Docker容器的数据卷备份与恢复_docker recover datafile

本文详细介绍了如何在Docker中进行容器的数据卷备份与恢复,包括使用export、import、commit、save、load等命令。通过案例展示了如何备份和迁移含有数据的容器,以及遇到的问题和解决方案,强调了数据持久化的重要性。

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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7

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正文

/var/lib/mysql/ibdata1
/var/lib/mysql/ib_logfile1
/var/lib/mysql/#ib_16384_0.dblwr
/var/lib/mysql/#ib_16384_1.dblwr

/var/lib/mysql/1d90619790ec.err
/var/lib/mysql/binlog.000001
/var/lib/mysql/binlog.000002
/var/lib/mysql/test/
/var/lib/mysql/binlog.000003
/var/lib/mysql/binlog.000004
/var/lib/mysql/binlog.000005
/var/lib/mysql/binlog.000006
/var/lib/mysql/binlog.000007
/var/lib/mysql/binlog.000008
/var/lib/mysql/binlog.index
/var/lib/mysql/ib_buffer_pool

[root@localhost ~]# ll -h /root/test/ //查看备份文件
总用量 172M
-rw-r–r-- 1 root root 172M 5月 12 22:38 test.tar

4.数据卷恢复

[root@localhost ~]# docker run -itd --name mysql_back -v mysqltest:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123 mysql
246f59e233116c3b0e8a8d041f3ca7b4b5096ca170ebb0e2fac586236c92d4b7
//启动新容器mysql_back,将空数据卷mysqlback挂载至容器的/var/lib/mysql目录

[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
246f59e23311 mysql “docker-entrypoint.s…” 4 seconds ago Up 3 seconds 3306/tcp, 33060/tcp mysql_back

[root@localhos

角色:系统测试工程师 背景:擅长系统测试设计,擅长系统测试、自动化测试,安全测试等,是个综合的高级测试工程师 任务:根据用户输入的需求描述,完成测试设计 需求描述:greenplum分布式数据库,一个集群,安装在两个服务器上,针对gprecoverseg工具,编写测试用例,要求覆盖所有场景。 任务要求:编写详细可执行的测试用例 参考材料:gprecoverseg的参数: COMMAND NAME: gprecoverseg Recovers a primary or mirror segment instance that has been marked as down (if mirroring is enabled). ****************************************************** Synopsis ****************************************************** gprecoverseg [-p <new_recover_host>[,...]] |-i <recover_config_file> [-d <master_data_directory>] [-B <batch_size>] [-b <segment_batch_size>] [--differential] [-F] [-a] [-q] [-s] [--no-progress] [-l <logfile_directory>] gprecoverseg -r gprecoverseg -o <output_recover_config_file> [-p <new_recover_host>[,...]] gprecoverseg -? gprecoverseg --version ****************************************************** DESCRIPTION ****************************************************** In a system with mirrors enabled, the gprecoverseg utility reactivates a failed segment instance and identifies the changed database files that require resynchronization. Once gprecoverseg completes this process, the system goes into resyncronizing mode until the recovered segment is brought up to date. The system is online and fully operational during resyncronization. A segment instance can fail for several reasons, such as a host failure, network failure, or disk failure. When a segment instance fails, its status is marked as down in the Greenplum Database system catalog, and its mirror is activated in change tracking mode. In order to bring the failed segment instance back into operation again, you must first correct the problem that made it fail in the first place, and then recover the segment instance in Greenplum Database using gprecoverseg. Segment recovery using gprecoverseg requires that you have an active mirror to recover from. For systems that do not have mirroring enabled, or in the ev
03-15
<think>好的,用户想为Greenplum数据库的gprecoverseg工具设计全面的测试用例,覆盖所有参数和故障恢复场景。首先,我需要理解gprecoverseg的功能。根据引用[2],它用于恢复失效的段,同步数据并重新上线。所以测试用例需要涵盖不同的故障场景、参数组合和恢复流程。 接下来,用户提到的所有参数和故障场景,我应该先确定有哪些参数可用。比如,可能有-a(自动确认)、-i(输入文件)、-v(详细输出)等。每个参数都需要单独测试,同时也要测试参数组合的情况。 然后是故障场景,包括主段失效、镜像段失效,甚至同时多个段失效的情况。还要考虑不同的失效原因,比如进程崩溃、机器宕机、网络分区、磁盘故障等。不同的原因可能导致不同的恢复流程,测试用例需要模拟这些情况。 另外,引用[2]提到gprecoverseg会验证失效段的有效性,并同步变化的数据库文件。所以测试用例需要确保在恢复过程中数据一致性,比如在恢复期间是否有数据写入,如何处理事务日志等。 还要考虑异常情况,比如恢复过程中出现新故障,或者输入文件格式错误,权限问题,磁盘空间不足等。这些异常需要被捕获并正确处理,测试用例应验证工具是否能给出明确的错误信息并优雅处理。 性能测试也是必要的,比如大数据量下的恢复时间,高并发操作是否影响恢复过程。同时,测试恢复后的集群状态是否正常,比如查询功能、事务处理是否正常,以及系统日志是否有错误记录。 最后,自动化测试框架的集成,确保测试用例可以持续运行,并且生成报告。可能需要使用Docker或Kubernetes来模拟分布式环境,使用Ansible或Shell脚本来自动化故障注入和恢复验证。 总结下来,测试用例需要覆盖参数、基础功能、故障场景、异常处理、性能、恢复验证和自动化等方面,确保所有可能的场景都被覆盖,保证工具的可靠性和稳定性。</think>为Greenplum数据库的gprecoverseg工具设计测试用例需要从参数验证、故障模拟、恢复验证三个维度构建测试矩阵,以下是具体设计方案: ### 一、参数组合测试 1. **基础参数测试** - `-a`自动确认模式:验证无需交互直接执行恢复$$gprecoverseg -a$$ - `-i`配置文件输入:构造包含不同段数量的配置文件(1节点/N节点/全集群) - `-v`详细输出模式:检查日志是否包含段验证、文件同步进度等详细信息 2. **组合测试用例** ```bash # 混合参数场景 gprecoverseg -a -i recovery.conf -v # 空参数异常测试 gprecoverseg -i empty_file.conf ``` ### 二、故障恢复场景 | 场景类型 | 测试方法 | 预期结果 | |---------|---------|---------| | **单节点故障** | 手动kill主段进程 | 自动切换至镜像段[^2] | | **多节点级联故障** | 同时停止主段和镜像段 | 触发集群保护机制 | | **网络分区** | 使用iptables阻断段间通信 | 检测超时重试机制 | | **磁盘故障** | 创建只读文件系统模拟磁盘错误 | 验证文件同步校验逻辑 | ### 三、异常场景测试 1. **恢复中二次故障** - 在同步过程中强制中断进程 - 验证事务日志回滚能力$$xid = \max(txid\_snapshot\_xmax())$$ 2. **无效输入测试** ```python # 生成非法配置文件 with open("invalid.conf", "w") as f: f.write("invalid_host:/data/seg:6000:None") ``` ### 四、验证方法 1. **系统状态检查** ```sql SELECT status FROM gp_segment_configuration WHERE role='p'; ``` 2. **数据一致性验证** - 使用gpcheckcat工具检查目录一致性 - 对用户表执行全量校验:$$checksum = \sum_{i=1}^n md5(row_i)$$ ### 五、自动化测试框架 ```mermaid graph TD A[测试初始化] --> B[故障注入] B --> C{执行gprecoverseg} C --> D[状态采集] D --> E[结果验证] E --> F[生成报告] ```
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