ElasticSearch - 计划内停机升级的操作流程
Elasticsearch 作为一个新兴项目,版本更新非常快。而且每次版本更新都或多或少带有一些重要的性能优化、稳定性提升等特性。可以说,ES 集群的版本升级,是目前 ES 运维必然要做的一项工作。
按照 ES 官方设计,有 restart upgrade 和 rolling upgrade 两种可选的升级方式。对于 1.0 版本以上的用户,推荐采用 rolling upgreade 方式。
但是,对于主要负载是数据写入的 Elastic Stack 场景来说,却并不是这样!
rolling upgrade 的步骤大致如下:
- 暂停分片分配;
- 单节点下线升级重启;
- 开启分片分配;
- 等待集群状态变绿后继续上述步骤。
实际运行中,步骤 2 的 ES 单节点从 restart 到加入集群,大概要 100s 左右的时间。也就是说,这 100s 内,该节点上的所有分片都是 unassigned 状态。而按照 Elasticsearch 的设计,数据写入需要至少达到 replica/2+1
个分片完成才能算完成。也就意味着你所有索引都必须至少有 1 个以上副本分片开启。
但事实上,很多日志场景,由于写入性能上的要求要高于数据可靠性的要求,大家普遍减小了副本数量,甚至直接关掉副本复制。这样一来,整个 rolling upgrade 期间,数据写入就会受到严重影响,完全丧失了 rolling 的必要性。
其次,步骤 3 中的 ES 分片均衡过程中,由于 ES 的副本分片数据都需要从主分片走网络复制重新传输一次,而由于重启,新升级的节点上的分片肯定全是副本分片(除非压根没副本)。在数据量较大的情况下,这个步骤耗时可能是几十分钟甚至以小时计。而且并发和限速上稍微不注意,可能导致分片均衡的带宽直接占满网卡,正常写入也还是受到影响。
所以,对于写入压力较大,数据可靠性要求偏低的实时日志场景,依然建议大家进行主动停机式的 restart upgrade。
restart upgrade 的步骤如下:
- 首先适当加大集群的数据恢复和分片均衡并发度以及磁盘限速:
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d '{
"persistent" : {
"cluster" : {
"routing" : {
"allocation" : {
"disable_allocation" : "false",
"cluster_concurrent_rebalance" : "5",
"node_concurrent_recoveries" : "5",
"enable" : "all"
}
}
},
"indices" : {
"recovery" : {
"concurrent_streams" : "30",
"max_bytes_per_sec" : "2gb"
}
}
},
"transient" : {
"cluster" : {
"routing" : {
"allocation" : {
"enable" : "all"
}
}
}
}
}'
- 暂停分片分配:
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d '{
"transient" : {
"cluster.routing.allocation.enable" : "none"
}
}'
- 通过配置管理工具下发新版本软件包。
- 公告周知后,停止数据写入进程(即 logstash indexer 等)
- 如果使用 Elasticsearch 1.6 版本以上,可以手动运行一次 synced flush,同步副本分片的 commit id,缩小恢复时的网络传输带宽:
# curl -XPOST http://127.0.0.1:9200/_flush/synced
- 全集群统一停止进程,更新软件包,重新启动。
- 等待各节点都加入到集群以后,恢复分片分配:
# curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_cluster/settings -d '{
"transient" : {
"cluster.routing.allocation.enable" : "all"
}
}'
由于同时启停,主分片几乎可以同时本地恢复,整个集群从 red 变成 yellow 只需要 2 分钟左右。而后的副本分片,如果有 synced flush,同样本地恢复,否则网络恢复总耗时,视数据大小而定,会明显大于单节点恢复的耗时。
- 如果有 synced flush,建议等待集群变成 green 状态后,恢复写入;否则在集群变成 yellow 状态之后,即可着手开始恢复数据写入进程。