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专栏/.../

《数据迁移》--单库迁移

 Ming  发表于  2022-09-30
原创迁移

前言

采用Dumpling+Lightning+TiDB Binlog的方式进行

Dumpling介绍: 导出数据的格式可分为:SQL格式、CSV格式 支持将数据导出到Amazon S3当中 还可以针对SQL文件进行压缩为gz格式

Lightning介绍: 将全量数据告诉导入导TiDB集群的工具 导入数据的格式:Dumpling输出的数据、CSV文件和Amazon生成的Apache Parquet文件

TiDB Binlog介绍: 收集 TiDB 的 binlog,并提供准实时备份和同步功能 拥有Pump、Drainer组件,支持水平扩容

no-alt + no-alt + no-alt

Dumpling参数介绍

参数 用法 说明
--filetype --filetype sql | --filetype csv 指定导出数据的格式-(默认为SQL格式)
-o -o /data/dumping 指定存储dumpling导出数据的目录
--filter / -f -f "*.*" -f "test.*" -f "!test.t2" --fileter "*.*" --filter "test.*" --filter "!test.t2" 指定导出库表()正则表达式 过滤之前,需要保证可以查到规则的库,即 -f "*.*"
-t -t 8 指定导出的线程数,通过增加线程提升dumpling导出速度 根据实际情况来进行合理规划,防止内存消耗过大,负载太高
-r -r 1 | -r 200000 开启后 Dumpling 会开启表内并发,提高导出大表的速度 3.0版本以前,需要指定固定值来进行,3.0版本以后>0代表开启
-F / --filesize -F 1GiB | --filesize 500MiB 划分table数据的大小(注明单位如:B、KiB、MiB、GiB)
-T / --tables-list -T test.t1,test.t3,schema.table --tables-list test.t1,test.t3,schema.table 指定导出的库.表 (用于导出多个库的某个个表进行)

Lightning参数介绍

[lightning] [checkpoint] [tikv-importer] [mydumper] [tidb] [post-restore]
level enable backend data-source-dir host checksum
file schema sorted-kv-dir x port analyze
check-requirements x x x user x
table-concurrency x x x password x
region-concurrency x x x status-port x
io-concurrency x x x pd-addr x

TiDB Binlog参数介绍

Pump Drainer
data-dir data-dir
gc initial-commit-ts
log-file log-file
gen-binlog-interval log-level
heartbeat-interval detect-interval
x syncer.replicate-do-table

注释:以上参数只是列举出采用了的参数,并不代表所有参数,具体配置还需根据官方文档进行添加、更改。

背景

在制定迁移任务之前,我们通常会考虑数据库的数据量大小,与为了尽量不影响业务,可能通常会在深夜进行导出,白天停止导出计划。 1、在这种供我们导出时间有明确规定的情况下,可能会因为数据量过大的情况,导致数据导入时间不够而执行失败 2、GC时间我们也没法强行进行过大的设置,有很大的风险导致意外发生

在这种情况之下,我们需要考虑好针对于数据迁移的规划,为此写了一偏关于单库分表导出的内容,以此来解决不可能长时间进行的问题。

规划

一、从导出的数据量入手,来判断进行导出的数据量大小

  • 可以通过sql来进行估算数据量的大小
select table_name,concat(round(DATA_LENGTH/1024/1024/1024,''),'G') as data_size from INFORMATION_SCHEMA.TABLES where table_schema="test" order by 2 desc;
  • 也可以通过监控信息来确定数据量的大小(监控只能看到整个TiDB的大小或各个节点的大小,并不能看到指定库的大小)

二、判断数据导出需要的大致时间,进行规划

  • 当我们确定了大致的数据量大小后,我们可以在测试环境进行一下试验,判断数据导出所需要消耗的时间
  • 根据我们得出的判断,再根据业务给的允许我们导出的时间来进行制定计划
  • 假设我这里给的是一晚上5h时间,那我由于单库过大,所以需要将指定的库拆分为两次进行数据导出

实施

一、通过上面判断我们可以得到单表的数据量估算值,通过这个估算值来对单表进行划分

假设有t1/t2/t3/t4/t....个库

我会将这库分为两次导出,将两张大表单独导出,剩下小表统一导出,保证导出时间足够。
dumpling_test1:导出t1、t2
dumpling_test2:导出t3、t4、t......

二、划分好导出的顺序之后我们就会针对此次导出进行脚本编写

vim dumpling_start_test.sh
------------------------------------------
#!/bin/bash
nohup ./dumpling -h -P -u -p "password" \
-T test.t1,test.t2 \
-F 1GiB -t 4 -r 200000 \
-o /data/dumpling_test1/ > nohup.out1 &
vim dumpling_start.sh
------------------------------------------
#!/bin/bash
nohup ./dumpling -h -P -u -p "password" \
-f 'test.*' -f '!test.t1' -f '!test.t2' \
-F 1 GiB -t 4 -r 200000 -o /data/dumpling_test2/ > nohup.out2 &

三、对导出数据的命令执行,这样我们会通过两次来进行单库的导出

sh dumpling_start_test.sh

注意:不要忘记调整GC的时间,防止在导出过程中GC过期导致任务报错

update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE="5h " where VARIABLE_NAME="tikv_gc_life_time";

四、对导出数据进行导入

1、编辑Lightning配置文件
vim lightning.toml
-------------------------------配置文件------------------------------------------------------------------------------
[lightning]
level = "info"
file = "日志目录/lightning.log"
index-concurrency = 2
table-concurrency = 6
region-concurrency = 10
io-concurrency = 5
check-requirements = false

[checkpoint]
enable = true
schema = "lightning_full_checkpoint"

[tikv-importer]
backend = "local"
sorted-kv-dir = "目录"

[mydumper]
data-source-dir = "Dumpling导出数据目录"

[tidb]
host = "$host"
port = $port
user = "$user"
password = "$password"
status-port = "$status_port"
pd-addr = "$ip:$port"

build-stats-concurrency = 16
distsql-scan-concurrency = 32
index-serial-scan-concurrency = 16
checksum-table-concurrency = 32

[post-restore]
checksum = "required"
analyze = "required"

2、编辑启动lightning脚本
vim lightning_start.sh
------------------------启动脚本--------------------------------------------------------------------------------------
#!/bin/bash
nohup ./tidb-lightning -config lightning.toml > nohup_lightning.out &

3、启动Lightning脚本,观察导入进度
sh lightning_start.sh

注意事项:Dumpling导出数据的目录要明确

五、Lightning导入数据后,开启binlog做增量同步

而pump的GC时间是有限制的,不能开太长,如果导出的过多,肯定是不能放在一起在进行增量同步的,那样会导致drainer调取不到pump的binlog

所以在执行一个导入计划之后,就针对一个计划开启增量同步 注意事项: 1、过滤同步的时候需要注意优先级别 2、下游自动生成的tidb_binlog库,我们需要设置不同的名字来进行区分 3、迁移的上游需要提前开启了binlog、pump

1、编辑drainer扩容文件
vim drainer.toml
-----------------------
drainer_servers:
  - host: 
    port: 
    deploy_dir: "/data/drainer/deploy"
    log_dir: "/data/drainer/log"
    data_dir: "/data/drainer/data"
    commit_ts: xxxxxxxxxxxx
    config: 
      syncer.db-type: "tidb"
      syncer.to.host: ""
      syncer.to.user: ""
      syncer.to.password: ""
      syncer.to.port: 
      syncer.replicate-do-table: 
      - db-name ="test"
      - tbl-name = "t1"
      syncer.to.checkpoint:
        schema: "tidb_binlog_test"
#syncer.replicate-do-table同步指定表
#syncer.ignore-table排除指定表    排除之前需要有可排除的库,可以用syncer.replicate-do-db指定

2、扩容drainer
tiup cluster scale-out $cluster_name drainer.toml

六、当我们所有的数据都迁移完毕之后,我们现在有多个drainer,这时候我们可以把drainer进行合并

当所有的drainer将增量数据追平以后,我们可以在扩容一个drainer以最小的checkpoint为时间点,进行整个库的增量同步

查看延迟,追平后,将其他drainer进行缩容即可

七、当我们的drainer合并完以后,开始进行数据校验sync-diff-inspector

合并drainer可以防止我们需要执行多次sync-diff-inspector 如果表中有double、json、bit、blob,需要找出来进行忽略 snapshot通过对应的下游checkpoint获取

采用的5.4版本的sync-diff-inspector #每个版本的数据校验参数差距不小

1、查找该表中是否有double、json、bit、blob
select TABLE_NAME,TABLE_NAME,COLUMN_NAME,DATA_TYPE,COLUMN_TYPE from information_schema.columns where COLUMN_TYPE in ('double','json','bit','blob') and TABLE_SCHEMA="test";

2、编辑sync-diff-inspector配置文件
vim sync-diff-inspector.toml
-------------------------------
check-thread-count = 4
export-fix-sql = true
check-struct-only = false
[data-sources]
[data-sources.tidb1]
  host = ""
  port = 
  user = ""
  password = ""
  snapshot = ""
[data-sources.tidb2]
  host = ""
  port = 
  user = ""
  password = ""
  snapshot = ""
[task]
  output-dir = "/data/sync-tidb"
  source-instances = ["tidb1"]
  target-instance = "tidb2"
  target-check-tables = ["tbasic.*"]
###有double、json、bit、blob的列需要添加config条件进行过滤

3、编辑启动sync-diff-inspector脚本
vim sync-diff.sh
--------------------------------------
#!/bin/bash
nohup ./sync-diff-inspector --config ./sync-diff-inspector.toml > nohup_sync-diff.out &

总结

整体来说,这篇文章主要是介绍对于大数据量迁移过程中使用的一种策略,针对数据量过大带来的烦恼,结合自己做过的实践来进行编写的,有几个值得注意的地方,在每个步骤的过程中进行了标记,注释。

本文并没有过多的介绍相应的理论,而是大概的讲述了整体的一个步骤流程。

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版权声明:本文为 TiDB 社区用户原创文章,遵循 CC BY-NC-SA 4.0 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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