(一)我的疑问
在使用MysqL数据库binlog日志基于时间点恢复数据库时,我们必须要指定binlog的开始位置和结束位置,而在MongoDB里面,如果使用oplog进行恢复,只有oplogLimit参数,该参数信息如下
--oplogLimit=<seconds>[:ordinal] only include oplog entries before the provided Timestamp
oplogLimit参数定义了数据库恢复到该时间点。也就是说,MongoDB只是设置了oplog的结束位置,没有指定oplog的开始位置。那么就存在问题了,以下图为例,我在T3时刻执行了全备份,在T4时刻数据库发生了误操作,当我执行恢复的时候,分为2个步骤:
- 阶段1:使用完全备份,将数据库恢复到T3时刻;
- 阶段2:使用oplog日志,将数据库恢复到T4故障之前。T4故障之前的时间点由参数oplogLimit控制,但是:oplog的开始时间不是从T3时刻,而是T2时刻,这里T2是oplog记录的最早时间,该时间并不受我们控制。
补充:这里的“不受我们控制”是指在使用mongorestore重做oplog的时候,我们没办法指定开始时间。但是如果想要把oplog的开始时间控制在T3时刻,还是有办法的:使用bsondump分析全备的最后一笔数据,在备份oplog的时候,用query选项过滤掉之前的数据即可。然而,这并不是我们关心的,我所关心的,是为什么mongorestore不给出恢复操作的开始时间参数。
说了那么多,把问题明确一下:
mongorestore在恢复oplog的时候,只限定了日志的结束位置,而没有开始位置,这样就会造成oplog恢复的开始位置不是T3,而是在T2,那么就会存在T2~T3这段时间数据重复操作的问题,理论上会造成数据变化,为什么mongorestore不设定一个开始时间参数去避免重复操作的问题呢?
本次测试在mongodb 4.2 副本集环境下进行。
(二)问题探索
(2.1)oplog日志格式解析
既然该问题可能会发生在重做oplog时,那么我们不妨先看一下oplog到底存储了什么信息。为了查看oplog日志保存了什么信息,向test集合中插入1条数据:
db.test.insert({"empno":1,"ename":"lijiaman","age":22,"address":"yunnan,kungming"});
查看test集合的数据信息
db.test.find() /* 1 */ { "_id" : ObjectId("5f30eb58bcefe5270574cd54"),"empno" : 1.0,"ename" : "lijiaman","age" : 22.0
使用下面查询语句查看oplog日志信息:
结果如下:
oplog中各个字段的含义:
- ts:数据写的时间,括号里面第1位数据代表时间戳,是自unix纪元以来的秒值,第2位代表在1s内订购时间戳的序列数
- op:操作类型,可选参数有:
-- "i": insert
--"u": update
--"d": delete
--"c": db cmd
--"db":声明当前数据库 (其中ns 被设置成为=>数据库名称+ '.')
--"n": no op,即空操作,其会定期执行以确保时效性
- ns:命名空间,通常是具体的集合
- o:具体的写入信息
- o2: 在执行更新操作时的where条件,仅限于update时才有该属性
(2.2)文档中的“_id”字段
在上面的插入文档中,我们发现每插入一个文档,都会伴随着产生一个“_id”字段,该字段是一个object类型,对于“_id”,需要知道:
经过测试,发现在执行文档的DML操作时,会根据ID进行,我们不妨来看看DML操作的文档变化。
(1)插入文档,查看文档信息与oplog信息
这里记录该集合文档的变化,可以发现,mongodb为每条数据都分配了一个唯一且非空的”_id”:
此时查看oplog,如下
(2)更新操作
rstest:> db.mycol.update({"id":1},{$set:{"name":"aa"}}) WriteResult({ "nMatched" : 0,"nModified" : 1 })
此时查看oplog,如下:
这里值得我们注意:上面我们说到,oplog的”o2”参数是更新的where条件,我们在执行更新的时候,指定的where条件是”id=1”,id是我们自己定义的列,然而,在oplog里面指定的where条件是
"_id" : ObjectId("5f3b471a6530eb8aa5bf88a0"),很明显,他们都指向了同一条数据。这样,当我们使用oplog进行数据恢复的时候,直接根据”_id”去做数据更新,即使再执行N遍,也不会导致数据更新出错。
(3)再次更新操作
上面我们是对某一条数据进行更新,并且在update中指出了更新后的数据,这里再测试一下,我使用自增的方式更新数据。
// 每条数据的id在当前的基础上加10rstest:update({},{$inc:{"id":10}},{multi:true}) WriteResult({ "nMatched" : 6 })
数据变化如图,可以看到,id虽然发生了变化,但是”_id”是没有改变的。
再来看oplog信息
这里也非常值得我们注意:o2记录的是已经发生更改的文档_id,o就比较有意思了,记录的是发生变更之后的值。我们可以发现,如果我们把上面自增更新的sql执行每执行1次,id都会加10,但是,我们重复执行N次oplog,并不会改变对应记录的值。
(4)再来看看删除操作
// 删除id大于14的条目
rstest:> db.mycol.remove({"id":{"$gt":14}}) WriteResult({ "nRemoved" : 2 })
数据变化如下图:
@L_502_4@
再来看看oplog日志:
”op”:”d”选项记录了该操作是执行删除,具体删除什么数据,由o选项记录,可以看到,o记录的是”_id”,也就是说,oplog中删除操作是根据”_id”执行的。
(三)结论
可以看到,在DML操作数据库时,oplog时基于"_id"记录文档变化的。那么,我们来总结一下开头提出的问题:未指定开始时间,oplog数据是否会重复操作呢?
- 如果当前数据库已经存在相同id的数据,那么不会执行二次插入,主键冲突报错;
- 在做更新时,记录的是更新文档的"_id"以及发生变更后的数据,因此,如果再次执行,只会修改该条数据,哪怕执行N遍,效果也和执行一遍是一样的,所有也就不怕重复操作单条数据了;
- 在执行删除操作时,记录的是删除的文档"_id",同样,执行N遍和执行一遍效果是一样的,因为”_id”是唯一的。
因此,即使oplog从完全备份之前开始应用,也不会造成数据的多次变更。
【完】
相关文档: 1.MongoDB 2.7主从复制(master –> slave)环境基于时间点的恢复
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