啥？删库？我和同事把线上 Es Index 删了，记录一次线上删库应急

记录一次真实事故案例以及应急过程。

事件背景

某天下班前线上客户暴了一个问题，A功能列表刷不出来了。。。经过n个小时排查（同事家里网差），原因是早上B服务重启造成了3条脏数据数据。怎么办？时间比较晚将近11点了，这会儿处理数据有风险，先写SQL 明早跟客户和测试沟通再处理数据，必须等客户同意删除数据。

时间来到第二天早上，呵、代码还没写两行，同事提交了一条”SQL 审批“删除 mongodb 数据，因为在测试环境验证了直接点同意；接着提交了第二条删除 ES 数据审批，没收到审批通知，我直接帮忙提交。

我点点点，一路执行畅通无阻，原本以为客户恢复正常了，一切都在掌握中。没想到我还是太天真了，紧接着噩耗来了，售后工单群直接炸了，客户一顿喷。

what ？？？我泪崩啊此刻心情。。。如下表情包

问题定位

日志系统采集错误日志，下面这条日志非常频繁。

Elasticsearch exception [type=search_phase_execution_exception, reason=all shards failed

一开始并没有怀疑索引被删除，因为业务持续有数据产生。向 Es 写入数据时，如果指定的索引不存在，Es 会自动创建该索引，检查了发现 index 还在。

另外对同事写的删除数据脚本非常信任，怀疑是数据损坏了。赶紧写个脚本检索数据发现测试公司数据没了，应该是索引被删除了。

排查已执行删除数据脚本，发现下图资源缺了一部分被转化成了删除索引的脚本。

转换后 CRUL 如下：

curl --location --request DELETE 'http://localhhost:9200/index_test' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "terms": {
            "id": ["your_value"]
          }
        }
      ]
    }
  }
}'

实锤了不是数据问题，Index 被我们执行的脚本删了。工作了七八年，没想到删表在我身上发生了，这是多低级错误一口老血喷出。

正确的删除姿势应该是

POST /your_index_name/_delete_by_query
{
  "query": {
    "match": {
      "your_field": "your_value"
    }
  }
}

或

DELETE /your_index_name/_doc/your_document_id

解决方案

怎么办？同事有点慌，删除数据库没想到在发生在自己身上。经过和运维同事沟通，索引和数据已删除没办法恢复，只能另想办法。

刚好又是早高峰必须抓紧决策方案，多浪费一分钟客户就多承担一分钟代价。

第一步 创建索引

果断决策先创建索引，列表报错客户根本没法使用，系统都进不到，另外依赖的系统还不少这部分流量怎们办？创建索引只能停服，停服影响范围？最终决策先停服务创建索引，保证客户增量业务正常「后来证实方案是正确的，增量业务正常了一部分客户问题解决了」。

出现问题--->定位.....-->保证增量数据正常，耗时26分钟。

第二步 存量数据修复方案

先确定是否有完整数据源用于恢复Es数据，还好mongodb 主库有全量数据，简直救我老命。es 可以理解为读模型用于检索业务。存量数据尤其是最近几周产生数据才是最重要的，客户非常着急，如果没有恢复数据客户工作展开不了。

确认有可靠数据源，接下就是数据同步方案了，现写脚本肯定赶不上，脚本开发+自测+测试验证+上线没有1小时搞不定。经过讨论有一个链路可行，当前业务具备一个能力从kafka消费数据写入Es，只要把数据写入kafka，就可以自动消费数据同步es。

数据怎么写入 Kafka？最容易想到的方案是采集mongodb 日志 oplog 写入Kafka，我们有现成的工具。整个链路可以打通了，如下图

第三步 优先处理头部客户

待同步Es数据量大，我们直接将全量数据导入Kafka，本以为等数据同步完就好了。经过验证数据同步至少3小时「最终同步完时间差异不大，预估是准确的」。

刚同步几分钟很多头部客户闹过来了。肯定不能一把抓，租户也有优先级，故障对于头部租户影响最大，头部爸爸服务不好你可能就下岗了。

先把Kafka数据丢弃，最常见是拨偏移量，但要停服放弃了；同事建议新建topic改配置重启服务「采用了这种方案」。收集头部客户将头部客户数据投递Kafka中。

确认头部客户方案简单。

1、  联系售后，遇到故障头部租户比你还着急。

2、  统计数据，不展开细说懂得都懂。

第四步 通道隔离

消费Kafka写入Es是线上逻辑，用该通道同步存量数据线上数据实时性保障不了，增量数据受影响。

经过分析和讨论，可以紧急开辟一条通道和现通道并存。紧急优化代码新增通道，同步存量数据与线上通道隔离。

经过几小时同步，数同步完成。

总结

1、  线上数据删除一定要非常谨慎，脚本或SQL开发者一定要自测到位「自测环境和线上环境保持一致，这次故障就是因为操作线上用内部工具和线下是有差异的」，对于审批者是最后的守门员，一定要自己把好关，可以慢但一定要严谨。

2、  故障已发生没办法避免，一定要冷静应对，思考对策。严重故障就是在抢时间一定要快。

3、  问题处理不要胡乱抓，优先处理头部客户。头部客户才是受影响最广、最严重、最需要处理的。

4、  完成止血后，应该思考更完善方案加速问题处理，减少腰部客户和尾部客户损失。比如我列的通道隔离方案。

5、  客户选择你是对你的信任。系统稳定性、易用性、客户数据安全性一定要得到保障，才是客户留下的根本。每一步操作对客户有影响都要慎重、慎重。

真是惊心动魄一天，经过几小时奋斗，数据问题已经恢复了。也给我们留下了深刻印象，问题本可以避免的，真是血淋淋教训啊。