引言
2023年8月27日，随着新业务的接入，我们开始进行项目的灰度发布。然而，直到2023年8月31日下午，我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新，导致所有数据都是默认值，从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下，我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围，我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中，故障发生了！
系统简介
该系统是一个服务群，其请求量主要集中在工作时间（9点-17点），大约有110万个请求。此外，系统还有各种定时任务和批处理任务。其中，涉及本次更新表的服务集群在工作时间其请求量约为90万个，这表明该服务是服务群中的核心请求服务。
然而，整个系统只有一个后台数据库，并且采用的是主从架构。遗憾的是，并没有实现读写分离。从库仅用作备份和应急数据库处理。
时间线
- 8月31日下午13点50分，运维人员根据时间点执行了查询语句，查询了即将要更新的数据量为200万行。其中，dateCol字段是一个独立的时间索引。
- 8月31日下午16点0分，运维人员使用数据库工具执行了更新单表数据的操作，并未查看执行计划。SQL语句如下：update table set newCol = oldCol where dateCol >= 时间点；
- 8月31日下午16点8分，在更新操作执行了8分钟后，运维人员意识到存在问题，点击了数据库工具上的取消按钮，想要终止更新操作。
- 8月31日下午16点16分，在取消操作成功之间的经过了8分钟，业务请求开始超时，整个数据库陷入瘫痪状态。尽管最后取消更新操作显示为成功，但数据库仍然无法正常运行。
- 8月31日下午16点30分，紧急关停了所有服务，开始切换数据库，并查看相关数据库执行日志。
- 8月31日下午17点，数据库切换工作完成，所有服务正常启动。通过查看执行日志，发现问题出在运维人员执行的更新语句上。而且执行计划显示该语句并未命中时间索引。
问题分析
时间索引
我们先来看下时间索引，时间索引是数据库中一种常见的索引类型，用于加速针对时间列的查询操作。它的特点包括：
- 有序性：时间索引按照时间的顺序进行排序，使得查询根据时间范围进行过滤更加高效。
- 快速定位：时间索引通过使用B树或B+树等数据结构，使得数据库可以快速定位到指定时间点或时间范围的数据。
- 支持时间范围查询：时间索引可以用于查询满足特定时间范围的数据，如查询某一天、某一周或某一月的数据。
- 支持时间序列分析：时间索引可以用于时间序列数据的分析与聚合操作，如计算某一时间段内的平均值、总和等。
然而，时间索引也存在失效的场景，包括但不限于：
- 索引列数据分布不均匀：如果时间列的取值分布不均匀，例如某些时间段的数据较多，而其他时间段的数据较少，那么时间索引的效果可能会大打折扣，导致查询性能下降。
- 大量更新操作：当有大量的数据更新操作（如插入、更新、删除）发生时，时间索引的维护成本较高，可能导致索引失效或性能下降。
- 跨时间段查询：如果查询涉及到多个时间段的数据，时间索引可能无法有效利用，需要进行全表扫描，影响查询性能。
问题点
根据整个流程，我们可以思考一下存在哪些不当之处。我已经考虑了以下几个问题点：
- 执行时间不当：在正常的月末业务月结期间，数据库请求量非常大，批量数据的更新应该在晚上进行，而不是在下午这个关键时间点。这样可以避免对系统的正常运行造成干扰。
- 操作流程不当：按照公司规定，在执行更新语句之前，至少需要两个人同时查看，确保没有数据库问题才能进行执行。然而，在这次更新中只有一个人进行了操作，违反了公司的规定。这样的做法可能增加了潜在的风险。
- 缺乏执行计划：在执行更新操作之前，用户没有查看执行计划，无法得知时间索引是否已经失效了，该更新语句是否会导致全锁。缺乏对执行计划的了解可能会导致性能问题或者不必要的资源浪费。
- 缺乏限流机制：系统中缺乏引入限流工具，当数据库压力剧增时，大量请求同时访问数据库，这会增加数据库的负载压力。引入限流机制可以有效降低数据库的访问量，避免过载导致的性能问题。
经验总结
根据以上问题点，我总结了一下可以改进的建议：
- 确认数据库的更新时间：根据业务的风险级别，安排合适的批量更新操作时间。
- 优化更新操作：通过查看执行计划，针对性地优化更新语句，避免全锁的情况发生。并不是修改成分批更新就行了，可能在更新7月的数据还是可以命中时间索引的，但是在更新8月份的时候就失效了，所以只要条件发生变更就需要重新查看执行计划。
- 使用限流工具：在系统中引入限流工具，如Sentinel，对请求进行限流，避免大量请求同时访问数据库。可以设置合理的流量控制策略，防止数据库被过多的请求压力影响性能。
- 设置超时时间和重试机制：对业务请求设置合理的超时时间和重试机制，当请求超时时及时进行重试或返回错误信息，避免请求一直处于等待状态。可以通过配置合理的超时时间和实现自动重试机制，提高系统的稳定性和响应能力。
- 调整数据库参数：根据实际情况，调整数据库的参数，如连接池大小、最大连接数等，以提高数据库的性能和稳定性。
- 定期维护和优化数据库：定期进行数据库的维护和优化工作，如清理无用数据、重建索引等，以保持数据库的良好状态。可以定期进行数据清理和归档，优化数据表结构和索引，提升数据库的查询和更新效率，以保持数据库的良好状态。就比如我们这张表尽然存在着5年前的数据，而业务最多可能会涉及最近2年的数据量，对于长时间未使用的数据，可以将其迁移到另一张表或者进行冷热数据分离，以减少单张数据表的数据量。
总结
在这次操作不当导致数据库瘫痪的故障中，我们发现了几个问题点：执行时间不当、操作流程不当、缺乏执行计划和限流机制。针对这些问题，我们提出了改进建议：确认数据库更新时间、优化更新操作、使用限流工具、设置超时时间和重试机制、调整数据库参数以及定期维护和优化数据库。通过这次故障的经验分享，我们应该引以为戒，加强对操作的谨慎性和规范性，以确保系统的稳定运行。
