SQL Server维护解决方案中备份大实例时出现AAG错误的分析与解决
问题背景
在使用SQL Server维护解决方案进行数据库备份时,部分用户报告自2025年1月7日版本开始,在包含大量数据库的MSSQL实例上出现了备份失败的情况。错误信息显示与可用性组(AAG)相关,提示目标数据库当前不可访问,因为其参与在可用性组中且未启用读取访问。
错误现象
错误具体表现为:
The target database, '', is participating in an availability group and is currently not accessible for queries. Either data movement is suspended or the availability replica is not enabled for read access. [SQLSTATE 42000] (Error 976)
值得注意的是,这个问题在2025年1月4日版本中工作正常,但从2025年1月7日版本开始随机出现。影响范围包括SQL Server 2019 CU32和SQL Server 2022 CU18等多个版本。
问题根源分析
经过深入调查,发现该问题与以下因素相关:
-
DMV查询冲突:当低权限账户(仅具有VIEW SERVER STATE和VIEW ANY DEFINITION权限)查询动态管理视图(DMV)时,与另一个具有sysadmin角色的账户同时执行SELECT * FROM sys.dm_exec_requests查询时,可能导致此错误。
-
SQL Server内部缺陷:微软已确认这是SQL Server本身的一个缺陷,特别是在非可读次要副本上执行特定查询组合时会出现此问题。
-
维护解决方案变更:2025年1月7日版本中的某些更改无意中暴露了SQL Server的这个潜在问题。
影响范围
该问题主要影响以下环境:
- 大型SQL Server实例(包含大量数据库)
- 使用可用性组(AAG)的环境
- 在非可读次要副本上执行备份操作
- 同时有其他监控工具(如Telegraf SQL Server Input)查询DMV
临时解决方案
项目维护者已采取以下措施:
- 回滚了导致问题暴露的代码更改
- 向微软提交了支持案例,但由于是SQL Server本身的缺陷,修复可能需要时间
对于用户而言,可以采取以下临时措施:
- 暂时使用2025年1月4日版本的维护解决方案
- 避免在备份期间运行其他DMV查询工具
- 对于次要副本,考虑临时启用读取访问权限
技术深度解析
这个问题的本质在于SQL Server处理DMV查询时的并发控制机制存在缺陷。当多个会话同时查询特定DMV(特别是sys.dm_exec_requests)时,在非可读次要副本上可能错误地抛出976错误,即使查询本身并不真正需要访问用户数据库。
在维护解决方案中,备份过程需要查询实例状态和数据库信息,这些操作会涉及DMV查询。当与其他监控工具同时运行时,就可能触发这个SQL Server内部缺陷。
最佳实践建议
-
监控工具隔离:将备份作业与系统监控工具的调度时间错开,避免同时运行。
-
权限管理:为监控工具分配足够的权限,避免使用仅具有有限权限的账户查询关键DMV。
-
版本选择:在微软发布修复补丁前,继续使用已知稳定的维护解决方案版本。
-
日志收集:如遇此问题,收集完整的错误日志和扩展事件跟踪信息,有助于进一步分析。
未来展望
微软已确认此问题的存在,但尚未提供具体的修复时间表。建议用户关注SQL Server的后续累积更新,一旦修复发布,应及时应用补丁。同时,维护解决方案也将根据SQL Server的修复情况进行相应调整。
对于企业级环境,建议在测试环境中验证任何新版本的维护解决方案或SQL Server补丁,确保不会影响关键业务的备份策略。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00