数据误删的解决方案

当然,传统的高可用架构是不能预防误删数据的,因为主库的一个drop table命令,会通过binlog传给所有从库和级联从库,进而导致整个集群的实例都会执行这个命令。
虽然我们之前遇到的大多数的数据被删,都是运维同学或者DBA背锅的。但实际上,只要有数据操作权限的同学,都有可能踩到误删数据这条线。
今天我们就来聊聊误删数据前后,我们可以做些什么,减少误删数据的风险,和由误删数据带来的损失。
为了找到解决误删数据的更高效的方法,我们需要先对和MySQL相关的误删数据,做下分类:
  1. 使用delete语句误删数据行;
  1. 使用drop table或者truncate table语句误删数据表;
  1. 使用drop database语句误删数据库;
  1. 使用rm命令误删整个MySQL实例。

误删行

我们提到如果是使用delete语句误删了数据行,可以用Flashback工具通过闪回把数据恢复回来。
Flashback恢复数据的原理,是修改binlog的内容,拿回原库重放。而能够使用这个方案的前提是,需要确保binlog_format=row 和 binlog_row_image=FULL。
具体恢复数据时,对单个事务做如下处理:
  1. 对于insert语句,对应的binlog event类型是Write_rows event,把它改成Delete_rows event即可;
  1. 同理,对于delete语句,也是将Delete_rows event改为Write_rows event;
  1. 而如果是Update_rows的话,binlog里面记录了数据行修改前和修改后的值,对调这两行的位置即可。
如果误操作不是一个,而是多个,会怎么样呢?比如下面三个事务:
(A)delete ... (B)insert ... (C)update ...
现在要把数据库恢复回这三个事务操作之前的状态,用Flashback工具解析binlog后,写回主库的命令是:
(reverse C)update ... (reverse B)delete ... (reverse A)insert ...
也就是说,如果误删数据涉及到了多个事务的话,需要将事务的顺序调过来再执行。
需要说明的是,我不建议你直接在主库上执行这些操作。
恢复数据比较安全的做法,是恢复出一个备份,或者找一个从库作为临时库,在这个临时库上执行这些操作,然后再将确认过的临时库的数据,恢复回主库。
为什么要这么做呢?
这是因为,一个在执行线上逻辑的主库,数据状态的变更往往是有关联的。可能由于发现数据问题的时间晚了一点儿,就导致已经在之前误操作的基础上,业务代码逻辑又继续修改了其他数据。所以,如果这时候单独恢复这几行数据,而又未经确认的话,就可能会出现对数据的二次破坏。
当然,我们不止要说误删数据的事后处理办法,更重要是要做到事前预防。我有以下两个建议:
  1. sql_safe_updates参数设置为on。这样一来,如果我们忘记在delete或者update语句中写where条件,或者where条件里面没有包含索引字段的话,这条语句的执行就会报错。
  1. 代码上线前,必须经过SQL审计。
你可能会说,设置了sql_safe_updates=on,如果我真的要把一个小表的数据全部删掉,应该怎么办呢?
如果你确定这个删除操作没问题的话,可以在delete语句中加上where条件,比如where id>=0
但是,delete全表是很慢的,需要生成回滚日志、写redo、写binlog。所以,从性能角度考虑,你应该优先考虑使用truncate table或者drop table命令。
使用delete命令删除的数据,你还可以用Flashback来恢复。而使用truncate /drop tabledrop database命令删除的数据,就没办法通过Flashback来恢复了。为什么呢?
这是因为,即使我们配置了binlog_format=row,执行这三个命令时,记录的binlog还是statement格式。binlog里面就只有一个truncate/drop 语句,这些信息是恢复不出数据的。
那么,如果我们真的是使用这几条命令误删数据了,又该怎么办呢?

误删库/表

这种情况下,要想恢复数据,就需要使用全量备份,加增量日志的方式了。这个方案要求线上有定期的全量备份,并且实时备份binlog。
在这两个条件都具备的情况下,假如有人中午12点误删了一个库,恢复数据的流程如下:
  1. 取最近一次全量备份,假设这个库是一天一备,上次备份是当天0点;
  1. 用备份恢复出一个临时库;
  1. 从日志备份里面,取出凌晨0点之后的日志;
  1. 把这些日志,除了误删除数据的语句外,全部应用到临时库。
这个流程的示意图如下所示:
数据恢复流程-mysqlbinlog方法
数据恢复流程-mysqlbinlog方法
关于这个过程,我需要和你说明如下几点:
  1. 为了加速数据恢复,如果这个临时库上有多个数据库,你可以在使用mysqlbinlog命令时,加上一个–database参数,用来指定误删表所在的库。这样,就避免了在恢复数据时还要应用其他库日志的情况。
  1. 在应用日志的时候,需要跳过12点误操作的那个语句的binlog:
      • 如果原实例没有使用GTID模式,只能在应用到包含12点的binlog文件的时候,先用–stop-position参数执行到误操作之前的日志,然后再用–start-position从误操作之后的日志继续执行;
      • 如果实例使用了GTID模式,就方便多了。假设误操作命令的GTID是gtid1,那么只需要执行set gtid_next=gtid1;begin;commit; 先把这个GTID加到临时实例的GTID集合,之后按顺序执行binlog的时候,就会自动跳过误操作的语句。
不过,即使这样,使用mysqlbinlog方法恢复数据还是不够快,主要原因有两个:
  1. 如果是误删表,最好就是只恢复出这张表,也就是只重放这张表的操作,但是mysqlbinlog工具并不能指定只解析一个表的日志;
  1. 用mysqlbinlog解析出日志应用,应用日志的过程就只能是单线程。之前介绍的那些并行复制的方法,在这里都用不上。
一种加速的方法是,在用备份恢复出临时实例之后,将这个临时实例设置成线上备库的从库,这样:
  1. 在start slave之前,先通过执行change replication filter replicate_do_table = (tbl_name) 命令,就可以让临时库只同步误操作的表;
  1. 这样做也可以用上并行复制技术,来加速整个数据恢复过程。
这个过程的示意图如下所示。
数据恢复流程-master-slave方法
数据恢复流程-master-slave方法
可以看到,图中binlog备份系统到线上备库有一条虚线,是指如果由于时间太久,备库上已经删除了临时实例需要的binlog的话,我们可以从binlog备份系统中找到需要的binlog,再放回备库中。
假设,我们发现当前临时实例需要的binlog是从master.000005开始的,但是在备库上执行show binlogs 显示的最小的binlog文件是master.000007,意味着少了两个binlog文件。这时,我们就需要去binlog备份系统中找到这两个文件。
把之前删掉的binlog放回备库的操作步骤,是这样的:
  1. 从备份系统下载master.000005和master.000006这两个文件,放到备库的日志目录下;
  1. 打开日志目录下的master.index文件,在文件开头加入两行,内容分别是 “./master.000005”和“./master.000006”;
  1. 重启备库,目的是要让备库重新识别这两个日志文件;
  1. 现在这个备库上就有了临时库需要的所有binlog了,建立主备关系,就可以正常同步了。
不论是把mysqlbinlog工具解析出的binlog文件应用到临时库,还是把临时库接到备库上,这两个方案的共同点是:误删库或者表后,恢复数据的思路主要就是通过备份,再加上应用binlog的方式。
也就是说,这两个方案都要求备份系统定期备份全量日志,而且需要确保binlog在被从本地删除之前已经做了备份。
但是,一个系统不可能备份无限的日志,你还需要根据成本和磁盘空间资源,设定一个日志保留的天数。如果你的DBA团队告诉你,可以保证把某个实例恢复到半个月内的任意时间点,这就表示备份系统保留的日志时间就至少是半个月。
另外,我建议你不论使用上述哪种方式,都要把这个数据恢复功能做成自动化工具,并且经常拿出来演练。为什么这么说呢?
这里的原因,主要包括两个方面:
  1. 虽然“发生这种事,大家都不想的”,但是万一出现了误删事件,能够快速恢复数据,将损失降到最小,也应该不用跑路了。
  1. 而如果临时再手忙脚乱地手动操作,最后又误操作了,对业务造成了二次伤害,那就说不过去了。

延迟复制备库

虽然我们可以通过利用并行复制来加速恢复数据的过程,但是这个方案仍然存在“恢复时间不可控”的问题。
如果一个库的备份特别大,或者误操作的时间距离上一个全量备份的时间较长,比如一周一备的实例,在备份之后的第6天发生误操作,那就需要恢复6天的日志,这个恢复时间可能是要按天来计算的。
那么,我们有什么方法可以缩短恢复数据需要的时间呢?
如果有非常核心的业务,不允许太长的恢复时间,我们可以考虑搭建延迟复制的备库。这个功能是MySQL 5.6版本引入的。
一般的主备复制结构存在的问题是,如果主库上有个表被误删了,这个命令很快也会被发给所有从库,进而导致所有从库的数据表也都一起被误删了。
延迟复制的备库是一种特殊的备库,通过 CHANGE MASTER TO MASTER_DELAY = N命令,可以指定这个备库持续保持跟主库有N秒的延迟。
比如你把N设置为3600,这就代表了如果主库上有数据被误删了,并且在1小时内发现了这个误操作命令,这个命令就还没有在这个延迟复制的备库执行。这时候到这个备库上执行stop slave,再通过之前介绍的方法,跳过误操作命令,就可以恢复出需要的数据。
这样的话,你就随时可以得到一个,只需要最多再追1小时,就可以恢复出数据的临时实例,也就缩短了整个数据恢复需要的时间。

预防误删库/表的方法

虽然常在河边走,很难不湿鞋,但终究还是可以找到一些方法来避免的。所以这里,我也会给你一些减少误删操作风险的建议。
第一条建议是,账号分离。这样做的目的是,避免写错命令。比如:
  • 我们只给业务开发同学DML权限,而不给truncate/drop权限。而如果业务开发人员有DDL需求的话,也可以通过开发管理系统得到支持。
  • 即使是DBA团队成员,日常也都规定只使用只读账号,必要的时候才使用有更新权限的账号。
第二条建议是,制定操作规范。这样做的目的,是避免写错要删除的表名。比如:
  • 在删除数据表之前,必须先对表做改名操作。然后,观察一段时间,确保对业务无影响以后再删除这张表。
  • 改表名的时候,要求给表名加固定的后缀(比如加_to_be_deleted),然后删除表的动作必须通过管理系统执行。并且,管理系删除表的时候,只能删除固定后缀的表。

rm删除数据

其实,对于一个有高可用机制的MySQL集群来说,最不怕的就是rm删除数据了。只要不是恶意地把整个集群删除,而只是删掉了其中某一个节点的数据的话,HA系统就会开始工作,选出一个新的主库,从而保证整个集群的正常工作。
这时,你要做的就是在这个节点上把数据恢复回来,再接入整个集群。
当然了,现在不止是DBA有自动化系统,SA(系统管理员)也有自动化系统,所以也许一个批量下线机器的操作,会让你整个MySQL集群的所有节点都全军覆没。
应对这种情况,我的建议只能是说尽量把你的备份跨机房,或者最好是跨城市保存。
 
以上讨论了误删数据的几种可能,以及误删后的处理方法。
但,我要强调的是,预防远比处理的意义来得大。
另外,在MySQL的集群方案中,会时不时地用到备份来恢复实例,因此定期检查备份的有效性也很有必要。
如果你是业务开发同学,你可以用show grants命令查看账户的权限,如果权限过大,可以建议DBA同学给你分配权限低一些的账号;你也可以评估业务的重要性,和DBA商量备份的周期、是否有必要创建延迟复制的备库等等。
数据和服务的可靠性不止是运维团队的工作,最终是各个环节一起保障的结果。

QA

回忆下你亲身经历过的误删数据事件吧,你用了什么方法来恢复数据呢?你在这个过程中得到的经验又是什么呢?
 
A1
维护一张表,需要手动修改大量数据的状态,sql就很多,然后我保存到txt文件中以附件的形式发给部门老大审批,部门老大审批后转发邮件给运维,然后运维这哥们用的是360浏览器,他预览的sql,然后全部复制到客户端执行,但是问题也在这,360浏览器预览的时候由于文本偏长,到了某一条语句只有前半部分的update语句,没有后面的条件,然后就悲剧了。全表的状态都变成同一个。然后我就特别莫名其妙,还被老大批了一顿。说我写的脚本有问题。这锅我可不背,我把脚本在本地备份库跑了一遍又一遍就是没有问题。然后我再去运维哥们那,叫他再复制一下脚本就发现问题了。好在执行脚本前进行了表备份。扩展一下,如果你用谷歌浏览器就不会出现这种问题!发现问题后,立马恢复了数据
A2
修改生产的数据,或者添加索引优化,都要先写好四个脚本:备份脚本、执行脚本、验证脚本和回滚脚本。备份脚本是对需要变更的数据备份到一张表中,固定需要操作的数据行,以便误操作或业务要求进行回滚;执行脚本就是对数据变更的脚本,为防Update错数据,一般连备份表进行Update操作;验证脚本是验证数据变更或影响行数是否达到预期要求效果;回滚脚本就是将数据回滚到修改前的状态。
虽说分四步骤写脚本可能会比较繁琐,但是这能够很大程度避免数据误操作。
A3
线上误truncate表的,最终选择的处理过程如下:
1、创建一个同版本的空mysql实例,建一个名字+结构一模一样的表
2、discard这个表的tablespace
3、从之前的备份集中 innobackupex --apply-log 并记录binlog位置(用innobackupex备份的)。还原后找到误操作表的.ibd文件,copy到新实例对应的位置
4、在之前创建的mysql实例上import tablespace
5、利用mysqlbinlog 处理增量数据
6、最后导出 再导入