数据库是每个企业的重中之重，存储着公司业务数据，一旦出现永久性损坏，对公司的打击会是灾难性的（从这两年删库跑路，企业经受的损失就可以感知）。分布式数据库虽然采用数据多副本备份机制来保证数据的可靠性，但同样也会面临多副本丢失的风险。灾难出现如何快速恢复也是DBA需要面对的问题，本案通过对具体示例的理解与操作介绍了分布式NEWSQL数据库Tidb对多副本丢失的问题的处理。
TiDB 集群主要包括三个核心组件：TiDBServer，PDServer 和 TiKVServer。
TiDBServer
TiDB Server 负责接收 SQL请求，处理 SQL相关的逻辑，并通过 PD找到存储计算所需数据的TiKV 地址，与TiKV 交互获取数据，最终返回结果。TiDBServer 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如LVS、HAProxy或 F5）对外提供统一的接入地址。
PDServer
Placement Driver (简称 PD)是整个集群的管理模块，其主要工作有三个：一是存储集群的元信息（某个Key 存储在哪个TiKV 节点）；二是对TiKV 集群进行调度和负载均衡（如数据的迁移、Raftgroup leader 的迁移等）；三是分配全局唯一且递增的事务ID。PD 通过 Raft协议保证数据的安全性。Raft的 leaderserver 负责处理所有操作，其余的PD server 仅用于保证高可用。
TiKVServer
TiKV Server 负责存储数据，从外部看TiKV 是一个分布式的提供事务的Key-Value 存储引擎。存储数据的基本单位是Region，每个Region 负责存储一个Key Range（从StartKey 到EndKey 的左闭右开区间）的数据，每个TiKV 节点会负责多个Region。TiKV使用 Raft协议做复制，保持数据的一致性和容灾。副本以Region 为单位进行管理，不同节点上的多个Region 构成一个Raft Group，互为副本。数据在多个TiKV 之间的负载均衡由PD 调度，这里也是以Region 为单位进行调度。
TiDB 默认配置为3 副本，每一个Region 都会在集群中保存3 份，它们之间通过Raft 协议来选举Leader 并同步数据。Raft协议可以保证在数量小于副本数（注意，不是节点数）一半的节点挂掉或者隔离的情况下，仍然能够提供服务，并且不丢失任何数据。图1中紫色部分为3副本的region。
对于 3副本集群，挂掉一个节点除了可能会导致性能有抖动之外，可用性和正确性理论上不会受影响；但是挂掉 2个副本，一些region 就会不可用，而且如果这2个副本无法完整地找回了，还存在永久丢失部分数据的可能。
图1
在实际生产环境中，TiDB集群是可能会出现丢失数据情况，如：
一个 TiDB 集群可能会出现多台 TiKV 机器短时间内接连故障且无法短期内恢复
一个双机房部署的 TiDB 集群的其中一个机房整体故障等
在上述这些情形下，会出现部分Region的多个副本（包含全部副本的情况）同时故障，进而导致Region的数据部分或全部丢失的问题。这个时候，最重要的是快速地最大程度地恢复数据并恢复TiDB 集群正常服务。
本次演练采用较新的数据库软件版本v4.0.0-rc，主要关注Tikv中region的处理，此架构设计时将PD、TIDB、监控部署在一台机器之上，并未做冗余处理，Tikv选择5台机器，采用Tiup进行部署。下图为部署设计：
为更好的理解，我们将以拥有三百万条数据的t_user表作为操作的对象，在测试环境中模拟两副本以及三副本丢失的灾难场景，并进行对应的数据灾难恢复。
T_user表结构：
CreateTable: CREATE TABLE `t_user` (
`id` int(11) NOT NULL,
`c_user_id` varchar(36) DEFAULT NULL,
`c_name` varchar(22) DEFAULT NULL,
`c_province_id` int(11) DEFAULT NULL,
`c_city_id` int(11) DEFAULT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin
查看t_user表在store的分布：
SHOWTABLE REGIONS 语句用于显示TiDB 中某个表的Region 信息。
从信息可以发现，t_user表有四个region，但是SQL命令未能详细列出region在不同的store上的分布，例如region的leader以及folloer如何在store进行分布，这里信息有助于我们更好理解region的分布。
通过pd-ctl工具可以找到更加详细的信息：
[root@tidb1bin]# ./pd-ctl -i -u http://172.16.134.133:2379
»region 4009
{
"id": 4009,
"start_key":"7480000000000000FF4D5F728000000000FF224A9A0000000000FA",
"end_key": "",
"epoch": {
"conf_ver": 23,
"version": 36
},
"peers": [
{
"id": 4010,
"store_id": 5
},
{
"id": 4011,
"store_id": 6
},
{
"id": 4012,
"store_id": 4
}
],
"leader": {
"id": 4010,
"store_id": 5
},
"written_bytes": 0,
"read_bytes": 0,
"written_keys": 0,
"read_keys": 0,
"approximate_size": 99,
"approximate_keys": 773985
}
为更好的理解，根据以上的多个region信息我们可以绘制针对表t_user的数据region的分布图：
结合表t_user的region分布图，我们可以推论出如下的情况：
1、如果只宕掉一台机器：
由于是三副本集群，始终只有一个副本或者没有副本挂掉，tikv可用性和正确性理论上不会受影响。
2、如果同时宕掉两台机器：
三副本集群中，存在只有一个副本挂掉，也会存在两个副本同时挂掉的情况，当然只用一个副本挂掉，Tikv可用性和正确性理论上不会受影响。当有两个副本挂掉，Tikv集群将不可用。
例如：在此例中，宕掉Tikv2135和宕掉Tikb5138这两台机器，只有两个region的一个副本挂掉，并不会影响到整个集群，但是如果是宕掉Tikv3136和Tikv4137，则会出现两个region的两个副本均挂掉，对此表的SQL无法查询，但由于还有一个副本的存在，通过复制幸存的副本进行复制并重新进行Leader的选举进行灾难恢复后数据任然能够被找回，当然可能挂掉的两个副本其中一个为Leader，部分数据未能从Leader同步到Follower则存在有少量未提交的数据的丢失。
3、如果同时宕掉三台或更多机器：
理论上，一、二、三个副本挂掉的情况都有可能出现，然而会出现最为严重的情况，即为三副本的数据全部丢失，整个表的数据会因为某个region的丢失而出现数据库灾难恢复后表数据的丢失。例如如果是宕掉Tikv1 134、Tikv2135和Tikv3136，会出现region的两副本挂掉的情况，通过灾难恢复可以找回，但是如果挂掉的是Tikv1 134、Tikv3136和Tikv4137，将会有2个region的所有副本均丢失的情况，数据将出现丢失。
这里我们只是以一张表的region分布为例，实际环境中，表的region分布远比此复杂，在三副本设置的情况下，同时两台主机宕掉的情况下，出现两副本丢失的概率还是较大，当然实际生产中同时宕掉两台机器的情况较小，如果对容灾有更高要求，也可以选择五副本。
副本数据恢复包含两个部分：故障Region 处理和丢失数据处理故障 Region处理，针对 Region数据丢失的严重情况，可分为两种：
Region 至少还有 1个副本，恢复思路是在Region的剩余副本上移除掉所有位于故障节点上的副本，这样可以用这些剩余副本来重新选举和补充副本来恢复，但这些剩余副本中可能不包含最新的Raft Log 更新，这个时候就会丢失部分数据Region 的所有副本都丢失了，这个Region 的数据就丢失了，无法恢复。
可以通过创建1 个空 Region来解决 Region不可用的问题在恢复 Region故障的过程中，要详细记录下所处理Region 的信息，如Region ID、Region丢失副本的数量等丢失数据处理
根据故障 RegionID 找到对应的表，找到相关用户并询问用户在故障前的某一段时间内（比如5 min），大概写入了哪些数据表，是否有DDL 操作，是否可以重新消费更上游的数据来再次写入，等等。
如果可以重导，则是最简单的处理方式。否则的话，则只能对重要的数据表，检查数据索引的一致性，保证还在的数据是正确无误的。至此我们对Tidb副本的作用以及限制有也一定的了解，接下来我们会对region的两副本丢失和三副本丢失的场景进行演练，下回见。
参考文档https://book.tidb.io/session3/chapter5/recover-quorum.html
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