架构设计
- 备份协调器:负责管理备份任务,调度全量和增量备份,与各个节点通信。
- 存储层:可以使用分布式文件系统(如Ceph)或对象存储(如MinIO)来存储备份数据,以实现可扩展性。
- 监控与报警模块:实时监控备份任务状态,当出现故障时及时报警。
- 恢复管理器:根据备份记录,协调数据恢复操作,确保数据一致性。
关键技术点
- MongoDB oplog:用于增量备份,记录数据库操作日志。
- 分布式存储:如前文提到的Ceph或MinIO,保证存储的可扩展性和高可用性。
- 多线程/异步编程:提高备份和恢复效率,使用Python的
asyncio
或threading
模块。
- 故障检测与处理:通过心跳机制检测节点故障,利用重试机制和备份记录恢复任务。
Python实现主要功能模块的核心代码框架
备份协调器
import asyncio
import pymongo
class BackupCoordinator:
def __init__(self, mongo_uri, storage_uri):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.storage_uri = storage_uri
self.client = pymongo.MongoClient(mongo_uri)
async def full_backup(self):
for db_name in self.client.list_database_names():
db = self.client[db_name]
for collection_name in db.list_collection_names():
collection = db[collection_name]
data = list(collection.find())
# 这里将数据存储到存储层,假设使用MinIO,可替换为实际存储逻辑
await self.store_data(db_name, collection_name, data)
async def incremental_backup(self):
oplog = self.client.local.oplog.rs
last_oplog_entry = oplog.find().sort('$natural', -1).limit(1)
# 基于last_oplog_entry进行增量备份逻辑
for entry in oplog.find({'ts': {'$gt': last_oplog_entry['ts']}}):
# 处理增量数据并存储
await self.handle_incremental(entry)
async def store_data(self, db_name, collection_name, data):
# 实际存储逻辑,如使用MinIO客户端API
pass
async def handle_incremental(self, entry):
# 处理增量数据逻辑
pass
恢复管理器
import pymongo
class RecoveryManager:
def __init__(self, mongo_uri, storage_uri):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.storage_uri = storage_uri
self.client = pymongo.MongoClient(mongo_uri)
def restore_full_backup(self):
# 从存储层读取全量备份数据并恢复到MongoDB
pass
def restore_incremental_backup(self):
# 从存储层读取增量备份数据并恢复到MongoDB
pass