【巨杉数据库SequoiaDB】巨杉Tech | 四步走，快速诊断数据库集群状态「建议收藏」

1.背景

SequoiaDB 巨杉数据库是一款金融级分布式数据库，包括了分布式 NewSQL、分布式文件系统与对象存储、与高性能 NoSQL 三种存储模式，分别对应分布式在线交易、非结构化数据和内容管理、以及海量数据管理和高性能访问场景。

集群一般会使用三副本方式以确保数据安全。假若集群发生因硬件故障等原因导致的节点故障或集群异常，数据库管理员应进行系统的分析和诊断，以确保集群正常工作，不会影响用户的正常使用。本文将与大家分享一下基本的 SequoiaDB 数据库诊断方法。

2. 数据库集群诊断

1）确定 SequoiaDB 的安装路径

如果用户刚接触全新的 SequoiaDB 环境，可以通过 cat /etc/default/sequoiadb 命令查看数据库安装路径。

# cat tc/default/sequoiadb 

NAME=sdbcm

SDBADMIN_USER=sdbadmin

INSTALL_DIR=/opt/sequoiadb

INSTALL_DIR即 SequoiaDB 的安装路径。

2）列出集群节点信息

【检查办法】

切换到数据库安装用户（默认为sdbadmin用户），查看节点信息和全部节点。

$ sdblist -l

$ sdblist -t all

从左到右依次为SvcName（节点名称）、Role（角色名称分为：编目节点、协调节点和数节点）、PID（进程号）、GID、NID、PRY（是否为主节点）、GroupName（组名）、StartTime（启动时间）、DBPath（安装路径）等信息，这些信息对于分析定位问题有很大的帮助。

【异常情况】

检查发现节点未启动、节点启动报错和节点无法启动等问题。

【处理办法】

假如数据节点11820节点未启动首先应尝试重新启动该节点，使用 sdbstart -p 11820 命令重新启动该节点。在节点安装目录下找到日志信息，日志信息为 ${DBPath}/diaglog/ sdbdiag.log。

【案例分析】

执行 sdbstart -p 11820 启动节点报错。

$ sdbstart -p 11820                           

11820: 69 bytes out==>

db role: data_test error

Failed resolving arguments(error=-6), exit

<==

Error: Start [/opt/sequoiadb/bin/../conf/local/11820] failed, rc: 127(Invalid Argument)

Total: 1; Succeed: 0; Failed: 1

通过报错信息 error 为-6参数错误，且报出 ../conf/local/11820 配置信息错误，查询节点的配置信息，节点的配置信息在安装目录下的 conf 目录中。

$ vi /opt/sequoiadb/conf/local/11820/sdb.conf 

svcname=11820

dbpath=/opt/sequoiadb/database/data/11820

logfilesz=64

weight=10

sortbuf=256

sharingbreak=180000

role=data_test

catalogaddr=sdb1:11803,sdb2:11803,sdb3:11803

对比正常的节点配置信息发现role角色名称有误，导致节点启动失败，修改正确后启动成功。

3）检查集群节点是否正常

【检查办法】

在集群环境下通过协调节点获取数据库快照，可以通过监测 ErrNodes 判断出是否存在节点不可用的情况。

>cd /opt/sequoiadb/bin/

$ sdb “db = new Sdb(“localhost”,11810,”username”,”password”)”

$ sdb “db.snapshot(SDB_SNAP_DATABASE)”

{

  “TotalNumConnects”: 0,

  “TotalDataRead”: 787373,

  “TotalIndexRead”: 0,

……

“ErrNodes”: [

    {

      “NodeName”: “sdb1:11820”,

      “Flag”: -129

    },

    {

      “NodeName”: “sdb2:11820”,

      “Flag”: -129

    }

  ]

}

Return 1 row(s).

Takes 0.27826s.

NodeName 是出故障节点的hostname与端口号，Flag 则是尝试连接时所得到的错误码。在本例中，-129代表该节点处于全量同步状态。

如果 ErrNodes 数组为空，则意味着集群中所有节点状态正常：

$ sdb “db.snapshot(SDB_SNAP_DATABASE)”

{

  “TotalNumConnects”: 1,

……

“ErrNodes”: []

}

【异常情况】

如上所示出现 -129 的错误信息，在 SequoiaDB 集群中，由于分布式环境在运行过程中，不可避免会遇到突发状况，例如：某个数据节点被管理员意外杀掉，机器突然掉电重启等，这些操作都有可能触发SequoiaDB相关节点的全量同步状态。

用户可以直连到问题数据节点，然后查看 SDB_SNAP_DATABASE 快照信息：

$ sdb “data = new Sdb(“sdb2″,11820)”

$ sdb ” data.snapshot(SDB_SNAP_DATABASE)”

{

  “NodeName”: “sdb2:11820”,

  “HostName”: “sdb2”,

  “ServiceName”: “11820”,

  “GroupName”: “dg1”,

  “IsPrimary”: false,

  “ServiceStatus”: false,

  “Status”: “FullSync”,

……

快照信息显示此节点当前正在做全量同步，不能对外提供服务。

如果想知道某个数据节点过去是否进行过全量同步，可以检查此节点目录下的 diaglog/sdbdiag.log 文件，看看是否有如下内容：

2019-11-08-21.38.26.332510               Level:EVENT

PID:3151                                 TID:3208

Function:_onAttach                       Line:217

File:SequoiaDB/engine/cls/clsReplSession.cpp

Message:

Session[Type:Sync-Dest,NodeID:1008,TID:1]: The db data is abnormal, need to synchronize full data

2019-11-08-21.38.26.333890               Level:EVENT

PID:3151                                 TID:3208

Function:_fullSync                       Line:722

File:SequoiaDB/engine/cls/clsReplSession.cpp

Message:

Session[Type:Sync-Dest,NodeID:1008,TID:1]: Start the synchronization of full

显示结果表明此节点曾进行过全量同步。

【解决办法】

等待全量同步自动完成，完成后节点会自动恢复；停止全量同步节点，拷贝主节点的数据文件到需要全量的节点中，然后重新启动此节点即可。但是此方法需要业务无数据写入，如果业务不能停止则需要等待节点自动进行全量同步。

SequoiaDB 的全量同步，其实是节点在集群环境中自动恢复的一种正常状态。因为在X86服务平台上运行，机器的稳定性远远没有过去大小型机的问题，并且 SequoiaDB 的数据是存储在本地 SATA 或者 SAS 磁盘中，如果机器突然掉电，或者是节点突然被强杀，那样部分数据可能没有真正写入到磁盘中，节点就已经挂掉了。所以 SequoiaDB 为了数据正确性，会在节点启动时，去检测该节点上次停止时是否按照正常流程停止，如果不是，则认为当前存储的数据是不可靠的，需要向相同数据组的其它节点请求同步全量的数据，以保证该节点的数据正确性。

logfilesz 默认为64M，将 logfilesz 参数设置大一点可避免全量同步，建议设置为1024M。

4）检查集群是否可用

【检查办法】

连接到 SequoiaDB 使用 insert 和 find 命令检查集群是否可用，如果集群正常则能够正常返回。

$cd /opt/sequoiadb/bin/

$ sdb “db = new Sdb(“localhost”,11810)”

$ sdb “db.sample.employee.insert({“code”:1,”name”:”test1″})”

$ sdb “db.sample.employee.find()”

$ sdb “db.sample.employee.count()”

【异常情况】

查询 sample.employee 这个集合报错-5。

$ sdb “db.sample.employee. find ()”

sdb.js:505 uncaught exception: -5

File Exist

-5表示文件已经存在，打开协调节点所在的服务器，打开协调节点日志文件并定位-5错误所发生的位置，查看到如下信息：

$ vi /opt/sequoiadb/database/coord/11810/diaglog/sdbdiag.log

2019-11-08-21.38.26.971524               Level:ERROR

PID:89651                                TID:90037

Function:_queryOrDoOnCL                  Line:1076

File:SequoiaDB/engine/coord/coordQueryOperator.cpp

Message:

Query failed on node[{ GroupID:1000, NodeID:1002, ServiceID:2(SHARD) }], rc: -5

2019-11-08-21.38.26.971661               Level:ERROR

PID:89651                                TID:90037

Function:execute                         Line:491

File:SequoiaDB/engine/coord/coordQueryOperator.cpp

Message:

Query failed, rc: -5

2019-11-08-21.38.26.971679               Level:ERROR

PID:89651                                TID:90037

Function:_onQueryReqMsg                  Line:1850

File:SequoiaDB/engine/pmd/pmdProcessor.cpp

Message:

Execute operator[Query] failed, rc: -5

日志中可以看到，“Query failed on node[{ GroupID:1000, NodeID:1002, ServiceID:2(SHARD) }], rc: -5”错误信息代表着真正的错误来自数据节点：分区组1000，节点ID1000，ServiceID:2错误码-5。接着在命令行使用 db.listReplicaGroups() 可以得到复制组信息：

$ sdb “db.listReplicaGroups()”

{

 ……

    {

      “HostName”: “sdb3”,

      “Status”: 1,

      “dbpath”: “/opt/sequoiadb/database/data/11820/”,

      “Service”: [

        {

          “Type”: 0,

          “Name”: “11820”

        },

        {

          “Type”: 1,

          “Name”: “11821”

        },

        {

          “Type”: 2,

          “Name”: “11822”

        }

      ],

      “NodeID”: 1002

    },

      ],

  “GroupID”: 1000,

  “GroupName”: “dg1”,

  “PrimaryNode”: 1002,

  “Role”: 0,

  “SecretID”: 1969965962,

  “Status”: 1,

  “Version”: 7,

  “_id”: {

    “$oid”: “5d843fd23e28e361958a76bc”

  }

}

通过遍历分区组信息，可以发现组ID1000，节点ID1002所对应的机器为sdb3的11820这个节点，数据库路径为 /opt/sequoiadb/database/data/11820，查看节点日志：

vi /opt/sequoiadb/database/data/11820/diaglog/sdbdiag.log

2019-11-08-21.38.26.584673               Level:ERROR

PID:4347                                 TID:4370

Function:open                            Line:66

File:SequoiaDB/engine/oss/ossMmap.cpp

Message:

Failed to open file, rc: -5

2019-11-08-21.38.26.584698               Level:ERROR

PID:4347                                 TID:4370

Function:openStorage                     Line:700

File:SequoiaDB/engine/dms/dmsStorageBase.cpp

Message:

Failed to open /opt/sequoiadb/database/data/11820/sample.1.data, rc=-5

2019-11-08-21.38.26.584721               Level:ERROR

PID:4347                                 TID:4370

Function:open                            Line:1172

File:SequoiaDB/engine/dms/dmsStorageUnit.cpp

Message:

Open storage data su failed, rc: -5

2019-11-08-21.38.26.584756               Level:ERROR

PID:4347                                 TID:4370

Function:rtnCreateCollectionSpaceCommand Line:1160

File:SequoiaDB/engine/rtn/rtnCommandImpl.cpp

Message:

Failed to create collection space sample at /opt/sequoiadb/database/data/11820/, rc: -5

通过日志文件可以发现-5的错误不存在的错误，是因为sdb3机器中的11820节点下的sample.1.data 文件存在异常。因此接下来进入数据节点所在路径检查集合空间文件，发现 sample 这个集合文件已经被损坏。

[sdbadmin@sdb3 11820]$ ll

total 1233564

drwxrwxrwx. 2 sdbadmin sdbadmin_group      4096 Sep 19 19:56 archivelog

drwxrwxrwx. 2 sdbadmin sdbadmin_group      4096 Sep 19 19:56 bakfile

drwxrwxrwx. 2 sdbadmin sdbadmin_group      4096 Nov  8 06:11 diaglog

-rw-r—–. 1 sdbadmin sdbadmin_group         0 Nov  8 05:27 sample.1.data

-rw-r—–. 1 sdbadmin sdbadmin_group         0 Nov  8 05:27 sample.1.idx

……

drwxrwxrwx. 2 sdbadmin sdbadmin_group      4096 Sep 19 19:56 tmp

将其他机器的 sample.1.data 和 sample.1.idx 这两个文件拷贝到 sdb3 的11820中：

$ scp -r sdbadmin@sdb2:/opt/sequoiadb/database/data/11820/sample.1.* .

    $ sdb “var dg = db.getRG(“dg1″)”   

$ sdb “dg.stop()”

$ sdb “dg.start()”

重新查询集合正常：

$ sdb “db.sample.employee.find()”

{

  “_id”: {

    “$oid”: “5dc5755ec73f4486ee4efe40”

  },

  “a”: 1

}

Return 1 row(s)

3.总结

本文介绍了巨杉数据库SequoiaDB集群诊断基本方法，帮助用户系统地分析和诊断集群出现的问题并尽快解决。