Elasticsearch索引的分片分配Recovery怎么使用

本篇内容主要讲解“elasticsearch索引的分片分配Recovery怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Elasticsearch索引的分片分配Recovery怎么使用”吧!

什么是recovery？

在elasticsearch中，recovery指的是一个索引的分片分配到另外一个节点的过程，一般在快照恢复、索引复制分片的变更、节点故障或重启时发生，由于master节点保存整个集群相关的状态信息，因此可以判断哪些分片需要再分配及分配到哪个节点，例如：

• 如果某个主分片在，而复制分片所在的节点挂掉了，那么master需要另行选择一个可用节点，将这个主分片的复制分片分配到可用节点上，然后进行主从分片的数据复制。
  如果某个主分片所在的节点挂掉了，复制分片还在，那么master会主导将复制分片升级为主分片，然后再做主从分片数据复制。

• 如果某个分片的主副分片都挂掉了，则暂时无法恢复，而是要等持有相关数据的节点重新加入集群后，master才能主持数据恢复相关操作。

但是，recovery过程要消耗额外的资源，CPU、内存、节点间的网络带宽等。可能导致集群的服务性能下降，甚至部分功能暂时无法使用，所以，有必要了解在recovery的过程和其相关的配置，来减少不必要的消耗和问题。

减少集群full restart造成的数据来回拷贝

有时候，可能会遇到es集群整体重启的情况，比如硬件升级、不可抗力的意外等，那么再次重启集群会带来一个问题：某些节点优先起来，并优先选举出了主节点，有了主节点，该主节点会立刻主持recovery的过程。

但此时，这个集群数据还不完整（还有其他的节点没有起来），例如A节点的主分片对应的复制分片所在的B节点还没起来，但主节点会将A节点的几个没有复制分片的主分片重新拷贝到可用的C节点上。而当B节点成功起来了，自检时发现在自己节点存储的A节点主分片对应的复制分片已经在C节点上出现了，就会直接删除自己节点中“失效”的数据（A节点的那几个复制分片），这种情况很可能频繁出现在有多个节点的集群中。

而当整个集群恢复后，其各个节点的数据分布，显然是不均衡的（先启动的节点把数据恢复了，后起来的节点内删除了无效的数据），这时，master就会触发Rebalance的过程，将数据在各个节点之间挪动，这个过程又消耗了大量的网络流量。所以，我们需要合理的设置recovery相关参数来优化recovery过程。

• 在集群启动过程中，一旦有了多少个节点成功启动，就执行recovery过程，这个命令将master节点（有master资格的节点）和data节点都算在内。

gateway.expected_nodes: 3

• 有几个master节点启动成功，就执行recovery的过程。

gateway.expected_master_nodes: 3

• 有几个data节点启动成功，就执行recovery的过程。

gateway.expected_data_nodes: 3

当集群在期待的节点数条件满足之前，recovery过程会等待gateway.recover_after_time指定的时间，一旦等待超时，则会根据以下条件判断是否执行recovery的过程：

gateway.recover_after_nodes: 3    # 3个节点（master和data节点都算）启动成功gateway.recover_after_master_nodes: 3  # 3个有master资格的节点启动成功gateway.recover_after_data_nodes: 3   # 3个有data资格的节点启动成功

上面三个配置满足一个就会执行recovery的过程。
如果有以下配置的集群：

gateway.expected_data_nodes: 10gateway.recover_after_time: 5mgateway.recover_after_data_nodes: 8

此时的集群在5分钟内，有10个data节点都加入集群，或者5分钟后有8个以上的data节点加入集群，都会启动recovery的过程。

减少主副本之间的数据复制

如果不是full restart，而是重启单个节点，也会造成不同节点之间来复制，为了避免这个问题，可以在重启之前，关闭集群的shard allocation。

PUT _cluster/settings{  "transient": {    "cluster.routing.allocation.enable":"none"  }}

当节点重启后，再重新打开：

PUT _cluster/settings{  "transient": {    "cluster.routing.allocation.enable":"all"  }}

这样，节点重启后，尽可能的从本节点直接恢复数据。但是在es1.6版本之前，既使做了以上措施，仍然会出现大量主副分片之间的数据拷贝，从面上看，这点让人很不理解，主副分片数据是完全一致的，在节点重启后，直接从本节点的副本重恢复数据就好了呀，为什么还要再从主分片再复制一遍呢？原因是在于recovery是简单的对比主副分片的segment file（分段文件）来判断哪些数据一致是可以本地恢复，哪些不一致的需要重新拷贝的。而不同节点的segment file是完全独立运行的，这可能导致主副本merge的深度不完全一致，从而造成即使文档集完全一样，而产生的segment file却不完全一样。

为了解决这个问题，在es1.6版本之后，加入了synced flush（同步刷新）新特性，对于5分钟没有更新过的shard，会自动synced flush一下，其实就是为对应的shard加入一个synced flush id，这样在节点重启后，先对比主副shard的synced flush id，就可以知道两个shard是否完全相同，避免了不必要的segment file拷贝。

需要注意的是synced flush只对冷索引有效，对于热索引（5分钟内有更新的索引）无效，如果重启的节点包含有热索引，那还是免不了大量的拷贝。如果要重启一个包含大量热索引的节点，可以按照以下步骤执行重启过程，可以让recovery过程瞬间完成：

• 暂停数据写入

• 关闭集群的shard allocation

• 手动执行 POST /_flush/synced

• 重启节点

• 重新开启集群的shard allocation

• 等待recovery完成，当集群的health status是green后

• 重新开启数据写入

特大热索引为何恢复慢

对于冷索引，由于数据不再更新（对于elasticsearch来说，5分钟，很久了），利用synced flush可以快速的从本地恢复数据，而对于热索引，特别是shard很大的热索引，除了synced flush派不上用场，从而需要大量跨节点拷贝segment file以外，translog recovery可能是导致慢的更重要的原因。
我们来研究下这个translog recovery是什么鬼！
当节点重启后，从主分片恢复数据到复制分片需要经历3个阶段：

• 第一阶段，对于主分片上的segment file做一个快照，然后拷贝到复制分片所在的节点，在数据拷贝期间，不会阻塞索引请求，新增的索引操作会记录到translog中（理解为于临时文件）。

• 第二阶段，对于translog做一个快照，此快照包含第一阶段新增的索引请求，然后重放快照里的索引操作，这个阶段仍然不会阻塞索引请求，新增索引操作记录到translog中。

• 第三阶段，为了能达到主副分片完全同步，阻塞新索引请求，然后重放上一阶段新增的translog操作。

由此可见，在recovery过程完成之前，translog是不能被清除掉的。如果shard比较大，第一阶段会耗时很长，会导致此阶段产生的translog很大，重放translog要比简单的文件拷贝耗时更长，因此第二阶段的translog耗时也显著的增加了。等到了第三阶段，需要重放的translog可能会比第二阶段更多。要命的是，第三阶段是会阻塞新索引（写入）请求的，在对写入实时性要求很高的场合，这就会导致性能下降，非常影响用户体验。因此，要加快特大热索引恢复速度，最好是参照上一节中的方式：

• 暂停数据写入。

• 手动synced flush。

• 等待数据恢复完成后。

• 重新恢复数据写入。

这样就会把数据延迟影响降到最低。

到此，相信大家对“Elasticsearch索引的分片分配Recovery怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！