Dumpling全量备份或导出

一、Dumpling

1、简介

Dumpling 是使用 go 开发的数据备份工具，项目地址可以参考 Dumpling。

Dumpling 的更多具体用法可查看 Dumpling 主要选项表。

Dumpling 包含在tidb-toolkit 安装包中，下载链接：https://download.pingcap.org/tidb-toolkit-v4.0.5-linux-amd64.tar.gz

为了快速地备份恢复数据（特别是数据量巨大的库），可以参考以下建议：

• 导出来的数据文件应当尽可能的小，可以通过设置选项 -F 来控制导出来的文件大小。
• 如果后续使用 TiDB Lightning 对备份文件进行恢复，建议把 dumpling -F 选项的值设置为 256m。
• 如果导出的表中有些表的行数非常多，可以通过设置选项 -r 来开启表内并发。

2、对比Mydumper

• 支持导出多种数据形式，包括 SQL/CSV

• 支持全新的 table-filter，筛选数据更加方便

• 针对 TiDB 进行了更多优化：

  • 支持配置 TiDB 单条 SQL 内存限制

  • 针对 TiDB v4.0.0 以上版本支持自动调整 TiDB GC 时间

  • 使用 TiDB 的隐藏列 _tidb_rowid 优化了单表内数据的并发导出性能
  • 对于 TiDB 可以设置 tidb_snapshot 的值指定备份数据的时间点，从而保证备份的一致性，而不是通过 FLUSH TABLES WITH READ LOCK 来保证备份一致性。

二、从TiDB/MySQL 导出数据

1、源库导出账号所需权限

• SELECT
• RELOAD
• LOCK TABLES
• REPLICATION CLIENT

2、安装及主要参数

①二进制

version=v4.0.5 && \
curl -# https://download.pingcap.org/tidb-toolkit-$version-linux-amd64.tar.gz | tar -zxC /opt && \
ln -s /opt/tidb-toolkit-$version-linux-amd64 /opt/tidb-toolkit-$version && \
echo "export PATH=/opt/tidb-toolkit-$version/bin:$PATH" >> /etc/profile && \
source /etc/profile && \ 
dumpling -V

②源码构建

# MacOS源码构建（要求：golang>=1.6,二进制输出路径：bin/dumpling）
git clone https://github.com/pingcap/dumpling.git && \
cd dumpling && \
git checkout v4.0.5 && \
make build && \
chmox +X ./bin/dumpling && \
mv ./bin/dumpling /usr/local/bin/ && \
dumpling --version

③Docker

docker pull pingcap/dumpling:v5.1.0
docker run -it -v 本地存储导出SQL文件的目录 pingcap/dumpling:v5.1.0 sh
# dumpling命令执行路径在根目录下,具体的导出任务可以在容器中执行

④命令参数

3、导出数据文件格式

①导出到 sql 文件

Dumpling 默认导出数据格式为 sql 文件。也可以通过设置 --filetype sql 导出数据到 sql 文件：

dumpling -u root -P 4000 -h 127.0.0.1 --filetype sql --threads 32 -o /data/dumpling-export -F 256

上述命令中，-h、-P、-u 分别是地址，端口，用户。如果需要密码验证，可以用 -p $YOUR_SECRET_PASSWORD 传给 Dumpling。

②导出到 csv 文件

假如导出数据的格式是 CSV（使用 --filetype csv 即可导出 CSV 文件），还可以使用 --sql <SQL> 导出指定 SQL 选择出来的记录，例如，导出 test.sbtest1 中所有 id < 100 的记录：

dumpling -u root -P 4000 -h 127.0.0.1 -o /data/dumpling-export/test \
  --filetype csv \
  --sql 'select * from `test`.`sbtest1` where id < 100'

注意：

1. --sql 选项暂时仅仅可用于导出 csv 的场景。
2. 这里需要在要导出的所有表上执行 select * from <table-name> where id < 100 语句。如果部分表没有指定的字段，那么导出会失败。

4、筛选导出的数据

①使用 --where 选项筛选数据

默认情况下，除了系统数据库中的表之外，Dumpling 会导出整个数据库的表。你可以使用 --where <SQL where expression> 来选定要导出的记录。

dumpling -u root -P 4000 -h 127.0.0.1 -o /data/dumpling-export/test \
  --where "id < 100"

上述命令将会导出各个表的 id < 100 的数据。

②使用 --filter 选项筛选数据

Dumpling 可以通过 --filter 指定 table-filter 来筛选特定的库表。table-filter 的语法与 .gitignore 相似，详细语法参考表库过滤。

dumpling -u root -P 4000 -h 127.0.0.1 -o /data/dumpling-export/test \
  --filter "employees.*" \
  --filter "*.WorkOrder"

上述命令将会导出 employees 数据库的所有表，以及所有数据库中的 WorkOrder 表。

③使用 -B 或 -T 选项筛选数据

Dumpling 也可以通过 -B 或 -T 选项导出特定的数据库/数据表。

注意：

1. --filter 选项与 -T 选项不可同时使用。
2. -T 选项只能接受完整的 库名.表名 形式，不支持只指定表名。例：Dumpling 无法识别 -T WorkOrder。

例如通过指定：

• -B employees ：导出 employees 数据库
• -T employees.WorkOrder ：导出 employees.WorkOrder 数据表

5、并发提高 Dumpling导出效率选项

默认情况下，导出的文件会存储到 ./export-<current local time> 目录下。常用选项如下：

• -o 用于选择存储导出文件的目录。
• -F 选项用于指定单个文件的最大大小，默认单位为 MiB。可以接受类似 5GiB 或 8KB 的输入。
• -r 选项用于指定单个文件的最大记录数（或者说，数据库中的行数），开启后 Dumpling 会开启表内并发，提高导出大表的速度。

利用以上选项可以让 Dumpling 的并行度更高。

6、调整 Dumpling 的数据一致性选项

注意： 在大多数场景下，用户不需要调整 Dumpling 的默认数据一致性选项。

Dumpling 通过 --consistency <consistency level> 标志控制导出数据“一致性保证”的方式。对于 TiDB 来说，默认情况下，会通过获取某个时间戳的快照来保证一致性（即 --consistency snapshot）。在使用 snapshot 来保证一致性的时候，可以使用 --snapshot 选项指定要备份的时间戳。还可以使用以下的一致性级别：

• flush：使用 FLUSH TABLES WITH READ LOCK 来保证一致性。
• snapshot：获取指定时间戳的一致性快照并导出。
• lock：为待导出的所有表上读锁。
• none：不做任何一致性保证。
• auto：对 MySQL 使用 flush，对 TiDB 使用 snapshot。

7、导出的SQL文件

TiDB Dumping导出的SQL文件命名格式都有：

• metadata：此文件包含导出的起始时间以及 master binary log 的位置。

  Started dump at: 2020-11-10 10:40:19
  SHOW MASTER STATUS:
          Log: tidb-binlog
          Pos: 420747102018863124
  
  Finished dump at: 2020-11-10 10:40:20
  

• {database}-schema-create.sql：创建database的 SQL 文件on

• {database}.{table}-schema.sql：创建 table 的 SQL 文件

• {database}.{table}.{0001}.{sql|csv}：数据源文件

• *-schema-view.sql、*-schema-trigger.sql、*-schema-post.sql：其他导出文件

后续如果想使用TiDB Lighting将这些SQL文件导入到TiDB另外一个的DB中的话，可批量将SQL文件名的database部分改掉

# 例如源库DB为Test，想把数据导入到目标库Test-2中
old_database_name=test
new_database_name=Test-2
for i in $(ls *.sql | grep -v schema-create );do 
        mv $i $new_database_name.${i#*.};
done
mv ${old_database_name}-schema-create.sql ${new_database_name}-schema-create.sql
echo "" > ${new_database_name}-schema-create.sql

8、导出 TiDB 的历史数据快照

Dumpling 可以通过 --snapshot 指定导出某个 tidb_snapshot 时的数据。

--snapshot 选项可设为 TSO（SHOW MASTER STATUS 输出的 Position 字段）或有效的 datetime 时间，例如：

dumpling --snapshot 417773951312461825
dumpling --snapshot "2020-07-02 17:12:45"

即可导出 TSO 为 417773951312461825 或 2020-07-02 17:12:45 时的 TiDB 历史数据快照。

9、导出大规模数据时的 TiDB GC 设置

从 v4.0.0 版本开始，Dumpling 可以自动延长 GC 时间（Dumpling 需要访问 TiDB 集群的 PD 地址），而 v4.0.0 之前的版本，需要手动调整 GC 时间，否则 dumpling 备份时可能出现以下报错：

Could not read data from testSchema.testTable: GC life time is shorter than transaction duration, transaction starts at 2019-08-05 21:10:01.451 +0800 CST, GC safe point is 2019-08-05 21:14:53.801 +0800 CST

手动调整 GC 时间的步骤：

1. 执行 dumpling 命令前，查询 TiDB 集群的 GC 值并在 MySQL 客户端执行下列语句将其调整为合适的值：

   SELECT * FROM mysql.tidb WHERE VARIABLE_NAME = 'tikv_gc_life_time';
   +-----------------------+--------------------+
   | VARIABLE_NAME         | VARIABLE_VALUE     |                                                       
   +-----------------------+--------------------+
   | tikv_gc_life_time     | 10m0s              |                                                        
   +-----------------------+--------------------+
   
   update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE = '720h' where VARIABLE_NAME = 'tikv_gc_life_time';
   

2. 执行 dumpling 命令后，将 TiDB 集群的 GC 值恢复到第 1 步中的初始值：

   update mysql.tidb set VARIABLE_VALUE = '10m' where VARIABLE_NAME = 'tikv_gc_life_time';
   

三、常用操作

1、导出指定Database

#!/bin/bash

source_db_host=
source_db_port=
source_db_user=
source_db_password=
# 要导出的库名以逗号分割
databases=db1,db2,db3

databases_array=(${databases//,/ })
for database in ${databases_array[@]}; do
    mkdir -p dumpling-export-sql/sql/$database &&
        nohup dumpling \
            -u $source_db_user \
            -p $source_db_password \
            -P $source_db_port \
            -h $source_db_host \
            -B $database \
            --filetype sql \
            --threads 4 \
            -o dumpling-export-sql/sql/$database \
            -F 256MiB \
            --logfile dumpling-export-sql/$database-export-task.log >dumpling-export-sql/$database-dumpling-nohupout.log 2>&1 &
done

Zsh Function

dumpling-mysql-db-tables-to-file() {

  read "?请输入数据库连接地址: " DB_HOST
  read "?请输入数据库连接端口: " DB_HOST_PORT
  read "?请输入数据库连接用户名: " DB_USERNAME
  read "?请输入数据库连接密码: " DB_PASSWORD
  read "?请输入要备份的表，格式为：库名.表名(多个库表以,分割): " DB_TABLES
  DATE=$(date +"%Y%m%d%M")
  # 要导出的库名以逗号分割
  BACKUPFILE_PATH=~/Desktop
  mkdir -p $BACKUPFILE_PATH/$DATE/sqldata
  DB_TABLES_COMMNAD="-T "${DB_TABLES//,/ -T }
  nohup dumpling \
    -c gzip \
    -h $DB_HOST \
    -P $DB_HOST_PORT \
    -u $DB_USERNAME \
    -p $DB_PASSWORD \
    $(echo $DB_TABLES_COMMNAD) \
    --filetype sql \
    --threads 4 \
    -o $BACKUPFILE_PATH/$DATE/sqldata \
    -F 256MiB \
    --logfile $BACKUPFILE_PATH/$DATE/export-task.log >$BACKUPFILE_PATH/$DATE/dumpling-nohupout.log 2>&1 &

  sleep 1

  gtail -f --pid=$(ps -ef | grep dumpling | grep -v "grep" | awk '{ print $2 } ' | sort -nr | head -1) $BACKUPFILE_PATH/$DATE/export-task.log

}