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順豐刪庫工程師遭開除,難道他不會恢復誤刪數據?

發布時間:2020-08-03 02:09:53 來源:網絡 閱讀:29754 作者:宋國建 欄目:數據庫

以下內容僅代表個人觀點

順豐刪庫事件回顧:

據悉,順豐科技數據中心的一位鄧某因誤刪生產數據庫,導致某項服務無法使用并持續590分鐘。事發后,順豐將鄧某辭退,且在順豐科技全網通報批評。真實地玩了一把“從刪庫到跑路”。
毫無疑問地,我們又突然象被打了雞血般,整了整衣領,挺了挺胸,存在感立馬爆棚,拉個小板凳,就著中秋節的月光,絮絮叨叨地講講想當年。

好漢要提當年勇,回憶我們的牛X歲月

想當年,我國那啥機構,設備升級改造,生產庫在線熱遷,腳本寫錯,rm掉了,然后,我們XXX,全部恢復所有數據(此處省略幾萬字,包含數十個自我標榜的“牛X”助詞)。可惜,得替用戶保密。
想當年,那啥機構,因為那啥,然后,……,算了,不能說,反正老傳奇了。
啥也不能說,就從技術角度聊一聊,論刪庫到恢復,再到跑不了路的作死人生。我肯定不會聊找個收費或開源數據恢復軟件恢復,丟不起那人。不聊Windows,因為基本和它無關。僅限Unix、Linux上刪除oracle、db2、mysql、Hadoop等的情況,就以rm -f為例吧。

分割線:正談數據庫刪除后的恢復方法

數據庫的載體有多種實現方式,文件或裸設備。多數情況下,系統會以文件的方式(一切皆為文件)對數據庫數據文件進行管理。一套數據庫,簡單地看,物理上可以理解為一個或多個文件。刪庫,也就是刪一個或多個文件了。
文件是存儲在文件系統內的。Unix和Linux上有很多種文件系統,這些文件系統保留相同的VFS文件訪問接口,確保用戶透明地使用每種文件系統(當然,也會有一些小差異,但一般都會遵循POSIX之類的標準)。但實際上,不同的文件系統在內核設計上千差萬別,這也導致了rm -f的不同底層表現,再導致每個文件系統在rm -f后恢復的可能性、難度的不同。簡單地說,刪除文件后的恢復,并不是文件系統規范中約定的技術細節,文件系統設計人員壓根就沒考慮過。
在文件系統上恢復一個刪除的庫,大概的思路應該是這樣的:
順豐刪庫工程師遭開除,難道他不會恢復誤刪數據?
圖1:恢復被刪除數據庫的思路

上述方法A:

指以文件為對象進行恢復,也就是恢復文件系統上刪除(或丟失)的某幾個文件,不關心文件的內容,僅通過文件系統的元數據進行分析和恢復。元數據是一個文件系統的管理信息,一般不以用戶文件為載體,通常只能通過底層塊的二進制流進行獲取和分析。
文件系統中,對文件的尋址大致是這樣一個流程,每個文件系統在本文討論的范圍,幾乎都不例外。
順豐刪庫工程師遭開除,難道他不會恢復誤刪數據?
圖2 文件尋址鏈
“節點”表述一個文件(或目錄)的摘要信息,也包括指向下一層數據單元的指針,下一層數據單元指一個或多個指向,可能是一些附加信息,但肯定會指出“數據塊索引”。
“數據塊索引”是指指向真正數據區的指針信息。
“數據塊”就是數據本身。
除非在SSD等介質上啟用TRIM通知硬盤清除數據,否則為了效率,刪除數據,并不會清除數據區,只會打上可重用的標簽,這是文件恢復的原理所在。
重點1:刪除文件恢復的第一個有可能特別好用的方法是lsof。
Linux系統中使用rm -rf刪除文件后,其實文件節點只是從目錄樹中移除,文件內容還是在系統后臺等待回收,此時有機會使用系統進程號將文件拷貝出來。
# lsof |grep data.file1
# cp /proc/xxx/xxx/xx ?/dir/data.file1
這個方法和我的專業關系不大,詳情查google。
如果lsof找不出來,那就可以考慮從文件系統角度進行刪除恢復了。
按恢復的方法,文件系統大致分為三類:

I類:

UFS(Solaris、BSD等使用),Ext2/3/4(Linux最通用的文件系統),JFS(Aix最早使用),OCFS1/2,HTFS(SCO)。
這類文件系統,使用固定的節點長度,和固定的節點區域。文件系統上的所有文件(或目錄)都會在節點表中有唯一一個編錄對應,用來做尋址文件的起點。這類文件系統在刪除文件時,一般會將節點進行清0操作(因為節點編號和位置是物理上固定的,刪除文件后必須可以重用,節點區操作也較為集中和頻繁,一般設計時會在刪除時順手清0),清0后,節點到數據塊索引之間的紐帶就斷開了,原本一對一的映射關系,變成了N對N,N是文件總數。
所以,這類文件系統在刪除文件后恢復時,往往名稱和目錄對應較為困難,像醫院的PACS、OA、郵件系統、語音庫、地質采樣、多媒體素材,也包括數據庫文件等的對應。(插播廣告:我們,也就是北亞數據恢復中心,www.frombyte.com,視錢如命,這種沒人做的活,我們接)。
特殊地,一些linux上的開源數據恢復軟件,ext3grep之類的,為何能恢復Ext3/4上刪除的文件呢?
是因為,Ext3/4文件系統支持日志回滾,系統會在格式化時創立一個日志文件(用戶不可見),典型的大小有32M~128M之間,在刪除文件時,節點會先行復制到日志文件中,再進行刪除,以確保操作意外中斷時,可回到上一個干凈的穩定狀態。
但缺點也顯而易見,日志是不斷循環回滾的,如果時間太久,或文件系統操作頻繁,就沒那么容易了。典型地,如果刪除大量文件,靠這個方法,只能恢復一部分。
當然,可以再給一計了。重點2:刪除后,如果lsof搞不定,有可能的話,第一時間dd文件系統進行歸檔保護。別以為不斷地ls,find會有奇跡出現,會雪上加霜的。

II類:

XFS、ReiserFS、JFS2(for AIX)、ZFS、NetApp WALF、EMC Isilon、StorNext、NTFS。
這類文件系統,節點區域為可變區域,刪除數據時很多時候不會清除數據。
原因大概是:
1、區域可變,節點大小就可以設大一些,清除太浪費性能;
2、區域可變,緩沖區就不一定很好命中,清除節點時只需在位圖上做手腳就行了;
3、區域可變,可考慮區域重定向,原區域也就沒必要理會了。
節點不做清除,意味著“節點->數據塊索引->數據塊”的鏈條不會被打斷,自然也就容易恢復數據了。
其實也是有難度的,刪除一個文件,必然要表現在文件系統層面釋放,所以,可能“節點->數據塊索引->數據塊”整個鏈條會成為游離態,也可能象zfs一樣,會出現非常多的副本,分揀也會有難度。不同的文件系統,會有很多信息之間存在關聯,比如JFS2中索引塊會記錄上一項、下一項;ZFS會在節點中記錄下一項數據的HASH等,根據這些匹配點,就可以匹配、擇優找到最恰當的數據恢復起點。因不同的文件系統,有不同的針對性的方法。

III類:其他吧。

比如Vxfs、HFS+結構上像II類,但因為節點區域往往集中在前部,命中率較高,在設計上,刪除文件就會做清0或重構樹操作,數據恢復的難度又如同I類。
比如ASM,嚴格來說,也不太像文件系統了,反正結論是文件系統本身沒有太好的算法,保證刪除后可恢復(但依靠文件內部結構,恢復的可靠性非常高)
比如VMFS,基本是個大塊分配的文件系統,恢復方法和方案和本文多有不同,一扯內容有點多,有空專門扯。
上述,是針對完整恢復文件的思路進行描述的,但也如上文所述,有時文件是無法恢復的,也可能文件部分被破壞、覆蓋。
如果文件內容都還在,但文件系統元數據部分已經無法支撐對文件信息的還原,那就可以考慮從文件內容的關聯性上做文章。
比如Oracle數據文件,多數情況下,按8K為頁大小,可喜的是,每一頁的頭部都有頁校驗、頁編號和可能的文件編號。按頁校驗從磁盤底層掃描出所有數據頁后,統計文件編號和頁編號,幸運的話,就可能把文件拼接起來。
Oracle的控制文件會記錄數據文件邏輯、物理之間的關聯,分析后,文件名稱、路徑就不難還原了。
同樣的方法,可大致適應于Sql Server、MySQL InnoDB。思維稍做變通,可適應Sybase、DB2等。
如果是MySQL MyISAM引擎,也有辦法。記錄是一行一行依次壓入文件中的,如果某個表有主鍵,或特殊的字段,或特殊的表結構,就能對所有磁盤上符合條件的塊進行歸類。MyISAM還會有行溢出、行遷移的情況,即存在A指向B的數據關聯關系,根據這個關系,也可以進一步匹配塊記錄的排列邏輯,從而組合數據文件。對于MyISAM,這其實也是恢復表或恢復記錄的方法。
這是根據文件內容,恢復完整文件的思路。如果文件內容不完整,或副本太多導致排重難度太大呢?---恢復表或表記錄。
根據表與表之間的差異,一般情況下,可以容易對找出的所有可能是數據庫的片斷進行歸類,歸類的最直接方案是按表進行。
按表歸納為相同一組單元后,就可以從記錄角度進行分揀和排錯了,如果可以借助于索引、空間分配、其他關聯表等信息,可以容易對恢復的表單元進行數據清洗,幸運的話,數據可能是完整的。
如果表歸納為同一單元后,與索引不對應、有錯誤記錄等,導致數據庫無法修復啟動,就可以按表結構,對表單元,以記錄的方式進行抽取->插入新庫->數據定向清洗。雖然結果可能不是完美的,但很多情況下,總比沒有強。
還有圖1中方法C2,從日志中恢復記錄。這個日志是廣義的,包括歸檔、過程性語句表述等一切可能有記錄痕跡的數據集。在主數據文件是破壞的情況下,這些任何可能包含記錄的數據集,都應該是分析的對象。也如同數據庫文件,按文件、結構塊、記錄的思路進行最大程度的恢復。結合C1、C2、C3,再做定向性的數據集合和數據清洗,數據恢復的手段也就到頭了。
忘了聊一句Hadoop了,Hadoop,Hbase在刪除時觸發的是節點文件系統上的文件刪除行為,以最常見的Linux為例,其實就是Ext3/4上刪除文件的恢復問題,如果文件恢復不了,再參考Hadoop的HASH、fsimage之類的進行數據塊關聯。如同上述數據庫的思路。
顯而易見的是,恢復方法越向后,匯總的生產數據問題越多,數據邏輯的排查和糾正將會讓太多人夜不能寐,咬牙切齒,這時候,可能跑路都會被大家堵回來。得,還是乖乖地給大家買咖啡,向老板貢獻全年工資和資金,裝著蓬頭垢面、愁眉不展的樣子吧,興許大家還能答應每天讓你睡上2個小時。

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