存储冷备
⑴ 不同系统之间的双机热备和双机冷备各自优缺点以及具体制作方法,越详细越好.双机冷备A机切B机时都切什么
1。不同系统没有什么关系，结果都是一样。
2。双机热备随时保障数据安全，数据可以恢复到故障前那一点。唯一的缺点是
当主机全部故障或者机房事故，那么就没哟任何数据留下了。
3。冷备份只能保障备份点那时的数据安全，而且比较麻烦，需要定时备份，备份失效或者未成功，会导致冷备份无效。但是数据可以任意安全转移，而且不受事故影响。
4。双机热备除了开始设置的时候需要设置相应的磁盘阵列和RAID系列，之后都不需要做任何事情。硬件冗余可以保障硬盘出现故障时，数据互补，及时更换硬盘，数据就可以补充以及同步。
5。不需要什么切换，在线更换硬盘或者其他设备。
6。冷备份需要数据库正常时备份数据，否则无效。
7。服务器需要热备和冷备份相辅相成。才可以最安全。
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1、热备份是指在正常情况下,两余度同时工作,当某一余度出现故障时,系统可切除故障余度,启用单余度方式,降级工作.本系统采用热备份方式 2、有时,我们将在线的备份称为热备份,而将脱机数据备份称为冷备份,以区别两种不同的备份概念.它们能将更多的数据压缩到现有内存中,从而减少访问硬盘(称为虚拟内存)的办法来解决问题 3、磁盘镜像是一种在其中写往物理驱动器的信息也被写入第二个物理驱动器的一种方法,也称为热备份.它不同于硬盘之间的定时拷贝,作镜像是由智能控制器和一些软件自动地进行的 电气设备的四种状态 运行状态－－－－-指开关闸刀均在合闸位置,所有的继电保护和自动控制装置均已投入,控制,信号,合闸,保护电源均送上 热备用状态－－－－-指开关断开而闸刀仍在合闸位置,其它同运行状态 冷备用状态－－－－-指开关闸刀均断开,一次设备停电.控制,信号电源断开,设备自身的保护投入,跳其它设备的压板退出,其它设备跳该设备的压板退出 检修状态－－－－-指在冷备用的基础上拉开被检修设备两侧的合闸电源并根据检修需要在检修设备各侧装接地线,挂标示牌和装设安全遮栏.
1． 不能出错，否则后果严重 2． 若热备份不成功，所得结果不可用于时间点的恢复 3． 因难于维护，所以要特别仔细小心，不允许“以失败告终”。
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冷备份的优点是： 1、 是非常快速的备份方法（只需拷文件） 2、 容易归档（简单拷贝即可） 3、 容易恢复到某个时间点上（只需将文件再拷贝回去） 4、 能与归档方法相结合，做数据库“最佳状态”的恢复。 5、 低度维护，高度安全。 但冷备份也有如下不足： 1、 单独使用时，只能提供到“某一时间点上”的恢复。 2、 再实施备份的全过程中，数据库必须要作备份而不能作其他工作。也就是说，在冷备份过程中，数据库必须是关闭状态。 3、 若磁盘空间有限，只能拷贝到磁带等其他外部存储设备上，速度会很慢。 4、 不能按表或按用户恢复。
⑵ linux 双机冷备
最简单的，两台服务器配置成一样，备机关掉，网线拔下（为保险，断开存储连接），切换的时候，关掉主机，启动备机就是了
为了提高切换速度，可以两台都运行，IP不同；共享卷组加tag（配置好lvm.conf，增加volume_list选项），防止同时访问。切换的时候关主机，备机改IP，将共享卷组tag删除，改为自己能激活的tag，然后激活卷组，挂载文件系统，启动应用。相关命令：
vgchange -an sharevg
vgchange --deltag host1 /dev/sharevg
vgchange --addtag host2 /dev/sharevg
vgchange -ay sharevg
⑶ Oracle ASM环境下怎么进行数据库冷备
昨天碰到一客户，数据库使用的是WIN2008+RAC+ASM。由于EMC存储问题，导致ASM实例出问题，读不出数据，进而导致RAC出问题。折腾了2个小时，终于将ASM实例启动，将RAC转换成单节点。可悲的是，ASM磁盘组读取错误：select 表格出错，exp、expdp出错...
⑷ 一个磁盘阵列能做多套系统的磁盘阵列的冷备吗
做基于存储底层的 多对1的复制。如IBM的 remote mirror，EMC的 mirror view，HDS的 ture等。但是前提是存储牌子是一样的。
如果不是同牌子的分两种，一种是用EMC的SAN COPY之类的软件
2.用存储虚拟化的硬件把异构环境的存储统一管理。
⑸ 大数据时代下的三种存储架构
大数据时代下的三种存储架构_数据分析师考试
大数据时代，移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用的迅速普及，对数据中心提出革命性的需求，存储基础架构已经成为IT核心之一。政府、军队军工、科研院所、航空航天、大型商业连锁、医疗、金融、新媒体、广电等各个领域新兴应用层出不穷。数据的价值日益凸显，数据已经成为不可或缺的资产。作为数据载体和驱动力量，存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。
传统的数据中心无论是在性能、效率，还是在投资收益、安全，已经远远不能满足新兴应用的需求，数据中心业务急需新型大数据处理中心来支撑。除了传统的高可靠、高冗余、绿色节能之外，新型的大数据中心还需具备虚拟化、模块化、弹性扩展、自动化等一系列特征，才能满足具备大数据特征的应用需求。这些史无前例的需求，让存储系统的架构和功能都发生了前所未有的变化。
基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外，还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点，才能满足具备大数据特征的业务应用需求。
尤其在云安防概念被热炒的时代，随着高清技术的普及，720P、1080P随处可见，智能和高清的双向需求、动辄500W、800W甚至上千万更高分辨率的摄像机面市，大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性等都提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成度、数据安全性、数据稳定性，系统可扩展性、性能及成本各方面因素。
目前市场上的存储架构如下：
（1）基于嵌入式架构的存储系统
节点NVR架构主要面向小型高清监控系统，高清前端数量一般在几十路以内。系统建设中没有大型的存储监控中心机房，存储容量相对较小，用户体验度、系统功能集成度要求较高。在市场应用层面，超市、店铺、小型企业、政法行业中基本管理单元等应用较为广泛。
（2）基于X86架构的存储系统
平台SAN架构主要面向中大型高清监控系统，前端路数成百上千甚至上万。一般多采用IPSAN或FCSAN搭建高清视频存储系统。作为监控平台的重要组成部分，前端监控数据通过录像存储管理模块存储到SAN中。
此种架构接入高清前端路数相对节点NVR有了较高提升，具备快捷便利的可扩展性，技术成熟。对于IPSAN而言，虽然在ISCSI环节数据并发读写传输速率有所消耗，但其凭借扩展性良好、硬件平台通用、海量数据可充分共享等优点，仍然得到很多客户的青睐。FCSAN在行业用户、封闭存储系统中应用较多，比如县级或地级市高清监控项目，大数据量的并发读写对千兆网络交换提出了较大的挑战，但应用FCSAN构建相对独立的存储子系统，可以有效解决上述问题。
面对视频监控系统大文件、随机读写的特点，平台SAN架构系统不同存储单元之间的数据共享冗余方面还有待提高；从高性能服务器转发视频数据到存储空间的策略，从系统架构而言也增加了隐患故障点、ISCSI带宽瓶颈导致无法充分利用硬件数据并发性能、接入前端数据较少。上述问题催生了平台NVR架构解决方案。
该方案在系统架构上省去了存储服务器，消除了上文提到的性能瓶颈和单点故障隐患。大幅度提高存储系统的写入和检索速度；同时也彻底消除了传统文件系统由于供电和网络的不稳定带来的文件系统损坏等问题。
平台NVR中存储的数据可同时供多个客户端随时查询，点播，当用户需要查看多个已保存的视频监控数据时，可通过授权的视频监控客户端直接查询并点播相应位置的视频监控数据进行历史图像的查看。由于数据管理服务器具有监控系统所有监控点的录像文件的索引，因此通过平台CMS授权，视频监控客户端可以查询并点播整个监控系统上所有监控点的数据，这个过程对用户而言也是透明的。
（3）基于云技术的存储方案
当前，安防行业可谓“云”山“物”罩。随着视频监控的高清化和网络化，存储和管理的视频数据量已有海量之势，云存储技术是突破IP高清监控存储瓶颈的重要手段。云存储作为一种服务，在未来安防监控行业有着客观的应用前景。
与传统存储设备不同，云存储不仅是一个硬件，而是一个由网络设备、存储设备、服务器、软件、接入网络、用户访问接口以及客户端程序等多个部分构成的复杂系统。该系统以存储设备为核心，通过应用层软件对外提供数据存储和业务服务。
一般分为存储层、基础管理层、应用接口层以及访问层。存储层是云存储系统的基础，由存储设备（满足FC协议、iSCSI协议、NAS协议等）构成。基础管理层是云存储系统的核心，其担负着存储设备间协同工作，数据加密，分发以及容灾备份等工作。应用接口层是系统中根据用户需求来开发的部分，根据不同的业务类型，可以开发出不同的应用服务接口。访问层指授权用户通过应用接口来登录、享受云服务。其主要优势在于：硬件冗余、节能环保、系统升级不会影响存储服务、海量并行扩容、强大的负载均衡功能、统一管理、统一向外提供服务，管理效率高，云存储系统从系统架构、文件结构、高速缓存等方面入手，针对监控应用进行了优化设计。数据传输可采用流方式，底层采用突破传统文件系统限制的流媒体数据结构，大幅提高了系统性能。
高清监控存储是一种大码流多并发写为主的存储应用，对性能、并发性和稳定性等方面有很高的要求。该存储解决方案采用独特的大缓存顺序化算法，把多路随机并发访问变为顺序访问，解决了硬盘磁头因频繁寻道而导致的性能迅速下降和硬盘寿命缩短的问题。
针对系统中会产生PB级海量监控数据，存储设备的数量达数十台上百台，因此管理方式的科学高效显得十分重要。云存储可提供基于集群管理技术的多设备集中管理工具，具有设备集中监控、集群管理、系统软硬件运行状态的监控、主动报警，图像化系统检测等功能。在海量视频存储检索应用中，检索性能尤为重要。传统文件系统中，文件检索采用的是“目录-》子目录-》文件-》定位”的检索步骤，在海量数据的高清视频监控，目录和文件数量十分可观，这种检索模式的效率就会大打折扣。采用序号文件定位可以有效解决该问题。
云存储可以提供非常高的的系统冗余和安全性。当在线存储系统出现故障后，热备机可以立即接替服务，当故障恢复时，服务和数据回迁；若故障机数据需要调用，可以将故障机的磁盘插入到冷备机中，实现所有数据的立即可用。
对于高清监控系统，随着监控前端的增加和存储时间的延长，扩展能力十分重要。市场中已有友商可提供单纯针对容量的扩展柜扩展模式和性能容量同步线性扩展的堆叠扩展模式。
云存储系统除上述优点之外，在平台对接整合、业务流程梳理、视频数据智能分析深度挖掘及成本方面都将面临挑战。承建大型系统、构建云存储的商业模式也亟待创新。受限于宽带网络、web2.0技术、应用存储技术、文件系统、P2P、数据压缩、CDN技术、虚拟化技术等的发展，未来云存储还有很长的路要走。
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⑹ B站分布式KV存储实践
在B站的业务场景中，存在很多种不同模型的数据，有些数据关系比较复杂像：账号、稿件信息。有些数据关系比较简单，只需要简单的kv模型即可满足。此外，又存在某些读写吞吐比较高的业务场景，该场景早期的解决方案是通过MySQL来进行数据的持久化存储，同时通过redis来提升访问的速度与吞吐。但是这种模式带来了两个问题，其一是存储与缓存一致性的问题，该问题在B站通过canal异步更新缓存的方式得以解决，其二则是开发的复杂度，对于这样一套存储系统，每个业务都需要额外维护一个任务脚本来消费canal数据进行缓存数据的更新。基于这种场景，业务需要的其实是一个介于Redis与MySQL之间的提供持久化高性能的kv存储。此外对象存储的元数据，对数据的一致性、可靠性与扩展性有着很高的要求。
基于此背景，我们对自研KV的定位从一开始就是构建一个高可靠、高可用、高性能、高拓展的系统。对于存储系统，核心是保证数据的可靠性，当数据不可靠时提供再高的可用性也是没用的。可靠性的一个核心因素就是数据的多副本容灾，通过raft一致性协议保证多副本数据的一致性。
分布式系统，如何对数据进行分片放置，业界通常有两种做法，一是基于hash进行分区，二是基于range进行分区，两种方式各有优缺点。hash分区，可以有效防止热点问题，但是由于key是hash以后放置的，无法保证key的全局有序。range分区，由于相邻的数据都放在一起，因此可以保证数据的有序，但是同时也可能带来写入热点的问题。基于B站的业务场景，我们同时支持了range分区和hash分区，业务接入的时候可以根据业务特性进行选择。大部分场景，并不需要全局有序，所以默认推荐hash分区的接入方式，比如观看记录、用户动态这些场景，只需要保证同一个用户维度的数据有序即可，同一个用户维度的数据可以通过hashtag的方式保证局部有序。
整个系统核心分为三个组件:
Metaserver用户集群元信息的管理，包括对kv节点的健康监测、故障转移以及负载均衡。
Node为kv数据存储节点，用于实际存储kv数据，每个Node上保存数据的一个副本，不同Node之间的分片副本通过raft保证数据的一致性，并选出主节点对外提供读写，业务也可以根据对数据一致性的需求指定是否允许读从节点，在对数据一致性要求不高的场景时，通过设置允许读从节点可以提高可用性以及降低长尾。
Client模块为用户访问入口，对外提供了两种接入方式，一种是通过proxy模式的方式进行接入，另一种是通过原生的SDK直接访问，proxy本身也是封装自c++的原生SDK。SDK从Metaserver获取表的元数据分布信息，根据元数据信息决定将用户请求具体发送到哪个对应的Node节点。同时为了保证高可用，SDK还实现了重试机制以及backoff请求。
集群的拓扑结构包含了几个概念，分别是Pool、Zone、Node、Table、Shard 与Replica。
基于不同的业务场景，我们同时支持了range分区和hash分区。对于range场景，随着用户数据的增长，需要对分区数据进行分裂迁移。对于hash分区的场景，使用上通常会根据业务的数据量做几倍的冗余预估，然后创建合适的分片数。但是即便是几倍的冗余预估，由于业务发展速度的不可预测，也很容易出现实际使用远超预估的场景，从而导致单个数据分片过大。
之所以不在一开始就创建足够的分片数有两个原因：其一，由于每一个replica都包含一个独立的engine，过多的分片会导致数据文件过多，同时对于批量写入场景存在一定的写扇出放大。其二，每一个shard都是一组raftgroup，过多的raft心跳会对服务造成额外的开销，这一点后续我们会考虑基于节点做心跳合并优化减少集群心跳数。
为了满足业务的需求场景，我们同时支持了range和hash两种模式下的分裂。两种模式分裂流程类似，下面以hash为例进行说明。
hash模式下的分裂为直接根据当前分片数进行倍增。分裂的流程主要涉及三个模块的交互。
metaserver
分裂时，metaserver会根据当前分片数计算出目标分片数，并且下发创建replica指令到对应的Node节点，同时更新shard分布信息，唯一不同的是，处于分裂中的shard状态为splitting。该状态用于client流量请求路由识别。当Node完成数据分裂以后上报metaserver，metaserver更新shard状态为normal从而完成分裂。
Node
node收到分裂请求以后，会根据需要分裂的分片id在原地拉起创建一个新的分片。然后对旧分片的数据进行checkpoint，同时记录旧分片checkpoint对应的logid。新分片创建完成后，会直接从旧分片的checkpoint进行open，然后在异步复制logid之后的数据保证数据的一致性。新分片加载完checkpoint后，原来的旧分片会向raftgroup提交一条分裂完成日志，该日志处理流程与普通raft日志一致。分裂完成后上报分裂状态到metaserver，同时旧分片开始拒绝不再属于自己分片的数据写入，client收到分片错误以后会请求metaserver更新shard分布。
完成分裂以后的两个分片拥有的两倍冗余数据，这些数据会在engine compaction的时候根据compaction_filter过滤进行删除。
Client
用户请求时，根据hash(key) % shard_cnt 获取目标分片。表分裂期间，该shard_cnt表示分裂完成后的最终分片数。以上图3分片的分裂为例:
hash(key) = 4, 分裂前shard_cnt为3，因此该请求会被发送到shard1. 分裂期间，由于shard_cnt变为6，因此目标分片应该是shard4， 但是由于shard4为splitting，因此client会重新计算分片从而将请求继续发送给shard1. 等到最终分裂完成后，shard4状态变更为Normal，请求才会被发送到shard4.
分裂期间，如果Node返回分片信息错误，那么client会请求metaserver更新分片分布信息。
类似于MySQL的binlog，我们基于raftlog日志实现了kv的binlog. 业务可以根据binlog进行实时的事件流订阅，同时为了满足事件流回溯的需求，我们还对binlog数据进行冷备。通过将binlog冷备到对象存储，满足了部分场景需要回溯较长事件记录的需求。
直接复用raftlog作为用户行为的binlog，可以减少binlog产生的额外写放大，唯一需要处理的是过滤raft本身的配置变更信息。learner通过实时监听不断拉取分片产生的binlog到本地并解析。根据learner配置信息决定将数据同步到对应的下游。同时binlog数据还会被异步备份到对象存储，当业务需要回溯较长时间的事件流的时候，可以直接指定位置从S3拉取历史binlog进行解析。
基于上述提到的binlog能力，我们还基于此实现了kv的多活。learner模块会实时将用户写入的数据同步到跨数据中心的其他kv集群。对于跨数据中心部署的业务，业务可以选择就近的kv集群进行读取访问，降低访问延时。
kv的多活分为读多活和写多活。对于读多活，机房A的写入会被异步复制到机房B，机房B的服务可以直接读取本机房的数据，该模式下只有机房A的kv可以写入。对于写多活，kv在机房A B 都能同时提供写入并且进行双向同步，但是为了保证数据的一致性，需要业务上做数据的单元化写入，保证两个机房不会同时修改同一条记录。通过将用户划分单元，提供了写多活的能力。通过对binlog数据打标，解决了双向同步时候的数据回环问题。
对于用户画像和特征引擎等场景，需要将离线生成的大量数据快速导入KV存储系统提供用户读取访问。传统的写入方式是根据生成的数据记录一条条写入kv存储，这样带来两个问题。其一，大批量写入会对kv造成额外的负载与写入带宽放大造成浪费。其次，由于写入量巨大，每次导入需要花费较长的时间。为了减少写入放大以及导入提速，我们支持了bulk load的能力。离线平台只需要根据kv的存储格式离线生成对应的SST文件，然后上传到对象存储服务。kv直接从对象存储拉取SST文件到本地，然后直接加载SST文件即可对外提供读服务。bulk load的另外一个好处是可以直接在生成SST后离线进行compaction，将compaction的负载offload到离线的同时也降低了空间的放大。
由于LSM tree的写入特性，数据需要被不断的compaction到更底层的level。在compaction时，如果该key还有效，那么会被写入到更底层的level里，如果该key已经被删除，那么会判断当前level是否是最底层的，一条被删除的key，会被标记为删除，直到被compaction到最底层level的时候才会被真正删除。compaction的时候会带来额外的写放大，尤其当value比较大的时候，会造成巨大的带宽浪费。为了降低写放大，我们参考了Bitcask实现了kv分离的存储引擎sparrowdb.
sparrowdb 介绍
用户写入的时候，value通过append only的方式写入data文件，然后更新索引信息，索引的value包含实际数据所在的data文件id，value大小以及position信息，同时data文件也会包含索引信息。与原始的bitcask实现不一样的是，我们将索引信息保存在 rocksdb。
更新写入的时候，只需要更新对应的索引即可。compaction的时候，只需将索引写入底层的level，而无需进行data的拷贝写入。对于已经失效的data，通过后台线程进行检查，当发现data文件里的索引与rocksdb保存的索引不一致的时候，说明该data已经被删除或更新，数据可以被回收淘汰。
使用kv存储分离降低了写放大的问题，但是由于kv分离存储，会导致读的时候多了一次io，读请求需要先根据key读到索引信息，再根据索引信息去对应的文件读取data数据。为了降低读访问的开销，我们针对value比较小的数据进行了inline，只有当value超过一定阈值的时候才会被分离存储到data文件。通过inline以及kv分离获取读性能与写放大之间的平衡。
在分布式系统中，负载均衡是绕不过去的问题。一个好的负载均衡策略可以防止机器资源的空闲浪费。同时通过负载均衡，可以防止流量倾斜导致部分节点负载过高从而影响请求质量。对于存储系统，负载均衡不仅涉及到磁盘的空间，也涉及到机器的内存、cpu、磁盘io等。同时由于使用raft进行主从选主，保证主节点尽可能的打散也是均衡需要考虑的问题。
副本均衡
由于设计上我们会尽量保证每个副本的大小尽量相等，因此对于空间的负载其实可以等价为每块磁盘的副本数。创建副本时，会从可用的zone中寻找包含副本数最少的节点进行创建。同时考虑到不同业务类型的副本读写吞吐可能不一样导致CPU负载不一致，在挑选副本的时候会进一步检查当前节点的负载情况，如果当前节点负载超过阈值，则跳过该节点继续选择其他合适的节点。目前基于最少副本数以及负载校验基本可以做到集群内部的节点负载均衡。
当出现负载倾斜时，则从负载较高的节点选择副本进行迁出，从集群中寻找负载最低的节点作为待迁入节点。当出现节点故障下线以及新机器资源加入的时候，也是基于均值计算待迁出以及迁入节点进行均衡。
主从均衡
虽然通过最少副本数策略保证了节点副本数的均衡，但是由于raft选主的性质，可能出现主节点都集中在部分少数节点的情况。由于只有主节点对外提供写入，主节点的倾斜也会导致负载的不均衡。为了保证主节点的均衡，Node节点会定期向metaserver上报当前节点上副本的主从信息。
主从均衡基于表维度进行操作。metaserver会根据表在Node的分布信息进行副本数的计算。主副本的数量基于最朴素简单的数学期望进行计算: 主副本期望值 = 节点副本数 / 分片副本数。下面为一个简单的例子:
假设表a包含10个shard，每个shard 3个replica。在节点A、B、C、D的分布为 10、5、6、9. 那么A、B、C、D的主副本数期望值应该为 3、1、2、3. 如果节点数实际的主副本数少于期望值，那么被放入待迁入区，如果大于期望值，那么被放入待迁出区。同时通过添加误差值来避免频繁的迁入迁出。只要节点的实际主副本数处于 [x-δx,x+δx] 则表示主副本数处于稳定期间，x、δx 分别表示期望值和误差值。
需要注意的是，当对raft进行主从切换的时候，从节点需要追上所有已提交的日志以后才能成功选为主，如果有节点落后的时候进行主从切换，那么可能导致由于追数据产生的一段时间无主的情况。因此在做主从切换的时候必须要检查主从的日志复制状态，当存在慢节点的时候禁止进行切换。
3.7 故障检测&修复
一个小概率的事件，随着规模的变大，也会变成大概率的事件。分布式系统下，随着集群规模的变大，机器的故障将变得愈发频繁。因此如何对故障进行自动检测容灾修复也是分布式系统的核心问题。故障的容灾主要通过多副本raft来保证，那么如何进行故障的自动发现与修复呢。
健康监测
metaserver会定期向node节点发送心跳检查node的健康状态，如果node出现故障不可达，那么metaserver会将node标记为故障状态并剔除，同时将node上原来的replica迁移到其他健康的节点。
为了防止部分node和metaserver之间部分网络隔离的情况下node节点被误剔除，我们添加了心跳转发的功能。上图中三个node节点对于客户端都是正常的，但是node3由于网络隔离与metaserver不可达了，如果metaserver此时直接剔除node3会造成节点无必要的剔除操作。通过node2转发心跳探测node3的状态避免了误剔除操作。
除了对节点的状态进行检测外，node节点本身还会检查磁盘信息并进行上报，当出现磁盘异常时上报异常磁盘信息并进行踢盘。磁盘的异常主要通过dmesg日志进行采集分析。
故障修复
当出现磁盘节点故障时，需要将原有故障设备的replica迁移到其他健康节点，metaserver根据负载均衡策略选择合适的node并创建新replica， 新创建的replica会被加入原有shard的raft group并从leader复制快照数据，复制完快照以后成功加入raft group完成故障replica的修复。
故障的修复主要涉及快照的复制。每一个replica会定期创建快照删除旧的raftlog，快照信息为完整的rocksdb checkpoint。通过快照进行修复时，只需要拷贝checkpoint下的所有文件即可。通过直接拷贝文件可以大幅减少快照修复的时间。需要注意的是快照拷贝也需要进行io限速，防止文件拷贝影响在线io.
过期数据淘汰
在很多业务场景中，业务的数据只需要存储一段时间，过期后数据即可以自动删除清理，为了支持这个功能，我们通过在value上添加额外的ttl信息，并在compaction的时候通过compaction_filter进行过期数据的淘汰。level之间的容量呈指数增长，因此rocksdb越底层能容纳越多的数据，随着时间的推移，很多数据都会被移动到底层，但是由于底层的容量比较大，很难触发compaction，这就导致很多已经过期的数据没法被及时淘汰从而导致了空间放大。与此同时，大量的过期数据也会对scan的性能造成影响。这个问题可以通过设置periodic_compaction_seconds 来解决，通过设置周期性的compaction来触发过期数据的回收。
scan慢查询
除了上面提到的存在大批过期数据的时候可能导致的scan慢查询，如果业务存在大批量的删除，也可能导致scan的时候出现慢查询。因为delete对于rocksdb本质也是一条append操作，delete写入会被添加删除标记，只有等到该记录被compaction移动到最底层后该标记才会被真正删除。带来的一个问题是如果用户scan的数据区间刚好存在大量的delete标记，那么iterator需要迭代过滤这些标记直到找到有效数据从而导致慢查询。该问题可以通过添加 CompactOnDeletionCollector 来解决。当memtable flush或者sst compaction的时候，collector会统计当前key被删除的比例，通过设置合理的 deletion_trigger ，当发现被delete的key数量超过阈值的时候主动触发compaction。
delay compaction
通过设置 CompactOnDeletionCollector 解决了delete导致的慢查询问题。但是对于某些业务场景，却会到来严重的写放大。当L0被compaction到L1时候，由于阈值超过deletion_trigger ,会导致L1被添加到compaction队列，由于业务的数据特性，L1和L2存在大量重叠的数据区间，导致每次L1的compaction会同时带上大量的L2文件造成巨大的写放大。为了解决这个问题，我们对这种特性的业务数据禁用了CompactOnDeletionCollector 。通过设置表级别参数来控制表级别的compaction策略。后续会考虑优化delete trigger的时机，通过只在指定层级触发来避免大量的io放大。
compaction限速
由于rocksdb的compaction会造成大量的io读写，如果不对compaction的io进行限速，那么很可能影响到在线的写入。但是限速具体配置多少比较合适其实很难确定，配置大了影响在线业务，配置小了又会导致低峰期带宽浪费。基于此rocksdb 在5.9以后为 NewGenericRateLimiter 添加了 auto_tuned 参数，可以根据当前负载自适应调整限速。需要注意的是，该函数还有一个参数 RateLimiter::Mode 用来限制操作类型，默认值为 kWritesOnly,通常情况该模式不会有问题，但是如果业务存在大量被删除的数据，只限制写可能会导致compaction的时候造成大量的读io。
关闭WAL
由于raft log本身已经可以保证数据的可靠性，因此写入rocksdb的时候可以关闭wal减少磁盘io，节点重启的时候根据rocksdb里保存的last_apply_id从raft log进行状态机回放即可。
降副本容灾
对于三副本的raft group，单副本故障并不会影响服务的可用性，即使是主节点故障了剩余的两个节点也会快速选出主并对外提供读写服务。但是考虑到极端情况，假设同时出现两个副本故障呢？ 这时只剩一个副本无法完成选主服务将完全不可用。根据墨菲定律，可能发生的一定会发生。服务的可用性一方面是稳定提供服务的能力，另一方面是故障时快速恢复的能力。那么假设出现这种故障的时候我们应该如何快速恢复服务的可用呢。
如果通过创建新的副本进行修复，新副本需要等到完成快照拷贝以后才能加入raft group进行选举，期间服务还是不可用的。那么我们可以通过强制将分片降为单副本模式，此时剩余的单个健康副本可以独自完成选主，后续再通过变更副本数的方式进行修复。
RaftLog 聚合提交
对于写入吞吐非常高的场景，可以通过牺牲一定的延时来提升写入吞吐，通过log聚合来减少请求放大。对于SSD盘，每一次写入都是4k刷盘，value比较小的时候会造成磁盘带宽的浪费。我们设置了每5ms或者每聚合4k进行批量提交。该参数可以根据业务场景进行动态配置修改。
异步刷盘
有些对于数据一致性要求不是非常高的场景，服务故障的时候允许部分数据丢失。对于该场景，可以关闭fsync通过操作系统进行异步刷盘。但是如果写入吞吐非常高导致page cache的大小超过了 vm.diry_ratio ,那么即便不是fsync也会导致io等待，该场景往往会导致io抖动。为了避免内核pdflush大量刷盘造成的io抖动，我们支持对raftlog进行异步刷盘。
透明多级存储，和缓存结合，自动冷热分离，通过将冷数据自动搬迁到kv降低内存使用成本。
新硬件场景接入，使用SPDK 进行IO提速，使用PMEM进行访问加速。
参考文献
[1] Bitcask A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data
[2] Lethe: A Tunable Delete-Aware LSM Engine
⑺ Oracle ASM环境下怎么进行数据库冷备
昨天碰到一客户，数据库使用的是WIN2008+RAC+ASM。由于EMC存储问题，导致ASM实例出问题，读不出数据，进而导致RAC出问题。折腾了2个小时，终于将ASM实例启动，将RAC转换成单节点。可悲的是，ASM磁盘组读取错误：select 表格出错，exp、expdp出错，rman拷贝出错。赶到客户现场，继续折腾，终于修复错误。简要步骤如下 1、同一主机下面建另一实例，用于运行DBMS_FILE_TRANSFER 2、在该实例上运行DBMS_FILE_TRANSFER,拷贝数据文件，控制文件，日志文件 引用 CREATE DIRECTORY source_dir AS '+DATADG/ORADATA'; CREATE DIRECTORY dest_dir AS '/tmp';BEGIN DBMS_FILE_TRANSFER.COPY_FILE( source_directory_object => 'source_dir', source_file_name => 'user01.dbf', destination_directory_object => 'dest_dir', destination_file_name => 'user01.dbf'); END; /二是使用ASM提供的ftp特性 1、同一主机下面建另一实例，用于传输ftp 2、用ftp传输相关文件附：DBMS_FILE_TRANSFER使用限制 # The user must have read privilege on the source directory object and write privilege on the destination directory object. # The procere converts directory object names to uppercase unless they are surrounded by double quotes. # Files to be copied must be multiples of 512 bytes in size. # Files to be copied must be equal to or less than 2 terabytes in size. # File transfers are not transactional. # Files are copied as binary, so no character conversions are performed. # File copies can be monitored using the V$SESSION_LONGOPS view ++++++++++++++++++++++++++ 据一同事反映，Oracle 11g提供了ASM cp命令，允许在ASM磁盘组和操作系统文件之间互相拷贝。
⑻ 数据库热备和冷备的区别是什么
数据库热备：一般用于保证服务正常不间断运行，用两台机器作为服务机器，一台用于实际数据库操作应用,另外一台实时的从前者中获取数据以保持数据一致.如果当前的机器熄火,备份的机器立马取代当前的机器继续提供服务
冷备：.冷备份指在数据库关闭后,进行备份,适用于所有模式的数据库.
热备是指与目标设备共同运转，当目标设备发生故障或停机时，热备设备立即承担起故障设备的工作任务；冷备是指当目标设备发生故障或停机后，冷备设备才开始由停机等待状态进入启动运转状态，并承担起故障设备的工作任务
拓展资料：
数据库(Database)是按照 数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库，它产生于距今六十多年前，随着 信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后， 数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种 类型，从最简单的存储有各种数据的 表格到能够进行海量 数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
⑼ 14.数据仓库常见的存储优化方法有哪些
存储优化管理的方式包括数据压缩、数据重分布、存储治理项优化、生命周期管理等方法。
数据压缩
在分布式文件系统中，会将数据存储3份，这意味着存储1TB的逻辑数据，实际上会占用3TB的物理空间。使用盘古RAIDfile格式的文件，将存储比从1：3提高至1:1.5。这样做的缺点是数据块损坏时的修复时间比原来更长，读的性能也有损失。数据重分布
由于每个表的数据分布不同，插入顺序不同，导致压缩效果有很大的差异，通过修改表的数据重分布(distributeby,sortby字段)进行数据重分布，能够对表进行优化处理。存储治理项优化：
存储治理项优化是指在元数据的基础上，诊断、加工成多个存储治理优化项。目前已有的存储治理优化项有未管理表、空表、最近62天未访问表、数据无更新无任务表等。生命周期管理策略
根本目的：用最少的存储成本满足最大的业务需求，使数据价值最大化。
a）周期性删除策略：针对无效的历史数据进行定期清理。
b）彻底删除策略：无用表数据或者ETL过程产生的临时数据，以及不需要保留的数据，可以进行及时删除，包括删除元数据。
c）永久保留策略：重要且不可恢复的底层数据和应用数据需要永久保留。
d）极限存储策略：超高压缩重复镜像数据。
e）冷数据管理策略：永久保留策略的扩展。永久保留的数据需要迁移到冷数据中心进行永久保存。一般将重要且不可恢复的、占用存储空间大于100TB，且访问频次较低的数据进行冷备，例如3年以上的日志数据。
⑽ 电气上什么叫热备什么叫冷备
双机热备特指基于高可用系统中的两台服务器的热备（或高可用），因两机高可用在国内使用较多，故得名双机热备。
冷备是指两个服务器，一台运行，一台不运行做为备份。这样一旦运行的服务器宕机，就把备份的服务器运行起来。冷备的方案比较容易实现，但冷备的缺点是主机出现故障时备机不会自动接管，需要主动切换服务。
(10)存储冷备扩展阅读
组成双机热备的方案主要的三种方式分别为：基于共享存储（磁盘阵列）的方式，全冗余方式和复制方式。故障隔离，简单的讲，高可用（热备）就是一种利用故障点转移的方式来保障业务连续性。其业务的恢复不是在原服务器，而是在备用服务器。
双机冷备技术，可以实现数据的定时自动同步，在2台服务器运行的时候，自动将数据定时同步到另一台服务器。当正在提供服务的这台服务器出现故障后，可以人工手动切换到另一台服务器，保障系统的连续运行和服务。