YugabyteDB中TServer崩溃导致事务丢失问题分析与修复
问题背景
在YugabyteDB分布式数据库中,我们发现了一个可能导致数据不一致的关键问题。该问题最初是在CDC(变更数据捕获)与数据库克隆功能的联合测试中被发现的。测试场景中,当源数据库执行克隆操作后,CDC数据复制会出现异常,表现为源数据库和克隆数据库之间的行计数不一致且不断波动。
问题现象
在典型的测试流程中:
- 创建包含2个表的源数据库
- 在源数据库上启用CDC并部署gRPC连接器
- 克隆原始数据库
- 在克隆数据库上启用CDC并部署连接器
- 验证CDC复制正确性
测试过程中观察到源数据库的行计数出现异常波动,例如:
- 初始状态:源库行数113,659,同步正常
- 异常开始:源库行数从174,113变为154,691
- 后续发展:行数持续波动(149,448→145,923→150,355→139,732)
根本原因分析
经过深入调查,发现问题根源在于YugabyteDB的写入和刷盘机制存在缺陷。具体表现为:
-
操作顺序问题:当处理SNAPSHOT_OP(特别是删除操作)时,系统会先更新RocksDB清单文件中的flushed frontier(通过Tablet::ModifyFlushedFrontier),然后再将之前的写操作真正刷盘到SST文件。
-
崩溃恢复缺陷:如果在更新flushed frontier后、实际数据刷盘前发生TServer崩溃,重启后的tablet bootstrap过程会错误地认为这些数据已经持久化,导致部分已提交但未刷盘的事务丢失。
-
CDC影响:这种数据丢失会导致CDC流出现不一致,表现为行计数异常波动,因为部分已复制的数据在崩溃恢复后被丢弃。
技术细节
问题的核心在于YugabyteDB的持久化机制:
-
RocksDB集成:YugabyteDB使用RocksDB作为存储引擎,数据首先写入内存表(MemTable),然后异步刷盘到SST文件。
-
Frontier机制:flushed frontier记录了已持久化数据的前沿位置,用于崩溃恢复时确定需要重放的日志范围。
-
错误时序:当前实现在更新flushed frontier时没有确保相关数据已经刷盘,导致持久化状态与实际数据不一致。
解决方案
修复方案着重于保证数据持久化的原子性和正确顺序:
-
强制刷盘:修改Tablet::ModifyFlushedFrontier实现,在更新flushed frontier前,先同步刷盘常规DB和intents DB。
-
严格顺序:确保只有数据确实写入磁盘后,才更新清单文件中的flushed frontier标记。
-
崩溃安全:这种修改保证了即使TServer在更新过程中崩溃,也不会出现数据丢失,因为要么全部持久化,要么全部不持久化。
影响范围与修复版本
该问题是一个长期存在的潜在缺陷,影响多个YugabyteDB版本。修复方案已向后移植到所有受支持的稳定版本,包括2024.1、2024.2和2025.1等主要发布线。
最佳实践建议
对于使用YugabyteDB的生产环境,特别是依赖CDC或数据库克隆功能的用户,建议:
- 及时升级到包含此修复的版本
- 在关键业务场景中增加数据一致性校验
- 监控CDC延迟和一致性指标
- 考虑在重要操作前后执行手动刷盘(如通过admin命令)
该修复显著提高了YugabyteDB在崩溃恢复场景下的数据可靠性,确保了分布式事务的完整性和一致性。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00