GP备份的工具gpcrondump是一个Python脚本，是对gp_dump的一个封装。而gp_dump则负责整个备份过程的控制与结果处理，包括获取元数据信息、启动Segment节点备份、状态维护等动作。

gpcrondump的详细参数：

更多参数请参考官方文档，或者查看命令help。对于详细的使用方法，这里不再讨论。

gpcrondump以DB为单位进行备份，当一次收到多个DB的备份请求时，则每个DB顺序依次进行备份。针对每个DB，gpcrondump会做一些预处理后，组织一个完整的gp_dump执行命令后执行。最基本的gp_dump命令如下：

gpcrondump不同的参数带来不同的gp_dump命令，比如“–table-file”等。

gp_dump是真正进行数据备份的主体。其操作的主要步骤如下：

1. 参数、数据对象的处理

   除了对参数处理以外，这里的行为与pg_dump相似，会对需要导出的数据对象、依赖关系等进行处理。

2. 从这里，获取每个Segment的信息，包括主机、端口、角色等。

3. 之后调用gp_backup_launch函数，在Segment端启动一个Agent进程

   根据参数的不同，gp_backup_launch函数会启动不同的独立Agent进程。默认的是gp_dump_agent，这个Agent会封装pg_dump。GP也支持备份到Data Domain Boost等外部存储，即在独立的Agent进程中调用不同的agent工具。

   gp_backup_launch函数会等待gp_dump_agent执行结束后返回结果。

4. Agent的实现与PG的pg_dump基本类似。不同的是，在参数处理之后，会将这个节点的隔离级别设置为串行。因此，多少会对备份期间的事务性能产生一定影响。而如果只是查询的话则影响不大。

   pg_dump和gp_dump_agent的实现都是用COPY或者FETCH语句将表的数据导出。

5. 结果返回

   在gp_dump_agent执行结束后，结果返回作为每个节点上gp_backup_launch函数的执行结果。

GP备份的机制充分利用了每个节点的并行，可以极大的提高备份速度。一方面单个节点的数据量可以控制在一定范围，另一方面不同节点之间并行互不影响。

Hope you have fun.