MySQL 误操作后如何快速恢复数据~！~！~

Posted 2020-09-20 王炸的博客

基本上每个跟数据库打交道的程序员（当然也可能是你同事）都会碰一个问题，mysql误操作后如何快速回滚？比如，delete一张表，忘加限制条件，整张表没了。假如这还是线上环境核心业务数据，那这事就闹大了。误操作后，能快速回滚数据是非常重要的。

 

传统解法

 

用全量备份重搭实例，再利用增量binlog备份，恢复到误操作之前的状态。然后跳过误操作的SQL，再继续应用binlog。此法费时费力，不值得再推荐。

 

利用binlog2sql快速闪回

 

首先，确认你的MySQL server开启了binlog，设置了以下参数:

 

[mysqld]

server-id = 1

log_bin = /var/log/mysql/mysql-bin.log

max_binlog_size = 1000M

binlog-format = row

 

如果没有开启binlog，也没有预先生成回滚SQL，那真的无法快速恢复数据了。对存放重要业务数据的MySQL，强烈建议开启binlog。

 

随后，安装开源工具binlog2sql。binlog2sql是一款简单易用的binlog解析工具，其中一个功能就是利用binlog进行闪回。

 

git clone https://github.com/danfengcao/binlog2sql.git

pip install -r requirements.txt

 

然后，我们就可以生成回滚SQL了。

 

背景：误删了test库tbl表整张表的数据，需要紧急回滚。

 

test库tbl表原有数据

mysql> select * from tbl;

+----+--------+---------------------+

| id | name   | addtime             |

+----+--------+---------------------+

|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |

|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |

|  3 | 小孙   | 2016-12-10 00:04:51 |

|  4 | 小李   | 2016-12-10 00:04:56 |

+----+--------+---------------------+

4 rows in set (0.00 sec)

 

mysql> delete from tbl;

Query OK, 4 rows affected (0.00 sec)

 

tbl表被清空

mysql> select * from tbl;

Empty set (0.00 sec)

 

恢复数据步骤：

 

登录mysql，查看目前的binlog文件

 

mysql> show master logs;

+------------------+-----------+

| Log_name         | File_size |

+------------------+-----------+

| mysql-bin.000046 |  12262268 |

| mysql-bin.000047 |      3583 |

+------------------+-----------+

 

最新的binlog文件是mysql-bin.000047，我们再定位误操作SQL的binlog位置

 

$ python binlog2sql/binlog2sql.py -h 127.0.0.1 -P 3306 -u admin -p ‘admin‘ -dtest -ttbl --start-file=‘mysql-bin.000047‘

输出：

DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`=‘2016-12-10 00:04:33‘ AND `id`=1 AND `name`=‘小赵‘ LIMIT 1; #start 3346 end 3556

DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`=‘2016-12-10 00:04:48‘ AND `id`=2 AND `name`=‘小钱‘ LIMIT 1; #start 3346 end 3556

DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`=‘2016-12-10 00:04:51‘ AND `id`=3 AND `name`=‘小孙‘ LIMIT 1; #start 3346 end 3556

DELETE FROM `test`.`tbl` WHERE `addtime`=‘2016-12-10 00:04:56‘ AND `id`=4 AND `name`=‘小李‘ LIMIT 1; #start 3346 end 3556

 

生成回滚sql，并检查回滚sql是否正确

 

$ python binlog2sql/binlog2sql.py -h 127.0.0.1 -P 3306 -u admin -p ‘admin‘ -dtest -ttbl --start-file=‘mysql-bin.000047‘ --start-pos=3346 --end-pos=3556 -B

输出：

INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES (‘2016-12-10 00:04:56‘, 4, ‘小李‘); #start 3346 end 3556

INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES (‘2016-12-10 00:04:51‘, 3, ‘小孙‘); #start 3346 end 3556

INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES (‘2016-12-10 00:04:48‘, 2, ‘小钱‘); #start 3346 end 3556

INSERT INTO `test`.`tbl`(`addtime`, `id`, `name`) VALUES (‘2016-12-10 00:04:33‘, 1, ‘小赵‘); #start 3346 end 3556

 

确认回滚sql正确，执行回滚语句。登录mysql确认，数据回滚成功。

 

$ python binlog2sql.py -h 127.0.0.1 -P 3306 -u admin -p ‘admin‘ -dtest -ttbl --start-file=‘mysql-bin.000047‘ --start-pos=3346 --end-pos=3556 -B | mysql -h127.0.0.1 -P 3306 -u admin -p ‘admin‘

 

mysql> select * from tbl;

+----+--------+---------------------+

| id | name   | addtime             |

+----+--------+---------------------+

|  1 | 小赵   | 2016-12-10 00:04:33 |

|  2 | 小钱   | 2016-12-10 00:04:48 |

|  3 | 小孙   | 2016-12-10 00:04:51 |

|  4 | 小李   | 2016-12-10 00:04:56 |

+----+--------+---------------------+

 

至此，恢复ok，不用再担心被炒鱿鱼了。

 

常见问题

 

• 有人会问，我DDL误操作了怎么快速回滚？比如drop了一张大表。

   

  很难做到。因为即使在在row模式下，DDL操作也不会把每行数据的变化记录到binlog，所以DDL无法通过binlog回滚。实现DDL回滚，必须要在执行DDL前先备份老数据。确实有人通过修改mysql server源码实现了DDL的快速回滚，我找到阿里的xiaobin lin提交了一个patch。但据我所知，国内很少有互联网公司应用了这个特性。原因的话，我认为最主要还是懒的去折腾，没必要搞这个低频功能，次要原因是会增加一些额外存储。

   

  所以，DDL误操作的话一般只能通过备份来恢复。如果公司连备份也不能用了，那真的建议去买张飞机票了。干啥？跑呗

   

• mysql除了binlog2sql，是否还有其他回滚工具？

   

  当然有。阿里彭立勋对mysqlbinlog增加了flashback的特性，这应该是mysql最早有的flashback功能，彭解决的是DML的回滚，并说明了利用binlog进行DML闪回的设计思路。DDL回滚特性也是由阿里团队提出并实现的。这两个功能是有创新精神的，此后出现的闪回工具基本都是对上面两者的模仿。另外，去哪儿开源的Inception是一套MySQL自动化运维工具，这个就比较重了，支持DML回滚，还不是从binlog回滚的，是从备份回滚的，也支持DDL回滚表结构，数据是回滚不了滴~ 还有一种做法叫slave延时备份，搞台不加业务流量的slave，故意延迟一段时间，这其实是在传统办法的基础上去除了实例恢复这步。此法会额外消耗一台机器，我们不推荐这么做。