elasticsearch系列九:异地容灾-CCR跨集群复制

概述

起初只在部分业务中采用es存储数据,在主中心搭建了个集群,随着es在我们系统中的地位越来越重要,数据也越来越多,针对它的安全性问题也越发重要,那如何对es做异地容灾呢?

今天咱们就一起看下官方提供的解决方案cross-cluster replication(简称ccr)。

环境准备

物理机:96核 64G 2THDD 国产UOS系统的服务器一台 ip 192.168.229.48

通过docker快速启动2个es 节点、2个kibana节点,es2个节点为2套独立集群。

名称 ip 版本
es 172.17.0.2 172.17.0.4 7.15.0
kibana 7.15.0
jdk openjdk version 16.0.2

进程如下图:

规划:172.17.0.2 为master 172.17.0.4 为follower

设置CCR

由于CCR是收费版本,如果购买公有云的服务就自带这个功能,此处我们通过试用30天来体验一下。

我们先在0.4所在的kibana上打开ccr设置主节点的信息如下图:

接口级设置:

复制代码
PUT _cluster/settings{  "persistent": {    "cluster": {      "remote": {        "ccr_test": {          "skip_unavailable": false,          "mode": "sniff",          "proxy_address": null,          "proxy_socket_connections": null,          "server_name": null,          "seeds": [            "192.168.229.48:9300"          ],          "node_connections": 3        }      }    }  }}

该功能采用TCP协议,所以我们设置默认端口9300,设置完以后如下图:

并且该功能是基于索引级别的,提供2种方式:创建指定索引同步、自动同步按照索引规则,接下来我们看下2种情况分别如何设置。

设置特定的索引同步

打开follower的kibana,找到ccr设置项如下图:

可以创建一个同步任务,此处只能单个索引设置同步。

接口级设置:

复制代码
PUT /ccr_test/_ccr/follow{  "remote_cluster": "ccr_test",  "leader_index": "ccr_test",  "max_read_request_operation_count": 5120,  "max_outstanding_read_requests": 12,  "max_read_request_size": "32mb",  "max_write_request_operation_count": 5120,  "max_write_request_size": "9223372036854775807b",  "max_outstanding_write_requests": 9,  "max_write_buffer_count": 2147483647,  "max_write_buffer_size": "512mb",  "max_retry_delay": "500ms",  "read_poll_timeout": "1m"}

创建以后我们就可以在主节点上对索引ccr_test进行crud操作了,在主节点上新增4百万的数据,再去follower上查看发现数据成功同步过来。

但是这种方式有局限性,因为实际生产环境可能有n个索引,比如这种按天生成的日志数据索引如何同步呢?总不能一个个的配置吧,接下来我们就看下自动同步。

设置自动同步

我们打开自动同步,添加一个自动任务,通过弹框发现按照固定的格式设置索引同步:

接口级设置:​​​​​​​

复制代码
PUT /_ccr/auto_follow/auto-log{  "remote_cluster": "ccr_test",  "leader_index_patterns": [    "log-server-*"  ],  "follow_index_pattern": "{{leader_index}}"}

这样我们就可以将log-server-开头的索引设置自动同步了,此时我们在主节点新增一个索引:​​​​​​​

复制代码
POST /log-server-2023-12-25/_doc/1{  "name": "John Doe",  "age": 30,  "email": "johndoe@example.com"}

接着去从节点上看下发现数据已经同步成功

总结

以上就是es官方针对跨集群同步的解决方案,官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ccr-getting-started-tutorial.html#ccr-getting-started-tutorial

当然还有其他的方案比如应用双写、自研数据同步、MQ双写等等。对于自己维护的集群来通过MQ双写相对简单,对于公有云服务还是官方的解决方案更为合适。

好了今天的分享就到这了,有什么疑问欢迎留言讨论。


Elasticsearch系列经典文章

相关推荐
珠海西格电力5 小时前
零碳园区有哪些政策支持?
大数据·数据库·人工智能·物联网·能源
LJ97951115 小时前
AI如何重构媒介宣发:从资源博弈到智能匹配的技术跃迁
大数据
长路 ㅤ   6 小时前
ES索引切分方案4:索引+别名 应用层自己维护:时间序列索引
elasticsearch·索引模板·时间序列索引·别名系统·大数据优化
数据皮皮侠AI6 小时前
上市公司股票名称相似度(1990-2025)
大数据·人工智能·笔记·区块链·能源·1024程序员节
Zoey的笔记本7 小时前
金融行业数据可视化平台:破解数据割裂与决策迟滞的系统性方案
大数据·信息可视化·数据分析
2501_933670797 小时前
大数据与财务管理专业就业岗位方向
大数据
小龙7 小时前
【Git 报错解决】本地分支与远程分支名称/提交历史不匹配
大数据·git·elasticsearch·github
Deepoch8 小时前
Deepoc具身模型:破解居家机器人“需求理解”难题
大数据·人工智能·机器人·具身模型·deepoc
代码方舟8 小时前
Java企业级实战:对接天远名下车辆数量查询API构建自动化风控中台
java·大数据·开发语言·自动化
roman_日积跬步-终至千里8 小时前
【大数据架构-数据中台(2)】数据中台建设与架构:从战略到落地的完整方法论
大数据·架构