Elasticsearch的分片平衡问题解决

2023年11月份在某电商系统生产中的Elasticsearch(以下简称ES)集群突然,出现了大量慢查询告警,导致请求堆积。经过几天的排查发现了ES节点主分片和副本分片分布存在不均匀的问题。当然了暂未有定论是由于分片不均衡导致了性能下降,但是主分片和副本分片分布不均匀确实是个问题。

1、概念说明

下面我们来介绍一些重要的概念。

  • 集群(cluster):代表一个集群,其中包含多个节点。集群中有一个主节点,这个主节点通过选举产生。主节点和从节点是集群内部的概念。Elasticsearch采用去中心化的设计,即在集群外部看来,没有中心节点,因为对外部来说,与任何一个节点通信和与整个Elasticsearch集群通信是等价的。

  • 主分片(Primary Shard):代表索引的主分片。Elasticsearch可以将一个完整的索引分成多个主分片,将其分布在不同的节点上,实现分布式搜索。主分片的数量只能在索引创建前指定,并且创建后不能更改。

  • 副本分片(Replica Shard):代表索引的副本分片。Elasticsearch可以为一个索引设置多个副本,副本的作用有两个方面:一是提高系统的容错性,当某个节点的分片损坏或丢失时,可以从副本中恢复数据;二是提高查询效率,Elasticsearch会自动对搜索请求进行负载均衡。

  • 数据恢复(recovery):或重新分布是指在节点加入或退出集群时,根据机器的负载情况重新分配索引分片的过程。当一个节点重新启动时,也会进行数据恢复。

那么,在什么情况下可能导致分片分布不均匀呢?

  • 索引的动态均衡 :包括集群内部节点数量调整、新增索引、删除索引副本、删除索引等情况;
  • 增加副本 :因有大量的数据集中写入到某个节点;
  • 节点宕机:通常在下线一个Elasticsearch节点后,该节点上的主分片会被判定为丢失,此时Elasticsearch集群会自动将其他节点上的副本分片设置为主分片。当该节点重新启动时,分片数据会被识别为副本分片。这些操作可能导致一些节点上的主分片较为集中,而另一些节点上的副本分片较为集中;
  • 大量集中数据写入:大量数据的集中写入可能导致主分片在短时间内不均匀的情况。当业务场景需要大量写入时,如果设置了较多的ingest节点进行写入,由于无法实时同步,可能会导致主分片在节点之间不均匀地分布。

上述两种情况经常发生,因此分片分布不均匀并不罕见。

2、分配与平衡策略

以下动态设置可用于控制集群中分片的重新平衡:

2.1、 shard分配策略

参数说明: cluster.routing.allocation.enable-(动态) 启用或禁用特定类型分片的分配:

  • all -(默认值)允许为所有类型的分片分配分片。

  • primaries - 仅允许为主分片分配分片。

  • new_primaries - 仅允许为新索引的主分片分配分片。

  • none - 不允许对任何索引进行任何类型的分片分配。
    重新启动节点时,此设置不会影响本地主分片的恢复。如果重新启动的节点具有未分配的主分片的副本,会立即恢复该主分片。

    cluster.routing.allocation.node_concurrent_incoming_recovers
    允许在一个节点上进行多少次并发的传入分片恢复。传入恢复是指在节点上分配目标分片(很可能是副本,除非分片正在重新定位)的恢复。默认值为2。
    cluster.routing.allocation.node_concurrent_outgoing_recoveries
    允许在一个节点上进行多少次并发传出分片恢复。传出恢复是指在节点上分配源分片(很可能是主分片,除非分片正在重新定位)的恢复。默认值为2。
    cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries
    设置cluster.routing.allocation.node_concurrent_incoming_recoveries和cluster.routing_allocation.node _concurrent_outgoing_recoveries的快捷方式。
    cluster.routing.allocation.node_initial_priparies_recoveries
    虽然复制副本的恢复是通过网络进行的,但节点重新启动后未分配的主服务器的恢复使用本地磁盘中的数据。这些恢复应该很快,这样就可以在同一节点上并行进行更多的初始主恢复。默认值为4。
    cluster.routing.allocation.same_shard.host
    允许根据主机名和主机地址执行检查,以防止在单个主机上分配同一分片的多个实例。默认为false,表示默认情况下不执行任何检查。此设置仅适用于在同一台计算机上启动多个节点的情况。

2.2. rebalance平衡策略

参数说明:cluster.routing.allocation.allow_rebalance用来控制rebalance触发条件:

  • always - 始终允许重新平衡;
  • indices_primaries_active - 仅在所有主分片可用时;
  • indices_all_active - (默认)仅当所有分片都激活时;
    cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance用来控制均衡力度,允许集群内并发分片的rebalance数量,默认为2。
    cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries,每个node上允许rebalance的片数量。

3、解决方案

3.1、重启节点

在重启ES集群之前,我们先来看看集群分片分配设置(allocation和rebalance)默认参数。

默认设置情况下,经过多次重启,实践证明重启条件下ES集群不会触发自动均衡。

3.2 自动分片迁移

假如以idx_items商品索引为例,我们在进行重新(reblance)分片操作之前,一般要对索引数据进行备份,以防意外发生,备份操作如下:

  • 备份索引数据:
bash 复制代码
POST _reindex
{

 "source":{
   "index": "idx_items"
  },
  "dest": {
   "index": "idx_items_temp"
  }
}
  • 集群开启自动分片(shard allocation):
bash 复制代码
PUT _cluster/settings
{
 "persistent":{
   "cluster.routing.allocation.enable": "all",
   "cluster.routing.rebalance.enable": "all",
 }
}
  • 降低副本数为0
bash 复制代码
PUT idx_items/_settings
{
 "number_of_replicas": 0
}

3.3 手动分片迁移

  • 集群开启分片平衡(shard rebalance):
bash 复制代码
PUT _cluster/settings
{
 "persistent":{
   "cluster.routing.allocation.enable": "all",
   "cluster.routing.rebalance.enable": "none",
 }
}
  • 降低副本数为0
bash 复制代码
PUT idx_items/_settings
{
 "number_of_replicas": 0
}
  • 手动分片迁移

从节点名称为node-1迁移到节点名称node-2,迁移的分片为0.

bash 复制代码
POST /_cluster/reroute
{
 "commands": [
  {
    "move":{
	 "index": "idx_items",
	 "shard": 0,
	 "from_node": "node-1",
	 "to_node": "node-2"
	}
  }
 ]
}
相关推荐
lucky_syq1 小时前
Flume和Kafka的区别?
大数据·kafka·flume
AI_NEW_COME2 小时前
构建全方位大健康零售帮助中心:提升服务与体验
大数据·人工智能
VinciYan2 小时前
基于Jenkins+Docker的自动化部署实践——整合Git与Python脚本实现远程部署
python·ubuntu·docker·自动化·jenkins·.net·运维开发
it噩梦2 小时前
es 中 terms set 使用
大数据·elasticsearch
中科岩创2 小时前
中科岩创边坡自动化监测解决方案
大数据·网络·物联网
DolphinScheduler社区3 小时前
作业帮基于 Apache DolphinScheduler 3_0_0 的缺陷修复与优化
大数据
SeaTunnel3 小时前
京东科技基于 Apache SeaTunnel 复杂场景适配 #数据集成
大数据
喝醉酒的小白5 小时前
Elasticsearch 配置文件
大数据·elasticsearch·搜索引擎
一只敲代码的猪5 小时前
Llama 3 模型系列解析(一)
大数据·python·llama
智慧化智能化数字化方案5 小时前
深入解读数据资产化实践指南(2024年)
大数据·人工智能·数据资产管理·数据资产入表·数据资产化实践指南