在现代电商行业，数据处理能力的稳定性与效率直接影响着业务的运行和客户体验。尤其是当数据量达到千万级别时，任何小的异常都可能引发系统崩溃，导致用户体验下降和潜在收入损失。本文将围绕一次在三台8c16g云主机上部署的Doris集群中发生的异常情况进行深入探讨，并提供解决方案及优化建议，以帮助电商从业者提升数据库的稳定性与性能。
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一、异常现象的初步发现
在一次日常监控中，我们注意到Doris集群的业务日志出现了写入异常。在查看监控系统时发现，有两个节点的CPU负载持续高涨，内存使用率也居高不下。此外，这两个节点频繁出现了unhealthy的tablet。针对这种情况，我们意识到必须尽快排查问题的根源，以避免对整体业务造成更大的影响。
二、深入排查异常原因
异常现象发生后，首先调查了当时是否在业务上进行了任何变动。结果发现确实有人对一张千万级别的表进行了全量update操作，这个操作显然导致了系统负载的突然增加。令人不解的是，操作停止后负载瞬间下降却又突然暴涨并处于持续拉满状态。为了进一步定位问题，查看了系统日志和当前正在执行的语句，但并没有发现明显的异常。
三、初步自我解决方案
面对高负载的持续状态，尝试通过触发Java程序的全量垃圾回收（GC）来释放内存。此方法在短时间内确实起到了缓解压力的效果，负载也有所下降。但这种改善并没有持久，系统很快又恢复到了拉满的状态，显然这并不是根本解决方案。
四、寻求官方支持
在尝试了多种方法无效后，决定向Doris的官方社群反馈问题，并寻求技术支持。在经过一段时间的沟通和尝试后，依然没有找到有效的解决方案。最终，只能选择对BE实例进行滚动重启，以解决负载过高的问题。重启后，虽然负载问题暂时得到缓解，但我们发现之前执行update的表出现了unhealthy的tablet，且无法修复。经过与官方的沟通，得知这意味着数据已经丢失了一部分。
五、数据恢复措施
面对数据丢失的窘境，剩下的选择变得非常有限。经过评估，决定采取以下两种处理方法之一：
- 使用空副本填充：从回收站恢复数据，利用Apache Doris的回收站功能来填充丢失的数据。
- 删表重建：彻底删除当前表格，并从备份中恢复数据。
这两种方法各有优缺点，选择哪种取决于数据的完整性与恢复的紧急程度。
六、优化与改进建议
为了避免类似的异常再次发生，进行了深思熟虑的改进。以下是一些可行的建议：
1. 避免全量update操作
全量update操作对资源的消耗非常高，建议采用插入新表的方式进行数据更新。具体来说，可以通过创建一个新表，将更新的数据插入到新表中，然后再删除旧表。这样不仅可以降低资源消耗，还能减少对系统的影响。
2. 使用聚合模型的表更新
针对频繁更新的数据，建议选用聚合模型的表进行数据更新。这种方式可以有效降低对数据库资源的占用，同时保证数据的完整性和一致性。
3. 定期监控和健康检查
定期对Doris集群进行健康检查，及时监控系统负载和内存使用情况。设置阈值预警，一旦监测到负载异常，可以立即采取措施进行处理，以防止问题的进一步恶化。
4. 备份与恢复策略
建立健全的备份与恢复策略是保障数据安全的重要手段。建议定期进行数据备份，并确保备份数据可以快速恢复。此外，建议在执行重大操作前，进行数据快照以便在出现问题时快速恢复。
结语
在电商行业中，数据库的稳定性直接关系到业务的健康运营。通过对Doris集群异常情况的深入分析与反思，我们不仅找到了解决方案，还为未来的工作提供了宝贵的经验和改进建议。希望通过本文的分享，能帮助其他电商从业者在面对类似问题时，更加从容应对，确保业务持续稳定运行。
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