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MySQL误操作后如何快速恢复数据

时间:2016-12-10 22:29来源:oschina 作者:danfengcao 点击:
基本上每个跟数据库打交道的程序员(当然也可能是你同事)都会碰一个问题,MySQL误操作后如何快速回滚?比如,delete一张表,忘加限制条件,整张表没了。假如这还是线上环境核心业务数据,那这事就闹大了。误操作后,能快速回滚数据是非常重要的。 传统解法
基本上每个跟数据库打交道的程序员(当然也可能是你同事)都会碰一个问题,MySQL误操作后如何快速回滚?比如,delete一张表,忘加限制条件,整张表没了。假如这还是线上环境核心业务数据,那这事就闹大了。误操作后,能快速回滚数据是非常重要的。
 
传统解法
 
用全量备份重搭实例,再利用增量binlog备份,恢复到误操作之前的状态。然后跳过误操作的SQL,再继续应用binlog。此法费时费力,不值得再推荐。
 
利用binlog2sql快速闪回
 
首先,确认你的MySQL server开启了binlog,设置了以下参数:
 
[mysqld]
server-id = 1
log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log
max_binlog_size = 1000M
binlog-format = row
如果没有开启binlog,也没有预先生成回滚SQL,那真的无法快速恢复数据了。对存放重要业务数据的MySQL,强烈建议开启binlog。
 
随后,安装开源工具binlog2sql。binlog2sql是一款简单易用的binlog解析工具,其中一个功能就是利用binlog进行闪回。
 
git clone https://github.com/danfengcao/binlog2sql.git
pip install -r requirements.txt
然后,我们就可以生成回滚SQL了。
 
背景:误删了test库tbl表整张表的数据,需要紧急回滚。
 
test库tbl表原有数据
mysql> select * from tbl;
+----+--------+---------------------+
| id | name   | addtime             |
+----+--------+---------------------+
|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |
|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |
|  3 | 小孙   | 2016-12-10 00:04:51 |
|  4 | 小李   | 2016-12-10 00:04:56 |
+----+--------+---------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
 
mysql> delete from tbl;
Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)
 
tbl表被清空
mysql> select * from tbl;
Empty set (0.00 sec)
恢复数据步骤:
 
登录mysql,查看目前的binlog文件
 
mysql> show master logs;
+------------------+-----------+
| Log_name         | File_size |
+------------------+-----------+
| mysql-bin.000046 |  12262268 |
| mysql-bin.000047 |      3583 |
+------------------+-----------+
最新的binlog文件是mysql-bin.000047,我们再定位误操作SQL的binlog位置
 
$ python binlog2sql/binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttbl --start-file='mysql-bin.000047'
输出:
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:33' AND `id`=1 AND `name`='小赵' LIMIT 1; #start 3346 end 3556
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:48' AND `id`=2 AND `name`='小钱' LIMIT 1; #start 3346 end 3556
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:51' AND `id`=3 AND `name`='小孙' LIMIT 1; #start 3346 end 3556
DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`='2016-12-10 00:04:56' AND `id`=4 AND `name`='小李' LIMIT 1; #start 3346 end 3556
生成回滚sql,并检查回滚sql是否正确
 
$ python binlog2sql/binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttbl --start-file='mysql-bin.000047' --start-pos=3346 --end-pos=3556 -B
输出:
INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES ('2016-12-10 00:04:56', 4, '小李'); #start 3346 end 3556
INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES ('2016-12-10 00:04:51', 3, '小孙'); #start 3346 end 3556
INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES ('2016-12-10 00:04:48', 2, '小钱'); #start 3346 end 3556
INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES ('2016-12-10 00:04:33', 1, '小赵'); #start 3346 end 3556
确认回滚sql正确,执行回滚语句。登录mysql确认,数据回滚成功。
 
$ python binlog2sql.py -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin' -dtest -ttbl --start-file='mysql-bin.000047' --start-pos=3346 --end-pos=3556 -B | mysql -h127.0.0.1 -P3306 -uadmin -p'admin'
 
mysql> select * from tbl;
+----+--------+---------------------+
| id | name   | addtime             |
+----+--------+---------------------+
|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |
|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |
|  3 | 小孙   | 2016-12-10 00:04:51 |
|  4 | 小李   | 2016-12-10 00:04:56 |
+----+--------+---------------------+
至此,不用再担心被炒鱿鱼了。
 
常见问题
 
有人会问,我DDL误操作了怎么快速回滚?比如drop了一张大表。
 
很难做到。因为即使在在row模式下,DDL操作也不会把每行数据的变化记录到binlog,所以DDL无法通过binlog回滚。实现DDL回滚,必须要在执行DDL前先备份老数据。确实有人通过修改mysql server源码实现了DDL的快速回滚,我找到阿里的xiaobin lin提交了一个patch。但据我所知,国内很少有互联网公司应用了这个特性。原因的话,我认为最主要还是懒的去折腾,没必要搞这个低频功能,次要原因是会增加一些额外存储。
 
所以,DDL误操作的话一般只能通过备份来恢复。如果公司连备份也不能用了,那真的建议去买张飞机票了。干啥?跑呗
 
mysql除了binlog2sql,是否还有其他回滚工具?
 
当然有。阿里彭立勋对mysqlbinlog增加了flashback的特性,这应该是mysql最早有的flashback功能,彭解决的是DML的回滚,并说明了利用binlog进行DML闪回的设计思路。DDL回滚特性也是由阿里团队提出并实现的。这两个功能是有创新精神的,此后出现的闪回工具基本都是对上面两者的模仿。另外,去哪儿开源的Inception是一套MySQL自动化运维工具,这个就比较重了,支持DML回滚,还不是从binlog回滚的,是从备份回滚的,也支持DDL回滚表结构,数据是回滚不了滴~ 还有一种做法叫slave延时备份,搞台不加业务流量的slave,故意延迟一段时间,这其实是在传统办法的基础上去除了实例恢复这步。此法会额外消耗一台机器,我们不推荐这么做。

 
(责任编辑:admin)
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