前言
mongodb备份脚本,可以全量或增量进行备份,两年前所写,目前网上mongodb备份相关的脚本也还是很少。下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧
功能
定期对mongodb数据库数据进行全量备份或增量备份(副本集架构),并可以压缩上传到阿里云oss(本地会先生成压缩包,可以设置不上传oss)。
脚本运行环境
使用python语言编写,需安装python,pymongo和mongodb shell客户端(测试时使用python 2.7.6,pymongo 3.0.3和mongodb shell 2.0.4)。
脚本部署步骤
1. 将脚本放到一台linux主机
2. 如果是增量备份,创建mongodb 备份角色用户或更高权限的admin库用户。(导出时会先切换到admin库来验证权限,需有查询local库,mongodump local库和mongodump目标库的权限)
use admin
db.addUser( { user: "xxxxx",
pwd: "xxxxx",
roles: [ "backup" ]
} )
3. 编辑config.properties,修改oss、mongodb连接等配置信息
## 阿里云oss 连接配置
endpoint= oss.aliyuncs.com
accessKeyId = xxxxxxx
accessKeySecret = xxxxxxx
bucket = db-backup
## mongodb 连接配置
# 建议用从库的地址,减少对主库压力
db_host= localhost
db_port= 27017
# 如果是增量备份方案,为步骤2中的创建的用户,或更高权限的admin用户;如果是全量备份方案,则只需有目标库的操作权限
db_user= testb
db_passwd= testb
# 目标库
db_name= che
# 备份到本地的临时目录
db_backup_root_path= /temp/backup/
# 如果使用mongo客户端绿色版的,写上mongo客户端的绝对路径
mongo_shell_path= /dev/hanxuetong/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.0.6/bin/
# 增量备份还是全量备份 1: 增量备份 0:全量备份
is_inc_backup=1
# 每多少天进行一次全量备份
full_backup_period=7
# 是否上传到oss,如果 1 ,上传成功后会删除本地备份文件;0:不上传到oss
is_upload_to_oss= 0
4. 将start.py加入linux定时任务。crontab任务配置如 0 4 * * * python /xxx/start.py >> /xxx/xxx.log 2>1
增量时恢复步骤:
1. 创建mongodb 具有applyOps权限的角色 以及用此角色的用户。(需有执行 mongorestore --oplogReplay的用户权限)
use admin
db.createRole(
{
role: "applyOpsRole",
privileges: [
{ resource: { anyResource: true }, actions: [ "anyAction"] }
],
roles: []
}
)
db.addUser( { user: "xxxx",
pwd: "xxxx",
roles: [ "applyOpsRole" ]
} )
2. 修改 restore_inc.py里的配置
## 阿里云oss 配置
endpoint="oss.aliyuncs.com"
accessKeyId="xxxxxxx"
accessKeySecret="xxxxxxx"
bucket="db-backup"
## mongodb导入的配置
db_host="localhost"
db_port=27017
# 步骤1创建的用户
db_user="testr"
db_passwd="testr"
db_name="che"
# recent circle backup direactory on oss 最新备份文件的周期名,即备份临时目录中mongodb_inc_backup_info.json的last_circle_backup_dir_name 或 oss中文件夹名
last_circle_backup_dir_name="mongodb_cycle_backup_20151124141133"
# 从oss上下载到本地的临时目录
restore_local_temp_path="H:\\pythoncode\\temp\\restore\\"
# 如果使用mongo客户端绿色版的,写上mongo客户端的绝对路径
mongo_shell_path= "/alidata1/dev/hanxuetong/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.0.6/bin/"
# backup file has download to local ? if True,will not download backup files from oss
# 是否备份文件已经下载到本地,如果true,则不会从oss下载和解压,本地已有
has_download_to_local=False
# 恢复时是否先删除旧的数据库
is_drop_old_restore=True
3. 导入期间停止mongodb写入
4. 执行 restore_inc.py
全量时恢复步骤:
1. 修改 restore_full.py里的配置
## 阿里云oss 配置
endpoint="oss.aliyuncs.com"
accessKeyId="xxxxxxx"
accessKeySecret="xxxxxxx"
bucket="db-backup"
## mongodb导入的配置
db_host="localhost"
db_port=27017
# 数据库对应的用户
db_user="test"
db_passwd="test"
db_name="che"
# recent circle backup direactory on oss 最新备份文件的周期名, oss 上存储的文件名称是 last_circle_backup_dir_name+last_full_backup_file_suffix
last_circle_backup_dir_name="mongodb_cycle_backup_20151124141133"
last_full_backup_file_suffix=".tar.gz"
# 备份的目录,实际全量备份的路径为 restore_local_temp_path+last_circle_backup_dir_name+db_name
restore_local_temp_path="H:\\pythoncode\\temp\\restore\\"
# 如果使用mongo客户端绿色版的,写上mongo客户端的绝对路径
mongo_shell_path="/alidata1/dev/hanxuetong/mongodb/mongodb-linux-x86_64-3.0.6/bin/"
# backup file has download to local ? if True,will not download backup files from oss
# 是否备份文件已经下载到本地,如果true,则不会从oss下载和解压,本地已有
has_download_to_local=False
# 恢复时是否先删除旧的数据库
is_drop_old_restore=True
2. 执行 restore_full.py
相关:
增量备份实现原理
一个周期内(如一星期)先备份一次全量数据库,然后后面每次备份 上次记录点到最新时间内的oplog文件。 Oplog 记录了MongoDB数据库的更改操作信息,其保存在local库的oplog.rs表,在集群架构才存在,单机不会有,故增量备份不能在单机下使用。从库是通过异步复制主库的Oplog文件,从而达到与主库的同步。 oplog有大小限制,超过指定大小,新的记录会覆盖旧的操作记录。
全量脚本执行时的流程
备份mongodb数据库到本地
进行压缩
上传到oss
检验oss与本地文件的大小是否相同
删除本地备份文件
增量脚本执行时的流程
- 读取上一个周期执行信息判断是否需要创建新的周期
- 获得mongodb上oplog最近记录的时间点current timestamp position
- 从本地读取上一次执行时mongodb的oplog时间点
- dump导出全量数据或增量oplog文件到本地,增量oplog文件的导出范围是 上次oplog记录点到最新时间内的oplog文件
- 保存步骤2获取的current timestamp position到本地,作为下一次执行步骤3中的时间点
- 进行压缩
- 上传到oss
- 删除本地备份文件
恢复时脚本执行的流程
- 从oss上下载指定周期的备份文件到本地
- 对全量文件和增量oplog的zip文件进行解压
- 用 mongorestore对全量文件进行导入
- 用 mongorestore --oplogReplay 分别对各时间段的oplog文件进行导入
mongodb增量备份 脚本源码地址:
https://gitee.com/passer/mongodb_backup_script
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。
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