CN115827322A - 一种云存储数据全量灾备方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种云存储数据全量灾备方法及系统，在保障灾备数据具有一致性时间点的前提下，从空间占用、IO时延、IO数量等方面减少对生产系统IO的影响，并能在一定程度上降低RPO，尤其对于在备份期间源卷还有大量数据Append的场景，效果尤其显著，例如数据库、档案等场景，可有助于行业客户上云后为其提供数据容灾服务。
Description
技术领域
本发明涉及一种数据灾备领域，尤其是涉及一种云存储数据全量灾备方法及系统。
背景技术
随着信息技术的快速发展和广泛应用，各种应用系统面临越来越多的业务连续性挑战。作为应对，较多用户会在本地或异地自行建设灾备中心，但面临建设成本高、模式固定、运维分散、系统陈旧等等问题。云计算技术的快速发展，可为用户提供弹性扩展、按需使用的基础设施服务和平台服务，越来越受到用户的欢迎。天翼云为用户提供灾备服务，为用户针对云上或云下的生产系统因意外或异常而导致的业务中断风险提供跨AZ级或跨Region级的保障，让用户更放心的使用天翼云，不仅是用户的普遍诉求，也是信息安全等级保护的重要要求。基于云底层的存储技术已可支持天翼云主机备份，但无法支持云下场景。基于块级数据的持续保护是常用的一种实时获取备份数据的技术，可作为云主机或云下主机灾备的基础技术。
灾备服务的一个重要约束是应保障生产切换到目标Region时的数据状态与源端数据具有某一个时间点的一致性。数据的时间点一致性可基于快照技术实现。传统备份系统在数据备份之前先对源卷创建快照，然后启动备份，从快照卷拷贝数据，备份结束时再销毁快照。快照通常有三种实现方式，即基于镜像分离的快照、基于写时复制的COW快照、基于写时重定向的ROW快照。由于公有云灾备服务创建的快照仅在备份期间临时使用，应优先保障生产主机源卷的读写性能，因此，写时复制COW快照更合适。
对于COW快照，在创建快照之后，当源卷数据变化时，需要先对源卷的原始数据进行处理，产生额外的IO开销。例如，当源卷产生1个写IO时，COW快照需要先产生1个源卷的读IO以获取原始数据，再产生1个快照卷的写IO以保存原始数据，然后才能真正执行源卷的写IO，即1个IO放大为了3个IO。
综上所述，基于快照机制的块级数据持续保护的云容灾系统，虽然可提供具有一致性时间点数据，但会增加源端系统的IO负载，具体表现在以下四个方面：
1、空间占用：快照卷需要额外占用存储空间；
2、时延增加：对于一个需要快照处理的源卷写IO，因快照机制的同步处理机制和快照的IO放大效果，会增加源卷写IO的时延；
3、性能降低：数据备份的时间窗口内，快照机制需一直对整个源卷的地址空间做IO监控和处理，需要处理的IO数量较大，影响源卷整体的性能；
4、RPO增大：对整个源卷地址空间做监控时，快照卷中需记录更多的数据，当这些数据的地址空间不连续时会降低快照卷的读IO性能，更容易出现顺序读被迫变为随机读的现象，目标数据读的慢意味着备份快照卷中的数据需要使用更多的时间，在完成本次备份前，生产系统在遭遇意外时将无法恢复到当前时刻的状态，即增大了RPO(Recovery PointObject，恢复点目标，灾备系统的重要指标之一)。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提出的一种云存储数据全量灾备方法及系统，在保障灾备数据具有一致性时间点的前提下，从空间占用、IO时延、IO数量等方面减少对生产系统IO的影响，并能在一定程度上降低RPO，尤其对于在备份期间源卷还有大量数据Append的场景，效果尤其显著，例如数据库、档案等场景，可有助于行业客户上云后为其提供数据容灾服务。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种云存储数据全量灾备方法，包括：
步骤100，启动备份，顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器，由灾备服务区将所述块数据写入镜像卷；
步骤200，在顺序拷贝所述TargetVol块数据的过程中，变化块跟踪CBT模块持续监控数据变化情况并创建位置标记表，所述位置标记表中标记变化数据的位置；
步骤300，完成对所述TargetVol块数据的顺序拷贝之后创建快照，并获取所述位置标记表；
步骤400，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至所述灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据；
步骤500，结束备份。
进一步地，所述CBT模块持续监控数据变化情况，包括：
所述CBT模块基于步进窗口持续监控已拷贝区域的数据变化情况；以及，
所述CBT模块的监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
进一步地，所述CBT模块持续监控数据变化情况，包括：
所述CBT模块只在位置标记表中标记变化数据的位置信息，无需存储数据本身。
进一步地，所述结束备份之前，在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁所述快照。
进一步地，所述快照建立之后，根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据并更新至灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据。
本发明还提供了一种云存储数据全量灾备系统，包括生产服务器及灾备服务器，
所述生产服务器包括：
代理程序，用于在备份启动时，无需创建快照，直接顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器；
变化块跟踪CBT模块，用于在顺序拷贝TargetVol数据的过程中持续监控数据变化情况并创建位置标记表，并在所述位置标记表中标记变化数据的位置；
快照模块，用于在完成TargetVol的顺序拷贝创建快照；
快照卷设备，用于获取所述位置标记表，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至灾备服务器；
所述灾备服务器，包括：
数据写入模块，用于将从源卷接收的顺序拷贝的数据写入镜像卷；
数据更新模块，用于在接收到快照卷中的对应位置的数据后，对镜像卷中对应位置的数据进行更新。
进一步地，所述CBT模块，还用于：
所述CBT模块基于步进窗口持续监控数据变化情况，以及
所述CBT模块对监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
进一步地，所述CBT模块，还用于：
所述CBT模块标记时只存储变化数据位置信息，无需存储数据本身。
进一步地，所述生产服务器还包括：
快照销毁模块，用于在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁快照；
所述快照卷设备，还用于在快照建立之后根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据以发送至灾备服务器。
本发明还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行上述的云存储数据全量灾备方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、通过将CBT应用于全量备份，减少了全量备份时需做一致性处理的数据块数量，减少额外的IO数量，缩短了备份时长，降低了RPO；
2、只在备份后期才创建快照，使得全量备份时的快照空间占用降低；
3、基于快照实现数据一致性，因全量备份时改进的新型CBT标记的变化数据块更少，所以快照持续时间变短，快照卷需要缓存的数据少，因快照而产生的IO放大作用对生产系统的性能影响降低。
4、原备份算法从快照卷顺序读所有数据，因快照内部做IO地址的映射，实际为随机读；本发明提出的全量备份算法先从源卷顺序读，再从快照卷并发随机读，提高了读性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对本发明或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为COW快照IO示意图；
图2为传统块数据灾备系统框图；
图3为传统备份过程中数据变化示意图；
图4为改进后的块数据灾备系统框图；
图5为CBT改进前后的效果对比示意图；
图6为改进后的备份过程中的数据变化示意图；
图7为改进前后的数据备份流程对比示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。
实施例一
本发明实施例提供一种云存储数据全量灾备方法，在对目标卷的IO进行监控的过程中，通过步进窗口控制动态调整数据监控范围，仅对监控范围内发生变化的数据块进行标记，对于在监控范围外部发生的数据变化无需标记。
本实施例所述的全量灾备方法包括以下具体步骤：
步骤100，启动备份，顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器，由灾备服务区将所述块数据写入镜像卷；
步骤200，在顺序拷贝所述TargetVol块数据的过程中，变化块跟踪CBT模块持续监控数据变化情况并创建位置标记表，所述位置标记表中标记变化数据的位置；
步骤300，完成对所述TargetVol块数据的顺序拷贝之后创建快照，并获取所述位置标记表；
步骤400，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至所述灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据；
步骤500，结束备份。
可选的，所述CBT模块基于步进窗口持续监控已拷贝区域的数据变化情况；以及，所述CBT模块的监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
可选的，所述CBT模块只在位置标记表中标记变化数据的位置信息，无需存储数据本身。
可选的，所述结束备份之前，在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁所述快照。
可选的，所述快照建立之后，根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据并更新至灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据。
可选的，所述存储数据包括云存储数据及本地存储数据。
传统灾备系统进行全量备份时，先创建快照，然后灾备程序再从快照卷中以BLOCK的粒度顺序地拷贝数据到全量镜像卷中。在数据拷贝过程中，源卷发生的所有位置的首次数据变化都会记录到快照卷，以确保灾备程序从快照卷中拷贝的数据具有一致性时间点T0。备份过程的数据变化的示意如图3所示，图中一个块为一个BLOCK，当该BLOCK的数据在快照创建成功之后发生变化，则数据会被拷贝到快照卷中，产生存储空间的占用，同时，数据写入快照卷时还发生了额外的读IO和写IO，影响生产存储的性能。
实施例二
图2是传统块数据灾备系统框图。TargetVol为生产存储，是灾备系统的源卷；snapshot是快照模块，负责对源卷数据提供一致性时间点的数据，同时存储源卷中发生改变的数据位置的原始数据；snap device是快照卷设备，对agent提供TargetVol快照卷的读接口，内部对读IO做映射，如果是未改变的数据，则直接读源卷对应位置的数据，如果是发生改变的数据，则从snapshot空间读取数据；agent为灾备系统的代理程序，负责将快照卷中的数据发送到灾备服务器；server负责将接收的数据写入本地镜像卷。备份系统的agent在启动备份之前需要先对源卷建立快照卷，再通过拷贝快照卷的方式完成TargetVol在某个时间点的数据的一致性备份。
图4为本发明实施例二所提供的块数据灾备系统框图，可执行本发明任意实施例所提供的块数据灾备方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本发明将CBT技术应用于全量备份，并适应性的对CBT技术进行了改进。CBT，即变化块跟踪(Changed BlockTracing)技术，通过对目标卷的IO进行监控，对目标中发生变化的数据块进行标记，记录数据变化的位置，可用于备份系统在顺序地拷贝完全部数据块之后识别出期间变化的数据块，以便针对性地做一致性状态的处理。
如图4所示，该灾备系统包括生产服务器及灾备服务器，
所述生产服务器包括：
代理程序，用于在备份启动时，无需创建快照，直接顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器。
变化块跟踪CBT模块，用于在顺序拷贝TargetVol数据的过程中持续监控数据变化情况并创建位置标记表，并在所述位置标记表中标记变化数据的位置；
快照模块，用于在完成TargetVol的顺序拷贝创建快照；
快照卷设备，用于获取所述位置标记表，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至灾备服务器；
所述灾备服务器，包括：
数据写入模块，用于将从源卷接收的顺序拷贝的数据写入镜像卷；
数据更新模块，用于在接收到快照卷中的对应位置的数据后，对镜像卷中对应位置的数据进行更新。
可选的，所述CBT模块，还用于：所述CBT模块基于步进窗口持续监控数据变化情况，以及所述CBT模块对监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
可选的，所述CBT模块标记时只存储变化数据位置信息，无需存储数据本身。
可选的，所述生产服务器还包括：快照销毁模块，用于在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁快照；
可选的，所述快照卷设备，还用于在快照建立之后根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据以发送至灾备服务器。
可选的，所述存储数据包括云存储数据及本地存储数据。
本发明提出的新型CBT，通过步进窗口控制动态调整数据监控范围，减少不必要的数据块标记。图5是CBT改进前后的效果对比示意图，目标卷共划分为ABCDEF7个数据块，在T0时刻到T6时刻发生了多次数据变化。传统CBT需要在数据备份的整个时间窗口内(即T0-T6)都针对整个卷的所有块进行监控，共标记了6个块的变化，如图5右半部分所示。改进后的新型CBT,数据块监控范围并不是一直固定在整个卷的所有块，而是在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大监控范围，对于在监控范围外部发生的数据变化无需标记。
图5中三角形表示备份的当前位置，最左侧的块A与三角形指示的块即为改进后的CBT的监控范围。从图5可知，该监控范围是随备份进度而逐渐增大的，在相同的数据变化情况下，改进后的CBT只标记了3个数据块，对于在备份过程还未拷贝到的位置的变化并不需要记录(D3、E4)，在后续的备份过程中拷贝到已发生变化的位置的数据位置时，直接拷贝最新的数据即可。因此，改进后的CBT相比改进前可减少标记的数据块数量，进而就减少了后续需要做一致性状态处理的数据块数量，在IO性能一定的情况下，相当于缩短了备份过程的整体时长，降低了RPO(灾备系统中RPO越低越好)。
更进一步地，本发明还对全量备份算法也做了改进，将全量数据拷贝与全量数据一致性处理分离。
如果在某个时刻Tn，数据的变化率使用λn表示，数据顺序写的程度使用γn表示，数据拷贝的速度使用vn表示，那么改进后的CBT记录的Block数量BlockCBT(t)、拷贝CBT记录的Block的时间Tcopy_cbt_block(t)、快照卷缓存Block占用的存储空间Blocksnapshot(t)、快照额外的IO放大数量IOnum_of_extra(t)的计算方式分别如下所示：
IOnum_of_extra(t)＝(1Read+1Write)·Count(Blocksnapshot(t)) (4)
举例来说，如果源卷数据为1TB，BLOCK设置为4KB，全量备份期间发生数据变化的BLOCK数量所占的比例稳定在5％，即λ＝0.05，则使用传统数据备份算法时，快照卷需要额外记录的BLOCK数量超过1342万个，会有额外的超过2700万个IO的额外开销(1个写IO额外对应1个写IO和1个读IO)，以及额外占用52GB的存储空间(缓存变化前的原始数据)。若使用优化后的备份算法，快照卷仅需记录拷贝变化的BLOCK数据这段时间发生的数据变化，在稳定的生产业务下，数据变化率一定，则快照模式的持续时间仅为传统算法的5％，相应的快照数据的空间占用减少到67万个BLOCK，存储IO开销减少到134万个IO。
实施例三
本发明实施例三还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明其他实施例所提供的一种云存储数据全量灾备方法。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种云存储数据全量灾备方法，其特征在于，
步骤100，启动备份，顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器，由灾备服务区将所述块数据写入镜像卷；
步骤200，在顺序拷贝所述TargetVol块数据的过程中，变化块跟踪CBT模块持续监控数据变化情况并创建位置标记表，所述位置标记表中标记变化数据的位置；
步骤300，完成对所述TargetVol块数据的顺序拷贝之后创建快照，并获取所述位置标记表；
步骤400，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至所述灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据；
步骤500，结束备份。
2.根据权利要求1所述的云存储数据全量灾备方法，其特征在于，所述CBT模块持续监控数据变化情况，包括：
所述CBT模块基于步进窗口持续监控已拷贝区域的数据变化情况；以及，
所述CBT模块的监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
3.根据权利要求2所述的云存储数据全量灾备方法，其特征在于，所述CBT模块持续监控数据变化情况，包括：
所述CBT模块只在位置标记表中标记变化数据的位置信息，无需存储数据本身。
4.根据权利要求2所述的云存储数据全量灾备方法，其特征在于，所述结束备份之前，在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁所述快照。
5.根据权利要求2所述的云存储数据全量灾备方法，其特征在于，所述快照建立之后，根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据并更新至灾备服务器以更新镜像卷中对应位置的数据。
6.一种云存储数据全量灾备系统，包括生产服务器及灾备服务器，
所述生产服务器包括：
代理程序，用于在备份启动时，无需创建快照，直接顺序拷贝源卷TargetVol的块数据至灾备服务器；
变化块跟踪CBT模块，用于在顺序拷贝TargetVol数据的过程中持续监控数据变化情况并创建位置标记表，并在所述位置标记表中标记变化数据的位置；
快照模块，用于在完成TargetVol的顺序拷贝创建快照；
快照卷设备，用于获取所述位置标记表，根据所述位置标记表中的位置信息进行数据合并，从快照卷中读取对应位置的数据，发送至灾备服务器；
所述灾备服务器，包括：
数据写入模块，用于将从源卷接收的顺序拷贝的数据写入镜像卷；
数据更新模块，用于在接收到快照卷中的对应位置的数据后，对镜像卷中对应位置的数据进行更新。
7.根据权利要求6所述的云存储数据全量灾备系统，其特征在于，所述CBT模块，还用于：
所述CBT模块基于步进窗口持续监控数据变化情况，以及
所述CBT模块对监控范围在数据备份的时间窗口内随着数据备份进度的增加而逐步增大，对于在监控范围外部发生的数据变化不做标记。
8.根据权利要求7所述的云存储数据全量灾备系统，其特征在于，所述CBT模块，还用于：
所述CBT模块标记时只存储变化数据位置信息，无需存储数据本身。
9.根据权利要求7所述的云存储数据全量灾备系统，其特征在于，所述生产服务器还包括：
快照销毁模块，用于在所述位置标记表的位置全部处理完毕时销毁快照；
所述快照卷设备，还用于在快照建立之后根据CBT记录的位置并发地从快照卷中读出新的数据以发送至灾备服务器。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-5中任一项所述的云存储数据全量灾备方法。
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Cited By (1)
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| CN116431396A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-07-14 | 成都云祺科技有限公司 | 一种卷实时备份缓存数据处理方法、系统及存储介质 |
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2022
- 2022-11-30 CN CN202211514161.3A patent/CN115827322A/zh active Pending
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| CN116431396B (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-25 | 成都云祺科技有限公司 | 一种卷实时备份缓存数据处理方法、系统及存储介质 |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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