看到這個消息，我的***反應是重新翻出塵封已久的ipad，裝上爐石準備上線領補償。等等，作為一個數據庫行業從業人員，是不是還應該干點什么?恩，很有必要再重新審視一下我們的數據庫有沒有做好容災，否則，今天你看別人熱鬧，明天可能就別人看你熱鬧了。借此機會我想給大家普及一下MongoDB數據庫的備份和恢復手段(當然爐石傳說應該不一定是使用MongoDB作為數據庫)，以幫助大家做好容災，過個好年。同時，我也為我們阿里云MongoDB服務做下廣告，我們的MongoDB服務擁有完善的自動備份/恢復功能，靈活的備份策略，好用的恢復到任意時間點功能。我們的備份存放了多份副本，可靠性達10個9，請大家放心使用!

MongoDB數據庫備份手段

全量邏輯備份/恢復

Mongodump/Mongorestore

對于數據量比較小的場景，使用官方的mongodump/mongorestore工具進行全量的備份和恢復就足夠了。mongodump可以連上一個正在服務的mongod節點進行邏輯熱備份。其主要原理是遍歷所有集合，然后將文檔一條條讀出來，支持并發dump多個集合，并且支持歸檔和壓縮，可以輸出到一個文件(或標準輸出)(對原理感興趣可以參見我之前寫的兩篇文章Mongodump的archive(歸檔)模式原理解析以及Mongorestore的archive(歸檔)模式恢復原理解析)。同樣，mongorestore則是連上一個正在服務的mongod節點進行邏輯恢復。其主要原理是將備份出來的數據再一條條寫回到數據庫中。

對性能的影響

mongodump執行過程由于會遍歷所有數據，因此會對MongoDB性能有影響，***在備節點執行(***是hidden，需檢查備節點數據同步是否正常)。

獲取一致的數據快照

在mongodump執行過程中由于數據庫還有新的修改，直接運行dump出來的結果不是一個一致的快照，需要使用一個『–oplog』的選項來將這個過程中的oplog也一塊dump下來(使用mongorestore進行恢復時對應要使用–oplogReplay選項對oplog進行重放)。而由于MongoDB的oplog是一個固定大小的特殊集合，當oplog集合達到配置的大小時舊的oplog會被滾掉以為新的oplog騰出空間。在使用『–oplog』選項進行dump時，mongodump會在dump集合數據前獲取當時***的oplog時間點，并在集合數據dump完畢之后再次檢查這個時間點的oplog是否還在，如果dump過程很長，oplog空間又不夠，oplog被滾掉就會dump失敗。因此在dump前***檢查一下oplog的配置大小以及目前oplog的增長情況(可結合業務寫入量及oplog平均大小進行粗略估計)，確保dump不會失敗。目前我們阿里云MongoDB服務針對oplog做了彈性擴縮容的優化，能夠確保在邏輯備份過程中oplog不被滾掉，一定能夠備份成功。

索引的備份和恢復

對于集合數據，mongodump出來的結果是一個個bson文件。而對于集合的索引，則是描述在一個metadata的json文件里，里面還包含創建集合時所使用的選項。在使用mongorestore進行恢復時，會在集合數據恢復完畢之后進行對應的索引創建。

全量物理備份/恢復

對于數據量很大的場景，如果使用mongodump/mongorestore進行備份和恢復，需要的時間可能會很長。對于備份來說，最主要的問題就是備份所需時間越長，oplog被滾掉的幾率就越大，備份失敗的幾率也就越大。而對于恢復來說，由于恢復過程還涉及到索引的創建，如果除了數據量大，還有很多索引，所需花費的時間就更長了。遇到像爐石這種數據災難，恢復時間當然是越短越好，畢竟在游戲行業分分鐘的流水都很可觀。這時候就需要物理備份出場了，物理備份，顧名思義就是通過物理拷貝數據文件實現備份。在恢復時可以直接使用物理備份拷貝出來的數據文件，直接啟動mongod。物理備份***的好處是速度快，恢復時也不需要再建索引。

實施方法

物理備份通過拷貝數據文件來實現，這要求所有被拷貝的數據文件必須是一個一致的數據快照。因此物理備份的實施方法和MongoDB采用的存儲引擎有關，并且，根據是否配置MongoDB打開了Journal，在實施的細節上會有一些不同，具體可參考官方文檔。不管使用何種存儲引擎，在3.2版本之后，都可以用以下方法實現物理備份：

通過mongoshell執行以下命令以確保所有的寫操作都flush到磁盤并禁止新的寫入：

db.fsyncLock(); 

利用底層文件系統層或邏輯卷的快照功能對MongoDB的數據目錄做快照，或直接通過cp、scp、tar等命令拷貝數據目錄。

還是在剛才的mongoshell上(這里需要保證和剛剛是同一個連接)，執行以下命令以重新允許新的寫入：

db.fsyncUnLock(); 

由于執行db.fsyncLock()會加數據庫的全局寫鎖，這時數據庫會處于一個不可訪問的狀態，因此物理備份***也在備節點上執行(***是hidden，注意同樣需要確保物理備份完成之后節點的oplog能追上主節點)。目前我們阿里云MongoDB團隊已經研發出了無需停寫服務的物理熱備份手段，相信很快就可以讓大家用上，盡請期待!

增量備份

MongoDB的增量備份可以通過持續抓取oplog來實現，這個目前沒有現成的工具可以利用，需要自己代碼實現。抓取oplog主要的難題也和使用mongodump進行全量備份一樣，需確保要抓取的oplog不被滾掉。目前我們阿里云MongoDB服務實現了自動增量備份的功能，結合全量備份可以實現任意時間點恢復功能。

Sharding的備份/恢復

爐石是不分服的，因此它后面也有可能是使用分布式數據庫。對于分布式數據庫來說，備份和恢復比單機數據庫更加復雜。分布式數據庫包含多個節點，并且通常包含不同角色的節點。以MongoDB的Sharding集群為例，它包含一個保存元數據的config server以及若干個保存數據的shard。其中最主要的元數據就是數據在shard之間的分布情況。對于多個節點的備份，其中一個難題是保證所有節點備份的數據是同一個時間點的，常規采用的手段是停止外部寫入后進行備份，這在互聯網服務中顯然不可接受。退而求其次，可以在停止接受同步的備節點上進行備份，這樣可以得到一個時間大致接近的備份。另外一個難題是各數據節點之間通常存在數據遷移，而數據遷移就涉及到起碼2個以上數據節點的數據修改以及元數據節點的數據修改，如果在備份過程中發生數據遷移，很難保證備份出來的數據和元數據是一個一致的狀態。因此通常在備份過程中需要關閉數據遷移。MongoDB官方的文檔指導步驟就是采用這個思路，先關閉負責數據遷移的balancer，然后依次在config server和各個shard的備節點上進行備份。關閉數據遷移***的問題是關閉期間集群無法實現數據均衡，除了會影響集群的訪問性能外，還造成資源的浪費，這在數據量較大，所需備份時間較長時可能造成比較大的影響。

針對這兩大難題，我們阿里云MongoDB團隊研發了不需要停外部寫，并且無需關數據遷移的Sharding備份手段，能夠實現『任意』時間點恢復，這個功能將伴隨著即將推出的Sharding形態一起推出，盡情期待!

阿里云MongoDB備份服務

阿里云MongoDB服務提供自動備份/恢復功能，默認每天為數據進行全量備份，并且自動抓取oplog進行增量備份。用戶可以在控制臺自定義備份策略以及進行恢復。

恢復時可以選擇某一個備份集或某一個時間點克隆出一個新的實例，可以在新實例上進行數據校驗，等校驗沒問題后切換到新實例。此外，全量備份的數據還提供下載功能，用戶也可以選擇下載備份集到本地后恢復到一個臨時實例進行數據校驗。

總結

說了這么多，大家應該對MongoDB的備份/恢復手段有了一個大概的認識。如果要圖省心，還是建議直接使用阿里云MongoDB服務，我們有自動化的備份/恢復服務，靈活的備份策略，只需點點鼠標就能用上任意時間點恢復、物理熱備份、Sharding備份/恢復這些黑科技，從此不再為數據庫容災發愁，業務你們做，鍋有我們來背，還等什么呢，快來試用吧!

作者：鄭涔，花名明儼，阿里云數據庫組技術專家，主要關注分布式存儲、Nosql數據庫等技術領域，目前主要參與MongoDB云數據庫的研發，致力于讓開發者用上***的MongoDB云服務。