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  • 在线重定义生产环境大表分区的惨烈踩雷记录

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    本文来源于读者投稿,作者在此分享在线重定义生产环境大表分区的惨烈踩雷记录,感谢投稿,欢迎大家投稿分享自己日常中“难忘”的解决过程。

    01

    任务与方案

    公司有一批大表需要分区,由于业务是24X7,所以停服是不可能的,只能考虑在线重定义。在线重定义推出已经很久了(不算新功能),但在生产上,还是没用过,在测试环境进行模拟测试,很顺利,速度也很快,几千万的表,十几分钟就完成了,于是方案就这样敲定了; 

    02

    开局

    先从一张小表(1亿记录),按以下步骤:

    第一步、空间准备、创建中间表(先分好区)、检测是否可在线重定义;这个是准备工作;

    第二步、启动重定义(start_redef),这个会创建一些物化视图等对象,然后插入当前记录到中间表,这一步比较耗时间,如果开8个并行,一般150G的表15分钟左右;

    第三步、拷贝索引、约束、触发器、统计信息等对象(copy_dep);这个也比较耗时,取决于表的大小与索引的多少,以150G的表,8个并行为例,索引约5分钟一个,按10个索引算,这一步要50分钟;

    第四步、数据同步(sync_inter),原理是新的插入与更新都记录在物化视图中,然后同步到中间表去,如果不做这一步,切换时也会做这一个动作的;

    第五步、把原表与中间表做一个调换(Finish_redef),这一步肯定会锁表的,所以可以预见是有阻塞会话风险的,而且也未必一定能成功;

    如果不成功或者中止了的话,就还有第六步:回退(Abort_redef),这一步目的是回滚到最初的状态,这样才会删除物化视图等中间对象,才可以重新进行重定义;

    这些算是标准的步骤,但实际根据生产环境的情况(比如存在ogg复制),还需要做以下调整:

    1. 开始之前,最好是排除了中间表与物化表的复制,因为量太大,容易造成复制延时很长,宁可在目标环境也做一次重定义,如果能接受,也可以不排除;

    2. 在完成切换之后,要马上重新加一下add trandata table_name,因为中间表切成了业务表,相当于是一个新表,不加的话,就会造成只有插入的记录能复制,而更新的记录的不能,时间隔得越久,需要修复的数据可能越多;

    3. 在数据同步之前,最好给中间表进行一次表分析,可以避免同步时走错执行计划;

    按照以上步骤,前面几个1亿左右的小表都顺利地完成了分区切换,开局还算不错;

    03

    第一个雷:数据同步导致的锁

    完成了小表,便接着处理中等大小的表(1亿-10亿,50G-200G),开始时间都放在晚上22:00,但操作的时间明显增长了,数据同步用时也很久,久就多等下呗,我也没太在意,突然,手机短信报警,活动会话已达到50了,马上登录数据库查,活动会话已是300多了,都是行锁,而且阻塞源有多个,没有发现明显的根阻塞会话,为了尽快解除会话堆积问题,采取了kill全部阻塞源的方案,阻塞解决了,但也误杀了一些业务会话;事后分析发现,真正的阻塞源还是数据同步引发的,数据同步是把物化视图的数据merge到中间表,事实上的确是不阻塞业务表的,但一旦同步完成,sys用户会立即启动一个异步purgelog的任务,delete物化视图日志的已同步数据,如果数据量一大,这个SQL就很慢(执行计划不佳),它就会阻塞物化视图日志的update,而物化视图的update又会阻塞表的插入与update,造成了多层阻塞,如果层层追溯的话,还是可以找到根会话的,kill根会话即可;即便是吃过一次亏,后来我们也还是再上了一次当,出现了阻塞的情况但是仍然找不到阻塞源,原来这个purgelog的任务自动跑到另一个实例去运行了(RAC),而我们的检测脚本却是单实例的;

    这一个雷的总结就是,数据同步也有阻塞的风险!原先一直以为,只有切换才会有锁。

    避开的办法是,要么找到业务最低谷时段进行操作,小表晚上22点就OK,但更大的表则不行,要到凌晨2:00才是最低谷;然后,不要想先提前把前面3步做完,等到低谷时来做同步与切换,因为间隔时间越长,物化日志量就越大,purgelog就越久; 总之,就是在低谷期做,而且是一气呵成,要同步的量小,可能是最顺利的;

    这里,个人感觉oracle在这个地方完全可以加强一下,异步purgelog是否真的必要?能否允许设定不启动?或者能否先不delete,搞完后一次性truncate?如果数据同步没有阻塞问题,那就方便好多,把这些步骤分散进行,比如提前把多个表的初始化与索引弄好,并不断同步,只在低谷期一一进行切换,效率就高得多;

    04

    第二个雷:进退停,都不行

    在给某个表做切换时,到了数据同步这一步,发现数据同步没法完成,眼看着造成越来越多的会话阻塞,只有停止它,

    既然不能前进,那么我们就回退,结果发现,回退也是久久不能完成,阻塞达到一定程度之后,只有中止回退,暂时停在这里,但停下来并不代表就没有问题,物化视图与日志在不断增长,一天增长几千万,而且每次插入或更新都还要刷新物化视图,高并发下造成了一次活动会话造过100的险情,感觉就像踩着了地雷,进也不能,退也不能,停在这里又有被敌人扫射的风险。

    这下可扎心了,怎么办?请教同事朋友,以及相关的群,都没这方面的经验;开SR,从中文到英文,从二级到一级,也得不到有帮助的回答,oracle虽然文档很多,但有些问题,也不容易找到答案。只有去分析它的行为,最终发现是一个递归SQL走错了执行计划(这个SQL也只是我的一篇文章《 记一次增加分区要两个小时的优化案例 》里描述的那个SQL,,把这个SQL的执行计划固化后,操作就正常了,完成了回退后,重新进行了一次重定义,分区完成;

    对于这个坑,真的是很坑!而且还有可能不尽相同的入坑方式,一旦入了坑,可能面对的压力会很大,因为可能好几次变更都不能完成,进退两难,最关键的是缺少可供参照的解决方案,只能具体问题,具体分析了;

    05

    第三个雷:执行计划突变引发了宕机

    中等大小的表做完后,还有一个62亿记录600GB的大表,这个表我最担心的第一次同步数据时IO太大或时间太久,其实一些老数据是可以归档了,如果在线重定义能自定义初始化数据的范围,比如只初始化最近三个月的数据,那就太好了,可惜不能,只能全量插入,但插入之后,我可以用truncate分区的方法把老数据清掉,这样,后面建索引就快了,相当于同时实现了分区与归档的功能(老数据在原表以及ogg复制库仍存在)。

    这是特定场景的特殊用法,建立在两个基础以上:

    1. 在线重定义是通过物化视图日志同步的,它通过merge的机制可以实现两边数据的一致性,但它并不强制要求两边一模一样;只要物化视图中insert与update能全部实施到中间表上,那么最新的数据能保证是一致的,哪怕老数据已经没有了;

    2. 我们的业务恰好是跟时间紧密相关的,3个月之前的数据已经很冷了,可以确认不会再有更新了。

    最担心的IO消耗竟然还比较好,开8个并行,共用了50分钟,存储的IO使用率没有超过25%,之后清掉了老数据,建好索引,分析表,同步很快,切换很快,都顺利地完成了,以后大石落定,开始处理OGG的事,这个时候,发现活动会话又上来了,仔细一看,竟然是一个相关的SQL走错了执行计划,由索引变成了分区全扫描!最悲催的是,这个时候,操作已不正常,无法像平时一样,生成kill会话的SQL,内存在也没有原来正确的执行计划,想构造一个,任何操作一提交就变成了窗口“无响应”,接着,实例都连不上了,宕机了!马上转到另一个节点,有一些会话已经飘过来了,好在这个节点还可以正常操作,马上构造正确的执行计划,固化,然后KILL现有的全表扫描会话,情况得到了控制,再重启挂了的节点,然后,只能是暗自阿弥佗佛,如果没有控制住的话,那估计要跑路了;

    其实执行计划的变化,一开始就考虑过,所以每个表都要做一次统计,之前的表,就从来没有出现过执行计划的变化,但这个执行计划的变化,跟表的分区有关,跟SQL的写法不当也有关,总之就是没有充分评估到这方面的风险,这方面是有欠缺的;

    06

    第四个雷:OGG的所有抽取都挂空挡了

    进行各方面检查后,看似一切正常了,但ogg的抽取任务却有些怪,状态是running的,但lag却是不断地增长,检查目标端,数据没有进来!纳闷啊纳闷,不只是这个表相关的extract,而是所有的extract都是这样,可是又不报错,反复STOP加START,还是一样的情况,从来没有遇到过这种现象,网上也找不到类似的案例,Strace也看起来是正常工作的,尝试跳过大事务,没有进展,尝试跳过一点时间,也没有解决,百思不得其解,陷入深深地困惑中......

    时间一分一秒地过去,延时一分一秒地增长,也是一个耽误不起的坑,于是决定拿一个表做测试,跳过较长的一段时间,发现报错了,redo日志不可用(不在本地节点的问题),拷贝过来后,发现正常了!只能这么干,都往前跳一段时间,这个抽取正常了,开始追日志了,但代价是跳过的这一段时间,就需要去比对与手工同步了;

    猜想这个跟600G的大表初始化生成了很多的日志文件有关,但具体怎么相关,暂不清楚,惹不起,只能躲了。

    07

    写在最后

    终于走出了地雷阵,感觉是松了一口气,尽管付出了惨痛的代价,但真的有很多值得吸取的经验与教训,如果我所付出的代价,能够给到其他人一些参考,从而少踩一些坑,那也算值得了^_^

    原创:ycc。

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