MongoDB数据库的备份,恢复与迁移,回滚 （优秀）

MongoDB数据库的备份,恢复与迁移,回滚

备份与恢复

在创建MongoDB服务的时候，通过--dbpath指定目录就是存放mongdb数据库文件目录，我们可以通过复制这些文件实现数据库的冷备，但是这种方式不太安全。因此在冷备前，要关闭服务器，这个在第一节中介绍过平滑关闭server的命令。

>use admin  
>db.shutdownServer（） 

或者可以通过fsync方式使MongoDB将数据写入缓存中，然后再复制备份

>use admin  
>db.runCommand({"fsync":1,"lock":1}) 

这个时候我往test.foo 插入了一条数据 f:6 ，在执行db.foo.find()后，并没有查到这条记录，说明记录没有直接写入数据库，而是被缓冲到缓存中了。

备份完后，要解锁（防止这个时候停电或其它原因，导致未缓存中的数据丢失）。

>use admin  
>db.$cmd.sys.unlock.findOne()  
>db.currentOp()    如果currentOp 只返回{"inprog":[]}结果，说明解锁成功。 

解锁后，缓存中的数据会写入数据库文件中，我们去查询foo结果。



上面是冷备的方式，我们可以在不停止服务的情况下，使用MongoDB提供的两个工具来实现备份和恢复。这个两个工具在MongoDB的bin目录下可以看到：mongodump/mongorestor

mongodump备份的原理是通过一次查询获取当前服务器快照，并将快照写入磁盘中，因此这种方式保存的也不是实时的，因为在获取快照后，服务器还会有数据写入，为了保证备份的安全，同样我们还是可以利用fsync锁使服务器数据暂时写入缓存中。

mongodump备份命令：

......bin>./mongodump -d test -o backup            //（ backup是备份目录，默认创建到bin目录） 
./mongodbdump --help 可查看命令的帮助

mongorestore恢复命令： 

可以在恢复前往foo表插入一条记录 g:7）

.....bin>./mongorestore -d test --drop backup/test/ 
提一点的就是 drop选项，这里是说我将test数据恢复之前先删除原有数据库里面的数据

看一下运行结果：



以上就是mongodb的备份和恢复过程。当数据库文件出现问题或者损坏时，MongoDB还提供了修复数据文件的命令。

在启动mongod服务时通过--repair 修复：

....bin>./mongod --dbpath \usr\mongodb\data\dbs\master"  --repair  
修复命令必须提供数据路径

另外我们也可以在mongo shell 中修复正在运行的数据库存

>use test  
 
>db.repairDataBase() 

接下来我们在来看一下另外二种读扩展式的备份机制。

Master-Slave

主从复制模式：即一台主写入服务器，多台从备份服务器。从服务器可以实现备份，和读扩展，分担主服务器读密集时压力，充当查询服务器。但是主服务器故障时，我们只能手动去切换备份服务器接替主服务器工作。这种灵活的方式，使扩展多如备份或查询服务器相对比较容易，当然查询服务器也不是无限扩展的，因为这些从服务器定期在轮询读取主服务器的更新，当从服务器过多时反而会对主服务器造成过载。

我们以之前创建的端口为27017做为主服务器，再创建个端口为27018从服务器

重新启动27017为主服务器 --master 主服务器

....bin>mongod  --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\master" --master 

创建27018为从服务器  --slave 从服务器  --source 指定主服务器

....bin>mongod --port 27018 --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\slave27018"   --slave --source localhost:27017 

主服务器可以通过自己local库的slave集合查看从服务器列表

从服务器可以通过自己local库的source集合查看主服务器信息或维护多个主服务器。 （一个slave服务器可以服务多个master服务器）

或者我们可以通过http console查看状态

Replica Sets

副本集模式：具有Master-Slave模式所有特点，但是副本集没有固定的主服务器，当初始化的时候会通过多个服务器投票选举出一个主服务器。当主服务器故障时会再次通过投票选举出新的主服务器，而原先的主服务器恢复后则转为从服务器。Replica Sets的在故障发生时自动切换的机制可以极时保证写入操作。

创建多个副本集节点 --replSet   （注意要区分大小写，官方建议命名空间使用IP地址）

....bin>mongod --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\replset27017"   --port 27017 --replSet replset/127.0.0.1:27018  
 
....bin>mongod --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\replset27018"   --port 27018 --replSet replset/127.0.0.1:27017  
 
....bin>mongod --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\replset27019"   --port 27019 --replSet replset/127.0.0.1:27017 

首先建立3个是为了投票不会冲突，当服务器为偶数时可能会导致无法正常选举出主服务器。

其次上面3个replset 节点没有全部串联起来，是因为replset 有自检测功可以自动搜索连接其它服务器。

完成上面的工作后，要初始化副本集，随便连接一台服务器执行以下命令 (priority 0~1，被选为主服务器的优先级)

>use admin  
>db.runCommand(  
{"replSetInitiate":{  
 "_id":"replset",  
 "members":[  
{  
"_id":1,  
"host":"127.0.0.1:27017",  
"priority":1  
},  
{  
"_id":2,  
"host":"127.0.0.1:27018",  
"priority":1  
},  
{  
"_id":3,  
"host":"127.0.0.1:27019",  
"priority":1  
}]}}  
) 

查看结果，可以看出127.0.0.1:27017 被自动选为replSet:Primary>



在增加一个从服务器节点

....bin>mongod --dbpath "C:\Program Files\mongodb\data\dbs\replset27020" --port 27020 --replSet replset/127.0.0.1:27017 

通过rs.add命令往system.replset添加新的从服务器成员

rs.add("127.0.0.1:27020");   或者rs.add({"_id":4,"host":"127.0.0.1:27020"} 

这里在简单的介绍一下Master Slave/ Replica Sets 备份机制，这两种模式都是基于主服务器的oplog 来实现所有从服务器的同步。

oplog记录了增删改操作的记录信息（不包含查询的操作），但是oplog有大小限制，当超过指定大小，oplog会清空之前的记录，重新开始记录。

Master Slave方式主服备器会产生 oplog.$main 的日志集合。

Replica Sets  方式 所有服务器都会产生oplog.rs 日志集合。

两种机制下，所有从服务器都会去轮询主服务器oplog日志，若主服务器的日志较新，就会同步这些新的操作记录。但是这里有个很重要的问题，从服务器由于网络阻塞，死机等原因无法极时同步主服务器oplog记录：一种情况 主服务器oplog不断刷新，这样从服务器永远无法追上主服务器。另外一种情况，刚好主服务器oplog超出大小，清空了之前的oplog，这样从服务器就与主服务器数据就可能会不一致了，这第二种情况，我是推断的，没有证实。

另外要说明一下Replica Sets 备份的缺点，当主服务器发生故障时，一台从服务器被投票选为了主服务器，但是这台从服务的oplog 如果晚于之前的主服务器oplog的话，那之前的主服务器恢复后，会回滚自己的oplog操作和新的主服务器oplog保持一致。由于这个过程是自动切换的，所以在无形之中就导致了部分数据丢失。

数据迁移

1 可以利用上面的备份与恢复来实现数据迁移

2 db.copyDatabase('SiteMap','NewSiteMap','192.168.1.7:37017');

db.copyDatabase(fromdb, todb, fromhost, username, password);

mongoimport mongoexport 两个命令可以实现数据导入导出

更多的命令可看官方文档 http://docs.mongodb.org/manual/reference/method/db.getMongo/

MongoDB 误操作后的point in time
recovery

Point
in time recovery

在生产环境中，尽管我们尽力避免，但是还是会遇到误操作或是其他情况的出现。

这时候我们就需要进行Point in time recovery了。

我们point in time recovery 是基于oplog进行的，所以请确保oplog的size足够大，也请确保定时有冷备份（或是延时备份）

切记：在出现问题的时候，我们第一时间要做的时保护犯罪现场，停止应用写入，保护数据库数据与状态。有可能的话，在进行恢复之前，将现在的oplog进行一次全备份，也将现在数据进行一次全备份。

以下是通过冷备份+oplog进行point in time recovery的例子（例子仅供参考，实际中请根据情况来操作，过程需严谨。）：

1.首先我们往一个collection里插入数据。

zhou1:PRIMARY>  use test3

switched to db test3

zhou1:PRIMARY>

zhou1:PRIMARY>  for (var i=0;i<1000;i++){

...  db.a.save({"a":i})

...   }

2.让我们来检查下collection
a中的数据

zhou1:PRIMARY> db.a.find()

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b4"), "a" : 0 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b5"), "a" : 1 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b6"), "a" : 2 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b7"), "a" : 3 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b8"), "a" : 4 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9b9"), "a" : 5 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9ba"), "a" : 6 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9bb"), "a" : 7 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9bc"), "a" : 8 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9bd"), "a" : 9 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9be"), "a" : 10 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9bf"), "a" : 11 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c0"), "a" : 12 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c1"), "a" : 13 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c2"), "a" : 14 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c3"), "a" : 15 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c4"), "a" : 16 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c5"), "a" : 17 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c6"), "a" : 18 }

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9c7"), "a" : 19 }

Type "it" for more

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1000

3.这时候我们将a表dump出来做备份。

# mongodump --port 37017 -d
test3 -c a -o /tmp/test3/

4.我们再往a中插入一条document

zhou1:PRIMARY> db.a.save({a:19999})

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1001

5.删除a表中，a为10的document

zhou1:PRIMARY> db.a.remove({"a":10})

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1000

6.再像a表中插入一条document

zhou1:PRIMARY> db.a.save({a:9999})

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1001

7.我们现在想要取消操作5（remove操作，假设其为误操作），但是不影响其他数据。

a.我们先整体备份oplog（保护犯罪现场，哈哈，防止出现其他问题，有可能的话，还可以将现在的数据进行一次备份，防止如果操作失败造成的数据问题。）

# mongodump --port=37017 -d local -c oplog.rs -o /tmp/oplog/

再取出dump之后到删除之前的oplog。

先根据时间戳和操作特性找到操作5的ts

zhou1:PRIMARY> db.oplog.rs.find({"op" : "d","ns" : "test3.a",},{ts:1}).pretty()

{ "ts" : Timestamp(1415928580, 1) }

再根据这个ts 和dump的时间ts 来查询dump之后，删除之前的oplog。

zhou1:PRIMARY> db.oplog.rs.find({ts:{$lt:Timestamp(1415928580, 1),$gt: Timestamp(1415928529, 1000)}}).pretty()

{

        "ts" : Timestamp(1415928569, 1),

        "h" : NumberLong("-4718889676574368147"),

        "v" : 2,

        "op" : "i",

        "ns" : "test3.a",

        "o" : {

                "_id" : ObjectId("54655af9e6e268b4ebe284c5"),

                "a" : 19999

        }

}

由于生产环境中会是很多操作，所以将其dump出来。

# mongodump --port 37017 -d local -c oplog.rs -q '{ts:{$lt:Timestamp(1415928580, 1),$gt: Timestamp(1415928529, 1000)}}' -o /tmp/oplog1/

再同理找到操作5之后的操作。将其dump出来

mongodump --port 37017 -d local -c oplog.rs -q '{ts:{$gt:Timestamp(1415928580, 1)}}' -o /tmp/oplog2/

8.可以进行恢复了，删除a表，并用3操作中的dump
file 进行恢复

# mongorestore --port 37017
-d test3 -c a /tmp/test3/test3/a.bson

检查下

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1000

zhou1:PRIMARY> db.a.find({a:10})

{ "_id" : ObjectId("54655693f169ef6a4b9cf9be"), "a" : 10 }

我们发现，数据恢复到操作5之前了。

9.我们先将7操作中备份的oplog1
恢复到其他机器的mongodb local数据库中（原先无oplog.rs表的）。

在使用mongooplog 来恢复我们dump数据到remove操作这段时间内的数据。

# mongooplog --port=37017 -d test3 -c a --from xxxx(oplog1恢复到的机器)

zhou1:PRIMARY> use test3

switched to db test3

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1001

zhou1:PRIMARY> db.a.find({a:19999})

{ "_id" : ObjectId("54655af9e6e268b4ebe284c5"), "a" : 19999 }

10.将之前恢复了oplog1的机器的oplog.rs删除，并恢复oplog2.

使用mongooplog 来恢复我们remove操作之后的数据变动。

# mongooplog --port=37017 -d test3 -c a --from xxxx(oplog1恢复到的机器)

zhou1:PRIMARY> use test3

switched to db test3

zhou1:PRIMARY> db.a.find().count()

1002

zhou1:PRIMARY> db.a.find({a:9999})

{ "_id" : ObjectId("54655b0fe6e268b4ebe284c6"), "a" : 9999 }

至此，我们整个的point in time recovery
便完成了。

自动备份还原的脚本

-----自动备份mongodb数据并压缩---

#!/bin/bash

filename=`date +%Y%m%d%H`

backmongodbFile=mongodb$filename.tar.gz

cd /home/mongo/back/

/usr/mongodb/bin/mongodump -h 192.168.1.7 -port 37017 -d MongoDBAgent -o mongodb_dump/

/usr/mongodb/bin/mongodump -h 192.168.1.7 -port 37017 -d MongoDBBg -o mongodb_dump/

/usr/mongodb/bin/mongodump -h 192.168.1.7 -port 37017 -d MongoModelActor -o mongodb_dump/

tar czf $backmongodbFile  mongodb_dump/

rm mongodb_dump -rf 

-----自动解压并还原mongodb数据---

#!/bin/bash

filename='20150330013'

backmongodbFile=mongodb$filename.tar.gz

cd /home/mongo/back/

tar zxvf $backmongodbFile

/usr/mongodb/bin/mongorestore -h 192.168.1.6 -port 37017 --drop -d MongoDBAgent mongodb_dump/MongoDBAgent

/usr/mongodb/bin/mongorestore -h 192.168.1.6 -port 37017 --drop -d MongoDBBg mongodb_dump/MongoDBBg

/usr/mongodb/bin/mongorestore -h 192.168.1.6 -port 37017 --drop -d MongoModelActor mongodb_dump/MongoModelActor

rm mongodb_dump -rf