DR Auto-Sync 用户手册索引

专栏 - 同城双中心自适应同步方案 —— DR Auto-Sync 详解 | TiDB 社区

专栏 - DR Auto-Sync 搭建和计划内切换操作手册 | TiDB 社区

专栏 - DR Auto-Sync 的 ACID 恢复功能简介和长期断网应急处理方案 | TiDB 社区

一、版本选择及方案限制

1.1 版本选择

请在 6.1.0 或更高版本上使用 DR Auto-Sync 功能。

二、前言

DR Auto-Sync 是一种跨同城两中心（网络延迟<1.5ms，带宽>10Gbps）部署的单一集群方案，即两个数据中心只部署一个 TiDB 集群，两中心间的数据复制通过集群自身 Raft 机制完成。两中心可同时对外进行读写服务，任一中心发生故障不影响数据一致性。

图 1

三、部署 TiDB 集群

3.1 集群部署拓扑

DR Auto-Sync 双活模式部署拓扑如下（示例），需要开启 TiDB 的两个特殊功能：

Placement-Rules，用以设定每个 TiKV 的角色 Voter - 该 TiKV 上的 replica 可投票、可被选为 leader Follower - 该 TiKV 上的 replica 可投票，不可被选为 leader Learner - 该 TiKV 上的 replica 只异步接收日志，不参与投票

DR Auto-Sync，用以开启两中心自适应同步复制功能

图 2 样例拓扑

192.168.239.69192.168.239.70192.168.239.71192.168.239.72tidbtidbtidbtidb2*tikv2*tikv2*tikv2*tikvpdpdpdtiuptiuptiup ctltiup ctltiup clustertiup clusterprometheusprometheusalertmgralertmgrgrafanagrafanajqjq对集群所有节点的免密 ssh对集群所有节点的免密 sshpd-recover

表 1

注意：包含 ctl 组件在内，集群所有组件的版本都不应低于 v6.1.0

3.2 TiKV Label 设计

Placement-Rules 与 DR Auto-Sync 都需要在配置好 Label 的集群上运行。本案例采用双中心 3 Voter 副本 + 1 Learner 副本，共 8 个 TiKV 实例部署，Label 设计如图：

图 3

Label 原理和规划请参考专栏文章： 专栏 - TiDB 集群的可用性详解及 TiKV Label 规划 | TiDB 社区

3.3 拓扑文件示例

global: user: tidb ssh_port: 22 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1 data_dir: /data1/sa_cluster_1/ os: linux arch: amd64 monitored: node_exporter_port: 39100 blackbox_exporter_port: 39115 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/monitor-39100 data_dir: /data1/sa_cluster_1/monitor_data log_dir: /deploy/sa_cluster_1/monitor-39100/log server_configs: tidb: oom-use-tmp-storage: true performance.max-procs: 0 performance.txn-total-size-limit: 2147483648 prepared-plan-cache.enabled: true tikv-client.copr-cache.capacity-mb: 10240.0 tikv-client.max-batch-wait-time: 0 tmp-storage-path: /data1/sa_cluster_1/tmp_oom split-table: true tikv: coprocessor.split-region-on-table: true readpool.coprocessor.use-unified-pool: true readpool.storage.use-unified-pool: false server.grpc-compression-type: none storage.block-cache.shared: true pd: enable-cross-table-merge: false replication.enable-placement-rules: true schedule.leader-schedule-limit: 4 schedule.region-schedule-limit: 2048 schedule.replica-schedule-limit: 64 replication.location-labels: ["dc","logic","rack","host"] tiflash: {} tiflash-learner: {} pump: {} drainer: {} cdc: {} tidb_servers: - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 port: 4000 status_port: 10080 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tidb-4000 - host: 192.168.239.70 ssh_port: 22 port: 4000 status_port: 10080 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tidb-4000 - host: 192.168.239.71 ssh_port: 22 port: 4000 status_port: 10080 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tidb-4000 - host: 192.168.239.72 ssh_port: 22 port: 4000 status_port: 10080 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tidb-4000 tikv_servers: - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 port: 20160 status_port: 20180 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20160 data_dir: /data1/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc1",logic: "logic1",rack: "r1",host: "192_168_239_69" } - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 port: 20161 status_port: 20181 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20161 data_dir: /data2/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc1",logic: "logic1",rack: "r1",host: "192_168_239_69" } - host: 192.168.239.70 ssh_port: 22 port: 20160 status_port: 20180 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20160 data_dir: /data1/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc1",logic: "logic2",rack: "r1",host: "192_168_239_70" } - host: 192.168.239.70 ssh_port: 22 port: 20161 status_port: 20181 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20161 data_dir: /data2/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc1",logic: "logic2",rack: "r1",host: "192_168_239_70" } - host: 192.168.239.71 ssh_port: 22 port: 20160 status_port: 20180 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20160 data_dir: /data1/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc2",logic: "logic3",rack: "r1",host: "192_168_239_71" } - host: 192.168.239.71 ssh_port: 22 port: 20161 status_port: 20181 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20161 data_dir: /data2/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc2",logic: "logic3",rack: "r1",host: "192_168_239_71" } - host: 192.168.239.72 ssh_port: 22 port: 20160 status_port: 20180 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20160 data_dir: /data1/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc2",logic: "logic4",rack: "r1",host: "192_168_239_72" } - host: 192.168.239.72 ssh_port: 22 port: 20161 status_port: 20181 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/tikv-20161 data_dir: /data2/sa_cluster_1/tikv_data config: server.labels: { dc: "dc2",logic: "logic4",rack: "r1",host: "192_168_239_72" } pd_servers: - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 name: pd-192.168.239.69-2379 client_port: 2379 peer_port: 2380 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/pd-2379 data_dir: /data1/sa_cluster_1/pd_data - host: 192.168.239.70 ssh_port: 22 name: pd-192.168.239.70-2379 client_port: 2379 peer_port: 2380 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/pd-2379 data_dir: /data1/sa_cluster_1/pd_data - host: 192.168.239.72 ssh_port: 22 name: pd-192.168.239.72-2379 client_port: 2379 peer_port: 2380 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/pd-2379 data_dir: /data1/sa_cluster_1/pd_data monitoring_servers: - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 port: 10090 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/prometheus-10090 data_dir: /data1/sa_cluster_1/prometheus_data - host: 192.168.239.71 ssh_port: 22 port: 10090 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/prometheus-10090 data_dir: /data1/sa_cluster_1/prometheus_data grafana_servers: - host: 192.168.239.69 ssh_port: 22 port: 3000 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/grafana-3000 - host: 192.168.239.71 ssh_port: 22 port: 3000 deploy_dir: /deploy/sa_cluster_1/grafana-3000

3.4 备份关键配置

1）集群部署完成后，复制源文件到两个同城容灾中心的 tiup 上

scp -r .tiup/storage/cluster/clusters/sa1 192.168.239.71:/home/tidb/.tiup/storage/cluster/clusters/

2）并在两个 tiup 上分别验证是否生效

tiup cluster display sa1

3）在两个中心的服务器上保留原始拓扑文件的备份

3.5 监控组件调整

两个 grafana 在启动后会都连接到第一个 Prometheus 上，须手工为两个 grafana 增加增加缺失的容灾中心 Prometheus 数据源。

四、配置 Placement-Rules 并启用 DR Auto-Sync 功能

4.1 使用 jq 查看 TiKV 和 region 关键信息

查看 store 基本信息 store --jq=".stores[] | {id: .store.id, address: .store.address, state_name: .store.state_name, capacity: .status.capacity, available: .status.available, region_count: .status.region_count}"

列出所有 region region --jq=".regions[] | {id:.id}"

检查没有 learner peer 的 region region --jq=.regions[] | select(.peers | any(.role_name=="Learner") | not) | {id: .id, peers: [.peers]}

4.2 配置 Placement Rules

1）在集搭建后，导入初始数据之前，完成 DR Auto-Sync 的相关配置

config placement-rules rule-bundle save --in="/home/tidb/topology/rules.json"

rules.json 文件内容：

[ { "group_id": "pd", "group_index": 0, "group_override": false, "rules": [ { "group_id": "pd", "id": "logic1", "start_key": "", "end_key": "", "role": "voter", "count": 1, "location_labels": ["dc", "logic", "rack", "host"], "label_constraints": [{"key": "logic", "op": "in", "values": ["logic1"]}] }, { "group_id": "pd", "id": "logic2", "start_key": "", "end_key": "", "role": "voter", "count": 1, "location_labels": ["dc", "logic", "rack", "host"], "label_constraints": [{"key": "logic", "op": "in", "values": ["logic2"]}] }, { "group_id": "pd", "id": "logic3", "start_key": "", "end_key": "", "role": "voter", "count": 1, "location_labels": ["dc", "logic", "rack", "host"], "label_constraints": [{"key": "logic", "op": "in", "values": ["logic3"]}] }, { "group_id": "pd", "id": "logic4", "start_key": "", "end_key": "", "role": "learner", "count": 1, "location_labels": ["dc", "logic", "rack", "host"], "label_constraints": [{"key": "logic", "op": "in", "values": ["logic4"]}] } ] } ]

2）检查配置是否加载

config placement-rules show

3）检查没有 learner peer 的 region

region --jq=.regions[] | select(.peers | any(.role_name=="Learner") | not) | {id: .id, peers: [.peers]}

4）如过存在尚未转换的 learner peer，参考该命令促进 voter 到 learner 角色的转换（示例）

operator add remove-peer 6066 6

第一个数字为 region id，第二个数字为 store id

4.3 配置 DR Auto-Sync

1）增加 DR Auto-Sync 配置

config set replication-mode dr-auto-sync config set replication-mode dr-auto-sync label-key dc config set replication-mode dr-auto-sync primary dc1 config set replication-mode dr-auto-sync dr dc2 config set replication-mode dr-auto-sync primary-replicas 2 config set replication-mode dr-auto-sync dr-replicas 1 config set replication-mode dr-auto-sync pause-region-split true 开启 ACID 恢复功能（可选）

2）检查配置是否生效

config show replication-mode

五、灾难前的准备工作

注意，灾难发生后将难以收集恢复集群所需要的信息！

因此，灾难前的准备工作需要在完成前四章的部署后，以及集群拓扑改变（如，扩容、缩容、迁移、端口号变更等）后，按本章内容操作，做到有备无患，降低 RTO。

5.1 制作 TiUP 的灾难恢复 meta.yaml 文件

1）集群部署完成后，复制元文件到两个同城容灾中心的 tiup 上

scp -r .tiup/storage/cluster/clusters/sa1 192.168.239.71:/home/tidb/.tiup/storage/cluster/clusters/

2）在容灾中心的 tiup 上验证是否生效

tiup cluster display sa1

图 4. 集群完整拓扑

3）就地备份容灾中心 tiup 管理的集群元信息文件 cp ~/.tiup/storage/cluster/clusters/sa1/meta.yaml ~/.tiup/storage/cluster/clusters/sa1/meta_full.yaml

4）制作集群的灾难恢复 meta.yaml 文件

编辑该文件，移除含有主中心 ip 的的各组件实例

~/.tiup/storage/cluster/clusters/sa1/meta.yaml

5）检查灾备组件拓扑，确认所有主中心组件都不予显示，且包含了容灾中心的全部组件 tiup cluster display sa1

图 5. 灾难恢复组件拓扑

5.2 收集并记录集群信息

1）通过 pd-ctl 查看 cluster id 并记录，当所有 PD 都无法恢复的时候可以使用该信息重建 PD

cluster

2）通过 pd-ctl 查看 store 基本信息并记录 store --jq=".stores[] | {id: .store.id, address: .store.address, state_name: .store.state_name, capacity: .status.capacity, available: .status.available, region_count: .status.region_count}"

5.3 部署 pd-recover

恢复数据时将使用 pd-recover 修改 PD 元信息，将其 allocate id 强制提升 100000000，以避免 allocate id 回退。

1）参照官方文档，下载 v6.1.0 版本以上的 pd-recover

wget https://download.pingcap.org/tidb-v6.1.0-linux-amd64.tar.gz

2）将 pd-recover 部署在容灾中心 tiup 所在服务器，并记录存放路径

5.4 准备灾难恢复脚本 —— 基于 pd-ctl 的在线恢复（v6.1.0+ 适用）

1）脚本需要的输入

tiup 中记录的集群名称，对应脚本中 CLUSTER_NAME 变量

在第 5.2 章节收集的信息中，筛选出主中心（即发生灾难的中心，这些宕机的 TiKV 将被移除）所有 TiKV 的 store id，对应脚本中 STORE_ID 变量

tiup ctl 版本，对应脚本中 CTL_VERSION 变量

5.3 章节中部署的 pd-recover 存放路径，对应脚本中 PD_RECOVER_DIR 变量

根据实际 label 修改脚本第 40-60 行，将 placement-rules 调整为容灾中心的所有 TiKV 实例承载 2 个可投票副本

图 6. 将 Learner 转为 Voter 的 Placement-Rules 配置样例

2）灾难恢复脚本（样例）disaster_recovery.sh #/!bin/bash source ~/.bash_profile

#========== parameter ============== CLUSTER_NAME=sa1 # unhealthy store_id list STORE_ID="1,3,14,16" CTL_VERSION=v6.1.0 PD_RECOVER_DIR=/home/tidb/tidb-community-toolkit-v6.1.0-linux-amd64/ #tikv-servers information TIKV_IP_DATA_LIST=`tiup cluster display ${CLUSTER_NAME} -R tikv|grep tikv |grep -v tiup|awk {print $3","$7}|xargs` #pd connection information PD_CONN=`tiup cluster display ${CLUSTER_NAME} |grep pd|grep -v tiup|awk {print $1}` #pd deploy dir PD_DEPLOY_DIR=`tiup cluster display ${CLUSTER_NAME} |grep pd|grep -v tiup|awk {print $8}` if [ x${STORE_ID} == x ] then echo " usage : sh disaster_recover.sh primary_store_id[,primary_store_id][,.....]" exit 1 fi #stop cluster tiup cluster stop ${CLUSTER_NAME} --yes echo "=====================================================Disaster Recovery begins=======================================================================" echo " ------------------------------------------------- 1. force-new-cluster ------------------------------------------------" tiup cluster exec ${CLUSTER_NAME} -R pd --command "sed -i /pd-server/ s#pd-server#pd-server --force-new-cluster# ${PD_DEPLOY_DIR}/scripts/run_pd.sh" #start pd tiup cluster start ${CLUSTER_NAME} -N ${PD_CONN} tiup cluster start ${CLUSTER_NAME} -R tikv echo " ------------------------------------------------- 2. update the placement-rules -----------------------------------------------" #generate the new rules json cat > rules_dr.json <<EOF [ { "group_id": "pd", "group_index": 0, "group_override": false, "rules": [ { "group_id": "pd", "id": "dc1", "start_key": "", "end_key": "", "role": "voter", "count": 2, "location_labels": ["dc", "logic", "rack", "host"], "label_constraints": [{"key": "dc", "op": "in", "values": ["dc2"]}] } ] } ] EOF #update the placement-rules tiup ctl:${CTL_VERSION} pd -u http://${PD_CONN} config placement-rules rule-bundle save --in="rules_dr.json" #disable dr auto-sync tiup ctl:${CTL_VERSION} pd -u http://${PD_CONN} config set replication-mode majority echo " ------------------------------------------------- 3. remove all unhealthy tikv stores from cluster ------------------------------------------------" echo "remove unhealthy stores : "${STORE_ID} tiup ctl:${CTL_VERSION} pd -u http://${PD_CONN} unsafe remove-failed-stores ${STORE_ID} while true do status=`tiup ctl:${CTL_VERSION} pd -u http://${PD_CONN} unsafe remove-failed-stores show |grep Unsafe recovery finished |wc -l` if [ $status -eq 1 ] then break fi done tiup ctl:${CTL_VERSION} pd -u http://${PD_CONN} unsafe remove-failed-stores show >> /tmp/unsafe_remove_failed_stores.log echo "remove finished, please check the log(/tmp/unsafe_remove_failed_stores.log) for more detail." echo " ------------------------------------------------- 4. recover pd server -----------------------------------------------" #allocate-id +100000000 ${PD_RECOVER_DIR}/pd-recover --from-old-member --endpoints=http://${PD_CONN} tiup cluster restart ${CLUSTER_NAME} -N ${PD_CONN} --yes echo " ------------------------------------------------- 5. reload cluster -----------------------------------------------" # restart cluster tiup cluster restart ${CLUSTER_NAME} --yes echo "=====================================================Disaster Recovery finished======================================================================="

3）灾难恢复脚本处理流程说明

强制恢复单副本 PD（两中心按 3:2 部署了 5 个 PD 的场景，可以任选其中一个 PD 进行恢复，容灾中心另一个 PD 将被弃用）

调整 Placement-Rules 将 Learner 副本转为 Voter，即恢复后的集群为 2 副本模式

关闭 DR Auto-Sync 功能，转为默认的 Majority 模式

使用 pd-ctl 在线清除主中心所有 TiKV

使用 pd-recover 使 PD allocate-id +100000000，确保后续分配的 region id 等不会发生回退

5.6 灾难恢复演练

编写好灾难恢复脚本后，用户需要在准生产环境上做充分的演练，以确保：

脚本被放置于容灾中心 tiup 所在用户路径下；

脚本能准确的执行，一旦灾难发生无需调整任何参数，可直接运行；

记录脚本的执行时间，为整个业务的灾难恢复手册以及 RTO 的计算提供重要输入。

六、启用灾难恢复方案的必要条件

集群由于主中心数据节点全部或部分宕机，导致集群无法提供完整的数据服务，且经人工确认无法在短时间内恢复的；

灾难恢复脚本运行期间主中心与容灾中心的网络保持断开状态，避免突然连通的主中心组件对灾难恢复造成干扰。可以通过调整路由表等网络运维手段实现。

七、灾难恢复

进入灾难恢复阶段，首先需要通过容灾中心 PD 的 Data Dir 路径中存储的 DR_STATE 文件来确认双中心网络断开前的复制状态： cat /data1/sa_cluster_1/pd_data/DR_STATE {"state":"sync","state_id":2158}

根据双中心网络断开前的复制状态的不同，灾难恢复分为两种情况：

宕机前的复制状态为 sync 或 async

使用准备好的灾难恢复脚本进行数据恢复。这种情况恢复的数据是具备 ACID 一致性，可以直接让集群提供服务。

RPO 需要通过双中心全局状况来判断。

宕机前的复制状为 sync_recover

确保 pause-region-split 自上一次 sync 状态后从未被关闭过，否则 DR 副本不具备 ACID 恢复能力。

使用准备好的灾难恢复脚本进行数据恢复。

通过灾难恢复脚本恢复后，还需要进行 ACID 恢复才能将数据调整至 ACID 一致性的状态，确保数据具备一致性后，方可让集群提供服务。

RPO 需要通过双中心全局状况来判断。

八、灾难恢复的后续处理

8.1 及时扩容集群至 3 副本状态

灾难恢复后的集群为 2 副本模式，需要及时扩充服务器（来自于生产备用区）并将集群扩容至 3 副本模式以恢复集群的容灾能力。

8.2 主中心恢复后的操作

1）若故障前的数据还在，需要将主中心的组件全部移除。可以参考第 5.1 章节，编辑主中心 tiup 的 meta 文件进行残余组件移除。 2）将主中心的服务器通过扩容的方式加入到灾难恢复后的集群中。 3）等待数据重平衡完成，将 7.1 扩容的临时服务器缩容掉。 4）参考第四章内容将集群调整回 DR Auto-Sync 模式。

以上操作，除TiDB 组件的缩容之外，都可以在线进行。

九、附录

9.1 关闭 DR Auto-Sync 功能的命令

config set replication-mode majority

9.2 通过 PD http api 确认复制状态的命令

curl http://127.0.0.1:2379/pd/api/v1/replication_mode/status