左耳朵耗子：我对 GitLab 误删除数据库事件的几点思考

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太平洋时间 2017 年 1 月 31 日晚上，GitLab 通过推特发文承认 300GB 生产环境数据因为 UNIX SA 的误操作，已经被彻底删除（后发文补充说明已经挽回部分数据），引起业界一片哗然。知名博主陈皓在其博客中详细回顾了此次事件，并做了思考和总结，聊聊架构经原作者授权发布此文。

昨天，GitLab.com 发生了一个大事，某同学误删了数据库，这个事看似是个低级错误，不过，因为 GitLab 把整个过程的细节都全部暴露出来了，所以，可以看到很多东西，而对于类似这样的事情，我自己以前也干过，而在最近的两公司中我也见过（Amazon 中见过一次，阿里中见过至少四次），正好通过这个事来说说一下自己的一些感想和观点吧。我先放个观点：你觉得有备份系统就不会丢数据了吗？

事件回顾

整个事件的回顾 GitLab.com 在第一时间就放到了 Google Doc 上，事后，又发了一篇 Blog 来说明这个事，在这里，我简单的回顾一下这个事件的过程。

首先，一个叫 YP 的同学在给 GitLab 的线上数据库做一些负载均衡的工作，在做这个工作时的时候突发了一个情况，GitLab 被 DDoS 攻击，数据库的使用飙高，在 block 完攻击者的 IP 后，发现有个 staging 的数据库 (db2.staging) 已经落后生产库 4GB 的数据，于是 YP 同学在 Fix 这个 staging 库的同步问题的时候，发现 db2.staging 有各种问题都和主库无法同步，在这个时候，YP 同学已经工作的很晚了，在尝试过多个方法后，发现 db2.staging 都 hang 在那里，无法同步，于是他想把 db2.staging 的数据库删除了，这样全新启动一个新的复制，结果呢，删除数据库的命令错误的敲在了生产环境上（db1.cluster），结果导致整个生产数据库被误删除（陈皓注：这个失败基本上就是 “工作时间过长” + “在多数终端窗口中切换中迷失掉了”）。

在恢复的过程中，他们发现只有 db1.staging 的数据库可以用于恢复，而其它的 5 种备份机制都不可用，第一个是数据库的同步，没有同步 webhook，第二个是对硬盘的快照，没有对数据库做，第三个是用 pg_dump 的备份，发现版本不对（用 9.2 的版本去 dump 9.6 的数据）导致没有 dump 出数据，第四个 S3 的备份，完全没有备份上，第五个是相关的备份流程是问题百出的，只有几个粗糙的人肉的脚本和糟糕的文档，也就是说，不但是是人肉的，而且还是完全不可执行的（陈皓注：就算是这些备份机制都 work，其实也有问题，因为这些备份大多数基本上都是 24 小时干一次，所以，要从这些备份恢复也一定是是要丢数据的了，只有第一个数据库同步才会实时一些）。

最终，GitLab 从 db1.staging 上把 6 个小时前的数据 copy 回来，结果发现速度非常的慢，备份结点只有 60Mbits/S，拷了很长时间（陈皓注：为什么不把 db1.staging 给直接变成生产机？因为那台机器的性能很差）。数据现在的恢复了，不过，因为恢复的数据是 6 小时前的，所以，有如下的数据丢失掉了：

• 粗略估计，有 4613 的项目， 74 forks, 和 350 imports 丢失了；但是，因为 Git 仓库还在，所以，可以从 Git 仓库反向推导数据库中的数据，但是，项目中的 issues 等就完全丢失了。
• 大约有±4979 提交记录丢失了（陈皓注：估计也可以用 git 仓库中反向恢复）。
• 可能有 707 用户丢失了，这个数据来自 Kibana 的日志。
• 在 1 月 31 日 17:20 后的 Webhooks 丢失了。

因为 GitLab 把整个事件的细节公开了出来，所以，也得到了很多外部的帮助，2nd Quadrant 的 CTO – Simon Riggs 在他的 blog 上也发布文章 Dataloss at GitLab 给了一些非常不错的建议：

• 关于 PostgreSQL 9.6 的数据同步 hang 住的问题，可能有一些 Bug，正在 fix 中。
• PostgreSQL 有 4GB 的同步滞后是正常的，这不是什么问题。
• 正常的停止从结点，会让主结点自动释放 WALSender 的链接数，所以，不应该重新配置主结点的 max_wal_senders 参数。但是，停止从结点时，主结点的复数连接数不会很快的被释放，而新启动的从结点又会消耗更多的链接数。他认为，GitLab 配置的 32 个链接数太高了，通常来说，2 到 4 个就足够了。
• 另外，之前 GitLab 配置的 max_connections=8000 太高了，现在降到 2000 个是合理的。
• pg_basebackup 会先在主结点上建一个 checkpoint，然后再开始同步，这个过程大约需要 4 分钟。
• 手动的删除数据库目录是非常危险的操作，这个事应该交给程序来做。推荐使用刚 release 的 repmgr。
• 恢复备份也是非常重要的，所以，也应该用相应的程序来做。推荐使用 barman （其支持 S3）。
• 测试备份和恢复是一个很重要的过程。

看这个样子，估计也有一定的原因是——GitLab 的同学对 PostgreSQL 不是很熟悉。

随后，GitLab 在其网站上也开了一系列的 issues，其 issues 列表在这里 Write post-mortem (这个列表可能还会在不断更新中)。

• infrastructure#1094 – Update PS1 across all hosts to more clearly differentiate between hosts and environments
• infrastructure#1095 – Prometheus monitoring for backups
• infrastructure#1096 – Set PostgreSQL’s max_connections to a sane value
• infrastructure#1097 – Investigate Point in time recovery & continuous archiving for PostgreSQL
• infrastructure#1098 – Hourly LVM snapshots of the production databases
• infrastructure#1099 – Azure disk snapshots of production databases
• infrastructure#1100 – Move staging to the ARM environment
• infrastructure#1101 – Recover production replica(s)
• infrastructure#1102 – Automated testing of recovering PostgreSQL database backups
• infrastructure#1103 – Improve PostgreSQL replication documentation/runbooks
• infrastructure#1104 – Kick out SSH users inactive for N minutes
• infrastructure#1105 – Investigate pgbarman for creating PostgreSQL backups

从上面的这个列表中，我们可以看到一些改进措施了。挺好的，不过我觉得还不是很够。

因为类似这样的事，我以前也干过（误删除过数据库，在多个终端窗口中迷失掉了自己所操作的机器……），而且我在亚马逊里也见过一次，在阿里内至少见过四次以上（在阿里人肉运维的误操作的事故是我见过最多的），但是我无法在这里公开分享，私下可以分享。在这里，我只想从非技术和技术两个方面分享一下我的经验和认识。

我的思考：技术方面 人肉运维

一直以来，我都觉得直接到生产线上敲命令是一种非常不好的习惯。我认为，一个公司的运维能力的强弱和你上线上环境敲命令是有关的，你越是喜欢上线敲命令你的运维能力就越弱，越是通过自动化来处理问题，你的运维能力就越强。理由如下：

1. 如果说对代码的改动都是一次发布的话，那么，对生产环境的任何改动（包括硬件、操作系统、网络、软件配置……），也都算是一次发布。那么这样的发布就应该走发布系统和发布流程，要被很好的测试、上线和回滚计划。关键是，走发布过程是可以被记录、追踪和回溯的，而在线上敲命令是完全无法追踪的。没人知道你敲了什么命令。
2. 真正良性的运维能力是——人管代码，代码管机器，而不是人管机器。你敲了什么命令没人知道，但是你写个工具做变更线上系统，这个工具干了什么事，看看工具的源码就知道了。

另外，有人说，以后不要用 rm 了，要用 mv，还有人说，以后干这样的事时，一个人干，另一个人在旁边看，还有人说，要有一个 checklist 的强制流程做线上的变更，还有人说要增加一个权限系统。我觉得，这些虽然可以 work，但是依然不好，因为：

• 如果要解决一个事情需要加更多的人来做的事，那这事就做成劳动密集型了。今天我们的科技就是在努力消除人力成本，而不是在增加人力成本。而做为一个技术人员，解决问题的最好方式是努力使用技术手段，而不是使用更多的人肉手段。人类区别于动物的差别就是会发明和使用现代化的工具，而不是使用更多的人力。另外，这不仅仅因为是，人都是会有这样或那样的问题（疲惫、情绪化、急燥、冲动……），而机器是单一无脑不知疲惫的，更是因为，机器干活的效率和速度是比人肉高出 N 多倍的。
• 增加一个权限系统或是别的一个 watch dog 的系统完全是在开倒车，权限系统中的权限谁来维护和审批？不仅仅是因为多出来的系统需要多出来的维护，关键是这个事就没有把问题解决在 root 上。除了为社会解决就业问题，别无好处，故障依然会发生，有权限的人一样会误操作。对于 GitLab 这个问题，正如 2nd Quadrant 的 CTO 建议的那样，你需要的是一个自动化的备份和恢复的工具，而不是一个权限系统。
• 像使用 mv 而不 rm，搞一个 checklist 和一个更重的流程，更糟糕。这里的逻辑很简单，因为，1）这些规则需要人去学习和记忆，本质上来说，你本来就不相信人，所以你搞出了一些规则和流程，而这些规则和流程的执行，又依赖于人，换汤不换药，2）另外，写在纸面上的东西都是不可执行的，可以执行的就是只有程序，所以，为什么不把 checklist 和流程写成代码呢（你可能会说程序也会犯错，是的，程序的错误是 consistent，而人的错误是 inconsistent）？

最关键的是，数据丢失有各种各样的情况，不单单只是人员的误操作，比如，掉电、磁盘损坏、中病毒等等，在这些情况下，你设计的那些想流程、规则、人肉检查、权限系统、checklist 等等统统都不管用了，这个时候，你觉得应该怎么做呢？是的，你会发现，你不得不用更好的技术去设计出一个高可用的系统！别无它法。

关于备份

一个系统是需要做数据备份的，但是，你会发现，GitLab 这个事中，就算所有的备份都可用，也不可避免地会有数据的丢失，或是也会有很多问题。理由如下：

1. 备份通常来说都是周期性的，所以，如果你的数据丢失了，从你最近的备份恢复数据里，从备份时间到故障时间的数据都丢失了。
2. 备份的数据会有版本不兼容的问题。比如，在你上次备份数据到故障期间，你对数据的 scheme 做了一次改动，或是你对数据做了一些调整，那么，你备份的数据就会和你线上的程序出现不兼容的情况。
3. 有一些公司或是银行有灾备的数据中心，但是灾备的数据中心没有一天 live 过。等真正灾难来临需要 live 的时候，你就会发现，各种问题让你 live 不起来。你可以读一读几年前的这篇报道好好感受一下《以史为鉴，宁夏银行 7 月系统瘫痪最新解析》。

所以，在灾难来临的时候，你会发现你所设计精良的“备份系统”或是“灾备系统”就算是平时可以工作，但也会导致数据丢失，而且可能长期不用的备份系统很难恢复（比如应用、工具、数据的版本不兼容等问题）。

我之前写过一篇《分布式系统的事务处理》，你还记得下面这张图吗？看看 Data Loss 那一行的，在 Backups, Master/Slave 和 Master/Master 的架构下，都是会丢的。

所以说，如果你要让你的备份系统随时都可以用，那么你就要让它随时都 Live 着，而随时都 Live 着的多结点系统，基本上就是一个分布式的高可用的系统。因为，数据丢失的原因有很多种，比如掉电、磁盘损坏、中病毒等等，而那些流程、规则、人肉检查、权限系统、checklist 等等都只是让人不要误操作，都不管用，这个时候，你不得不用更好的技术去设计出一个高可用的系统！别无它法。（重要的事，得再说一篇）

另外，你可以参看我的另一篇《关于高可用系统》，这篇文章中以 MySQL 为例，数据库的 replication 也只能达到 两个 9。

AWS 的 S3 的的高可用是 4 个加 11 个 9 的持久性（所谓 11 个 9 的持久性 durability，AWS 是这样定义的，如果你存了 1 万个对象，那么丢一个的时间是 1000 万年），这意味着，不仅仅只是硬盘坏，机器掉电，整个机房挂了，其保证可以承受有两个设施的数据丢失，数据还是可用的。试想，如果你把数据的可用性通过技术做到了这个份上，那么，你还怕被人误删一个结点上的数据吗？

我的思考：非技术方面 故障反思

一般说来，故障都需要反思，在 Amazon，S2 以上的故障都需要写 COE（Correction of Errors），其中一节就是需要 Ask 5 Whys，我发现在 GitLab 的故障回顾的 blog 中第一段中也有说要在今天写个 Ask 5 Whys。关于 Ask 5 Whys，其实并不是亚马逊的玩法，这还是算一个业内常用的玩法，也就是说不断的为自己为为什么，直到找到问题的概本原因，这会逼着所有的当事人去学习和深究很多东西。在 Wikipedia 上有相关的词条 5 Whys，其中罗列了 14 条规则：

• 你需要找到正确的团队来完成这个故障反思。
• 使用纸或白板而不是电脑。
• 写下整个问题的过程，确保每个人都能看懂。
• 区别原因和症状。
• 特别注意因果关系。
• 说明 Root Cause 以及相关的证据。
• 5 个为什么的答案需要是精确的。
• 寻找问题根源的频，而不是直接跳到结论。
• 要基础客观的事实、数据和知识。
• 评估过程而不是人。
• 千万不要把“人为失误”或是“工作不注意”当成问题的根源。
• 培养信任和真诚的气氛和文化。
• 不断的问“为什么”直到问题的根源被找到。这样可以保证同一个坑不会掉进去两次。
• 当你给出“为什么”的答案时，你应该从用户的角度来回答。

工程师文化

上述的这些观点，其实，我在我的以住的博客中都讲过很多遍了，你可以参看《什么是工程师文化？》以及《开发团队的效率》。其实，说白了就是这么一个事——如果你是一个技术公司，你就会更多的相信技术而不是管理。相信技术会用技术来解决问题，相信管理，那就只会有制度、流程和价值观来解决问题。

这个道理很简单，数据丢失有各种各样的情况，不单单只是人员的误操作，比如，掉电、磁盘损坏、中病毒等等，在这些情况下，你设计的那些流程、规则、人肉检查、权限系统、checklist 等等统统都不管用，这个时候，你觉得应该怎么做呢？是的，你会发现，你不得不用更好的技术去设计出一个高可用的系统！别无它法（重要的事得说三遍）。

事件公开

很多公司基本上都是这样的套路，首先是极力掩盖，如果掩盖不了了就开始撒谎，撒不了谎了，就“文过饰非”、“避重就轻”、“转移视线”。然而，面对危机的最佳方法就是——“多一些真诚，少一些套路”，所谓的“多一些真诚”的最佳实践就是——“透明公开所有的信息”，GitLab 此次的这个事给大家树立了非常好的榜样。AWS 也会把自己所有的故障和细节都批露出来。

事情本来就做错了，而公开所有的细节，会让大众少很多猜测的空间，有利于抵制流言和黑公关，同时，还会赢得大众的理解和支持。看看 GitLab 这次还去 YouTube 上直播整个修复过程，是件很了不起的事，大家可以到他们的 blog 上看看，对于这样的透明和公开，一片好评。