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版本：Stable-3.5

自动化集群快照

Beta feature

关于 Beta 功能的使用建议

本文介绍如何在存算分离集群上实现集群快照的自动化以进行灾难恢复。

此功能从 v3.4.2 开始支持，并且仅在存算分离集群上可用。

概述​

存算分离集群的灾难恢复的基本思想是确保完整的集群状态（包括数据和元数据）存储在对象存储中。这样，如果集群发生故障，只要数据和元数据保持完整，就可以从对象存储中恢复。此外，云提供商提供的备份和跨区域复制等功能可以用于实现远程恢复和跨区域灾难恢复。

在存算分离集群中，CN 状态（数据）存储在对象存储中，但 FE 状态（元数据）仍然是本地的。为了确保对象存储中拥有所有用于恢复的集群状态，StarRocks 现在支持在对象存储中自动化集群快照以保存数据和元数据。

工作流程​

Workflow

术语​

  • 集群快照

    集群快照是指在某一时刻的集群状态的快照。它包含集群中的所有对象，如 catalogs、数据库、表、用户和权限、导入任务等。它不包括所有外部依赖对象，如 external catalog 的配置文件和本地 UDF JAR 包。

  • 自动化集群快照

    系统自动维护紧随最新集群状态的快照。在创建最新快照后，历史快照将被删除，始终只保留一个快照。目前，自动化集群快照的任务仅由系统触发。不支持手动创建快照。

  • 集群恢复

    从快照中恢复集群。

使用方法​

启用自动化集群快照​

自动化集群快照默认是禁用的。

使用以下语句启用此功能：

语法：

ADMIN SET AUTOMATED CLUSTER SNAPSHOT ON
[STORAGE VOLUME <storage_volume_name>]

参数：

storage_volume_name：指定用于存储快照的存储卷。如果未指定此参数，将使用默认存储卷。有关创建存储卷的详细信息，请参阅 CREATE STORAGE VOLUME。

每次 FE 在完成元数据检查点后创建新的元数据镜像时，它会自动创建一个快照。快照的名称由系统生成，格式为 automated_cluster_snapshot_{timestamp}。

元数据快照存储在 /{storage_volume_locations}/{service_id}/meta/image/automated_cluster_snapshot_timestamp 下。数据快照存储在与原始数据相同的位置。

FE 配置项 automated_cluster_snapshot_interval_seconds 控制快照自动化周期。默认值为 600 秒（10 分钟）。

禁用自动化集群快照​

使用以下语句禁用自动化集群快照：

ADMIN SET AUTOMATED CLUSTER SNAPSHOT OFF

一旦禁用自动化集群快照，系统将自动清除历史快照。

查看集群快照​

您可以查询视图 information_schema.cluster_snapshots 来查看最新的集群快照和尚未删除的快照。

SELECT * FROM information_schema.cluster_snapshots;

返回：

字段描述
snapshot_name快照的名称。
snapshot_type快照的类型。目前仅支持 automated。
created_time快照创建的时间。
fe_journal_idFE 日志的 ID。
starmgr_journal_idStarManager 日志的 ID。
properties应用于尚未可用的功能。
storage_volume存储快照的存储卷。
storage_path存储快照的存储路径。

查看集群快照任务​

您可以查询视图 information_schema.cluster_snapshot_jobs 来查看集群快照的任务信息。

SELECT * FROM information_schema.cluster_snapshot_jobs;

返回：

字段描述
snapshot_name快照的名称。
job_id任务的 ID。
created_time任务创建的时间。
finished_time任务完成的时间。
state任务的状态。有效值：INITIALIZING、SNAPSHOTING、FINISHED、EXPIRED、DELETED 和 ERROR。
detail_info当前执行阶段的具体进度信息。
error_message任务的错误信息（如果有）。

恢复集群​

按照以下步骤使用集群快照恢复集群。

  1. （可选） 如果存储集群快照的存储位置（存储卷）已更改，必须将原始存储路径下的所有文件复制到新路径。为此，您必须修改 Leader FE 节点的 fe/conf 目录下的配置文件 cluster_snapshot.yaml。有关 cluster_snapshot.yaml 的模板，请参见附录。

  2. 启动 Leader FE 节点。

    ./fe/bin/start_fe.sh --cluster_snapshot --daemon

  3. 清理 meta 目录后 启动其他 FE 节点。

    ./fe/bin/start_fe.sh --helper <leader_ip>:<leader_edit_log_port> --daemon

    将节点添加至集群。

    -- 添加 Follower 节点：
    ALTER SYSTEM ADD FOLLOWER "<follower_host>:<follower_edit_log_port>";

    -- 添加 Observer 节点：
    ALTER SYSTEM ADD OBSERVER "<observer_host>:<observer_edit_log_port>";

  4. 清理 storage_root_path 目录后 启动 CN 节点。

    ./be/bin/start_cn.sh --daemon

    将节点添加至集群。

    ALTER SYSTEM ADD COMPUTE NODE "<cn_host>:<cn_heartbeat_service_port>";

如果您在步骤 1 中修改了 cluster_snapshot.yaml，节点和存储卷将根据文件中的信息在新集群中重新配置。

附录​

cluster_snapshot.yaml 模板：

# 要下载以进行恢复的集群快照的信息。
cluster_snapshot:
    # 快照的 URI。
    # 示例 1: s3://defaultbucket/test/f7265e80-631c-44d3-a8ac-cf7cdc7adec811019/meta/image/automated_cluster_snapshot_1704038400000
    # 示例 2: s3://defaultbucket/test/f7265e80-631c-44d3-a8ac-cf7cdc7adec811019/meta
    cluster_snapshot_path: <cluster_snapshot_uri>
    # 存储快照的存储卷名称。您必须在 `storage_volumes` 部分中定义它。
    # 注意：它必须与原始集群中的相同。
    storage_volume_name: my_s3_volume

# [可选] 要恢复快照的新集群的节点信息。
# 如果未指定此部分，恢复后的新集群仅具有 Leader FE 节点。
# CN 节点保留原始集群的信息。
# 注意：不要在此部分中包含 Leader FE 节点。

frontends:
    # FE 主机。
  - host: xxx.xx.xx.x1
    # FE edit_log_port。
    edit_log_port: 9010
    # FE 节点类型。有效值：`follower`（默认）和 `observer`。
    type: follower
  - host: xxx.xx.xx.x2
    edit_log_port: 9010
    type: observer

compute_nodes:
    # CN 主机。
  - host: xxx.xx.xx.x3
    # CN heartbeat_service_port。
    heartbeat_service_port: 9050
  - host: xxx.xx.xx.x4
    heartbeat_service_port: 9050

# 新集群中存储卷的信息。用于恢复克隆的快照。
# 注意：存储卷的名称必须与原始集群中的相同。
storage_volumes:
  # S3 兼容存储卷的示例。
  - name: my_s3_volume
    type: S3
    location: s3://defaultbucket/test/
    comment: my s3 volume
    properties:
      - key: aws.s3.region
        value: us-west-2
      - key: aws.s3.endpoint
        value: https://s3.us-west-2.amazonaws.com
      - key: aws.s3.access_key
        value: xxxxxxxxxx
      - key: aws.s3.secret_key
        value: yyyyyyyyyy
  # HDFS 存储卷的示例。
  - name: my_hdfs_volume
    type: HDFS
    location: hdfs://127.0.0.1:9000/sr/test/
    comment: my hdfs volume
    properties:
      - key: hadoop.security.authentication
        value: simple
      - key: username
        value: starrocks
备注

有关 AWS 认证信息的更多信息，请参阅 配置 AWS 认证信息。

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