## Greenplum备份恢复浅析 姓名：___ 邮箱：zhuodao.zwj@alibaba-inc.com 公司：阿里云 Greenplum数据备份恢复： 1. 数据量较大 2. 不能完全使用Xlog日志备份 3. 需要保证数据完整性和一致性 ## Greenplum提供了： 1. 非并行备份和恢复： --pg_dump和pg_dumpall（pg_restore） --copy、psql --copy、psql 2. 并行备份和恢复 --gpcrondump（gpdbrestore） ## 并行备份和恢复  gpcrondump  gpcrondump命令使用-K 来指定唯一时间戳来标示某个备份集文件，其中如果当前备份目录中存在更未来的备份集，则备份报错。 gpcrondump命令使用-t 或者--table-file，-T或者--exclusive-table-file，-s或者--sche

o copy files efficiently ## • Part 2: • psutil 第1部分 ○基础的 Unix 概念 ○基础的 Socket 操作 ○高效的传输文件 ☐高效的复制文件 第2部分 ○ psutil ## UNIX concepts (oversimplified) [简单聊聊 Unix 的相关概念] ## System call / 系统调用 - 系统调用 I/O • open() • read() • write() Processes / 进程 • fork() • kill() • wait() Filesystem / 文件系统 • chmod() • mkdir() • getcwd() Communication / 通信 • pipe() • splice() • mmap() ## Kernel / 203d8521/p10_1.jpg) ## File descriptors / 文件描述符 - it's a reference to "something" (usually a file) - it can be mixed with system calls - 是对文件/套接字等资源的引用 ● 可以和系统调用连用 ## Print >>>

## 微信 SQLite 数据库 损坏恢复实践 johnwhe (何俊伟) ☐ 问题背景 ☐ 常规做法 ☐ 数据备份 ◇ Repair Kit ☐ 组合方案 ## SQLite 恢复 ## 问题背景 微信聊天记录只存客户端 微信团队 欢迎你再次回到微信。如果你在... SQLCipher 加密数据库 ## 问题背景 ☐ SQLite 概率性损坏 ☐ 1/20,000 ~ 256MB ~1%，1GB ~1% ☐ 设备断电、kernel crash、空间不足 ☐ 问题背景 ☐ 常规做法 ☐ 数据备份 ◇ Repair Kit ☐ 组合方案 ## SQLite 恢复 ## 常规做法 .dump 命令 来自 SQLite 命令行工具 ☐ 整个 DB 输出为 SQL 语句 $ sqlcipher samples/sample-repairdb/src/ma ### .dump 用于恢复 ☐ 打开损坏 DB 后使用 ☐ 遇到错误前一直输出 ☐ 遇到错误，跳到下一个表 ### .dump 成功率 ☐ 成功率仅 ~30% ☐ 打不开 DB ☐ 打开了读不出数据 ☐ 问题背景 ☐ 常规做法 ☐ 数据备份 ☐ Repair Kit ☐ 组合方案 ## SQLite 恢复 ## 数据备份 ☐ 主要考虑因素 恢复成功率 ☐ 空间大小 ☐

..... ## MySQL 数据库架构 灾难恢复解决方案 MySQL InnoDB Cluster Set 介绍 MySQL SE 罗伟文 …… …… …… …… …… ## Safe Harbor Statement 以下内容旨在概述我们的一般产品方向。它仅供参考，不得纳入任何合同。它并不提供任何材料、代码或功能的承诺，不应据此做出购买决策。Oracle产品描述的任何特性或功能 [Image](/uploads/documents/4/1/b/f/41bf4e9c6607aa3e903e68d7ea1e501d/p5_2.jpg) 数以百万计的银行客户无法访问在线帐户。银行花了将近2天的时间才恢复正常运作。  ## 过去、现在和未来 [Image](/uploads/documents/4/1/b/f/41bf4e9c6607aa3e903e68d7ea1e501d/p7_1.jpg) - 设置复制拓扑通常是手动完成的，需要执行许多步骤包括用户管理、恢复备份、配置复制... - MySQL只提供技术部分，让用户来设置（始终自定义的）架构。 - 甚至需要其他软件...为DBA和专家带来了大量工作，他们花时间自动化和集成他们的定制架构 ## Present

Curve文件系统空间分配方案（基于块的方案，已实现） - 背景 - 本地文件系统空间分配相关特性 - 局部性 - 延迟分配/Allocate-on-flush - Inline file/data - 空间分配 - 整体设计 - 空间分配流程 - 特殊情况 - 空间回收 - 小文件处理 - 并发问题 - 文件系统扩容 - 接口设计 根据CurveFS方案设计（总体设计，只实现了部分），文件系统基于当前的块进行实现，所以需要设计基于块的空间分配器，用于分配并存储文件数据。 ## 本地文件系统空间分配相关特性 局部性 尽量分配连续的磁盘空间，存储文件的数据。这一特性主要是针对HDD进行的优化，降低磁盘寻道时间。 延迟分配/Allocate-on-flush 在sync/flush之前，尽可能多的积累更多的文件数据块才进行空间分配，一方面可以提高局部性，另一方面可以降低磁盘碎片。 Inline file/data 几百字节的小文件不单独分配磁盘空间，直接把数据存放到文件的元数据中。 针对上述的本地文件系统特性，Curve文件系统分配需要着重考虑局部性。 虽然Curve是一个分布式文件系统，但是单个文件系统的容量可能会比较大，如果在空间分配时，不考虑局部性，inode中记录的extent数量很多，导致文件系统元数据量很大。 假如文件系统大小为1PiB，空间分配粒度为1MiB，

Curve文件系统元数据管理（已实现） Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： • 2、其他文件系统的调研总结 • 3、各内存结构体 • 4、curve文件系统的元数据内存组织 • 4.1 inode定义： • 4.2 dentry的定义： • 4.3 内存组织 5元数据分片 • 5.1 分片方式一：inode和dentry都按照parentid分片 5.1 1.1 场景分析 查找：查找/A/C。 - 创建：/A/C不在，创建/A/C - 删除文件：删除/A/C • 删除目录：删除/A - rename: rename /A/C到/B/E - symbolic link: - hardlink: 生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C - list: 遍历/A目录 5.1.2 好处 5.1.2 问题 • 生成一个hardlink /B/E，指向文件/A/C • 6、curve文件系统的多文件系统的设计 ## 1、 设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 1. 文件系统的元数据是否全缓存？ 2. 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ 3. inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 4. 是否有单独的元数据管理服务器？ ## 2、 其他文件系统的调研总结

curvefs client 删除文件和目录功能设计 背景 相关调研 moosefs chubaofs 方案设计思考 1. Trash机制是实现1个(类似chubaofs)，还是2个（类似moosefs）？ 2. Trash 放在哪里? 3. 是否需要做 session 机制（在 metaserver 打开），来维护 inode 的打开情况？ • 方案设计 • Trash机制： ret; ## 存在两个问题： 一是删除时nlink字段未考虑： 文件的nlink用于实现hard link。hard link使用nlink字段表示文件的link的引用计数，第一次创建文件是nlink字段为1。每创建一个新的指向该文件的hard link时，nlink字段+1，每删除一个hard link或指向的原文件时，nlink字段-1。 当nlink字段减到0时，才真正删除inode 目录的nlink字段与文件的nlink字段不同，目录的nlink字段初始值为2，并且在目录下，每创建一个新目录，nlink字段也会+1，删除目录nlink相应的减1。 目录不支持硬链接。 ## 二 是删除时lookup count未考虑： lookup count 指的是文件的访问计数。当文件/目录被打开时，即使文件/目录已经被另一个进程删除了（nlink=0），该文件/目录仍然可以被打开的

curve文件系统元数据proto（代码接口定义，已实现） ## 1、 代码结构和代码目录 curve文件系统是相对于curve块设备比较独立的一块，在当前curve项目的目录下，增加一个一级目录curvefs，curvefs下有自己独立的proto\src\test。  ## 2、 文件系统proto定义 #### 2.1 mds.proto mds.proto /* * Copyright (c) 2020 NetEase Inc. * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use

元数据持久化 • 前言 • Raft Log • Raft Snapshot - 持久化文件 - key value pairs - 其他说明 实现 • 1、inode、entry 的编码 • 2、KVStore • Q&A • 单靠 redis 的 AOF 机制能否保证数据不丢失? • redis 的高可用、高可扩方案? • redis + muliraft 根据之前讨论的结果，元数据节点的架构如下图所示，这里涉及到两部分需要持久化/编码的内容： • Raft Log: 记录 operator log • Raft Snapshot：将内存中的数据结构以特定格式 dump 到文件进行持久化 copyset-2 copyset-1 ![Image](/uploads/documents/8/5/d/d/85dd03b9408f6e1cf2e67a368b5b940b/p2_1 | Raft Snapshot ## 持久化文件 |字段|字节数|说明| |---|---|---| |CURVEFS|7|magic number（常量字符 "CURVEFS"），用于标识该文件为 curvefs 元数据持久化文件| |version|4|文件版本号（当文件格式变化时，可以 100% 向兼容加载旧版持久化文件）| |size|8|键值对数量| |key\_

GO CN Go在百亿级分布式文件系统的实践 徐桑迪 Juicedata 核心系统工程师 JuiceFS 简介 01 为什么选择 Go 02 基础内存优化 03 深度内存优化 04 内存快照持久化 05 第一部分 JuiceFS 简介 ’ alt=‘OCR图片’/> JuiceFS 简介 为云环境设计的分布式文件系统 兼容POSIX、HDFS和S3协议 支持回收站、目录配额、克隆 单命名空间支持百亿级文件数 单命名空间支持百亿级文件数 高性能、高可靠、高扩展性 ’ alt=‘OCR图片’/> 第二部分 为什么选择 Go ’ alt=‘OCR图片’/> 为什么选择 Go 快速开发 多线（协）程：go 关键字，channel 特性 性能分析：go tool pprof 等 故障分析：详细的 stack trace 编译速度快 内存管理：自带GC ’ alt=‘OCR图片’/> 为什么选择 Go 性能优秀：编译型语言 s.Put(key, p) }() } ’ alt=‘OCR图片’/> 第四部分 深度内存优化 ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 文件系统元数据服务进程： 占用近百 GiB 内存 缓存尽可能多的文件（十亿级） 高速处理元数据请求（百微秒） ’ alt=‘OCR图片’/> 深度内存优化 自主管理小对象的分配 GC 全局能看到的指针要少 GC递归扫描的深度要小