步时间checkpoint是否>=T2（类似于tikv follower-read），若没有则等待延迟追上

5、右tidb集群增量同步修改edit-config drainer配置文件，去掉mysql-tidb同步的库名（所有库同步增加指定库名同步）并reload drainer节点

commit_ts: 431809362388058219 config: syncer.db-type: tidb syncer.replicate-do-db: - dmall_db1 该DB为直接读写 - dmall_db2 该DB为从mysql同步而来，需去掉

6、修改右drc-tidb同步源目的地址为闭环，并启动右drc-tidb（drc-tidb采用幂等同步，会重复消费copy同步规则T1时间到现在now的mysql binlog）

3、每个新TiDB集群ANALYZE TABLE 更新表统计信息

不是必须，更新统计信息为最新可以避免查询sql索引选择走错

第四阶段

1、左tidb集群应用域名解析至新建tidb计算节点

2、批量kill右TiDB集群左应用的连接

存在脚本多次批量kill tidb pid;在右tidb节点依然有大量左应用的连接，因此左应用滚动重启后右tidb节点左应用连接释放

3、移除老TiDB集群->新TiDB集群增量同步drainer链路

注意：因多个TiDB集群共用的1台高配drainer机器，node_exporter(采集机器监控agent)也是多个TiDB集群共用，当A TiDB集群停止drainer链路，B C TiDB集群会报node_exporter不存活告警

总结

不同TiDB版本的升级统一版本很有必要，一是拆分方法的通用，减少拆分的复杂度，二是享受新版本的特性，减低运维管理成本

目标TiDB集群磁盘空间需足够充裕

在源TiDB写入压力大时增量同步binlog到目的端的延迟保障需要drainer按库名进行并发增量同步

TiDB拆分涉及步骤多，能提前做的步骤就提前错，真正总拆分的时间窗口很短

感谢TiDB官方社区对我们的技术支持，路漫漫其修远兮，我们将上下而求索