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ElasticSearch保证副分片和主分片一致的方法

2024-08-091.3k 阅读

ElasticSearch 数据复制与一致性基础

在 ElasticSearch 中，数据以分片（shard）的形式分布在集群节点上。每个索引可以被分成多个主分片（primary shard），每个主分片又可以有多个对应的副分片（replica shard）。这种设计不仅提高了数据的存储和查询性能，还提供了数据冗余和高可用性。

数据复制机制

当文档被索引到 ElasticSearch 时，它首先会被分配到一个主分片上。ElasticSearch 使用一致性哈希算法来确定文档应该存储在哪个主分片上。一旦文档存储在主分片上，ElasticSearch 会异步地将该文档复制到对应的副分片上。这个复制过程是基于 ElasticSearch 的内部通信机制实现的，通过节点之间的网络连接，主分片将文档的更新发送给副分片。

例如，假设我们有一个包含两个节点的 ElasticSearch 集群，索引 my_index 有两个主分片 P0 和 P1，每个主分片有一个副分片 R0 和 R1。当一个文档被索引时，ElasticSearch 会计算出该文档应该存储在 P0 还是 P1 上。如果计算结果是 P0，文档就会被存储在 P0 所在的节点上，然后 P0 会将文档复制到 R0 所在的节点。

一致性模型

ElasticSearch 采用的是最终一致性模型。这意味着在更新操作发生后，副分片不会立即与主分片完全一致，而是在一定时间内达到一致。这种模型在保证高可用性和性能方面具有优势，但也带来了数据一致性的挑战。

例如，当一个文档在主分片上被更新后，主分片会立即返回更新成功的响应给客户端。然而，此时副分片可能还没有收到这个更新。如果在这个短暂的时间窗口内，客户端从副分片读取数据，可能会读到旧版本的数据。

保证副分片和主分片一致的常用方法

等待副本确认（Wait for Replica Acknowledgment）

ElasticSearch 允许在写入操作时指定需要等待多少个副分片确认后才返回成功响应。这可以通过 consistency 参数来控制。

设置 consistency 参数

consistency 参数有三个可选值：one、quorum 和 all。

  • one：表示只要有一个副分片确认写入，主分片就可以返回成功响应。这种设置提供了最快的写入速度，但一致性相对较低。
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

IndexRequest request = new IndexRequest("my_index")
      .id("1")
      .source(XContentType.JSON, "field", "value");

IndexResponse response = client.index(request,
        RequestOptions.DEFAULT.toBuilder()
              .setConsistency(ConsistencyLevel.ONE)
              .build());
  • quorum：要求大多数副分片（(number_of_replicas / 2) + 1）确认写入后，主分片才返回成功响应。这种设置在性能和一致性之间提供了一个较好的平衡。
IndexResponse response = client.index(request,
        RequestOptions.DEFAULT.toBuilder()
              .setConsistency(ConsistencyLevel.QUORUM)
              .build());
  • all：等待所有副分片都确认写入后，主分片才返回成功响应。这提供了最高的一致性，但写入性能可能会受到影响，特别是在有较多副分片的情况下。
IndexResponse response = client.index(request,
        RequestOptions.DEFAULT.toBuilder()
              .setConsistency(ConsistencyLevel.ALL)
              .build());

同步复制（Synchronous Replication）

虽然 ElasticSearch 默认采用异步复制，但在某些场景下，同步复制可以确保副分片和主分片在写入操作后立即保持一致。

配置同步复制

要启用同步复制，需要在索引设置中配置 index.number_of_replicas 和 index.translog.durability。将 index.translog.durability 设置为 request 表示每个写入请求都等待同步到磁盘，确保数据不会丢失。同时，适当调整 index.number_of_replicas 以满足一致性和性能的需求。

PUT my_index
{
    "settings": {
        "index.number_of_replicas": 2,
        "index.translog.durability": "request"
    }
}

在代码中创建索引时，可以使用如下方式设置这些参数：

CreateIndexRequest createIndexRequest = new CreateIndexRequest("my_index");
createIndexRequest.settings(Settings.builder()
      .put("index.number_of_replicas", 2)
      .put("index.translog.durability", "request"));

CreateIndexResponse createIndexResponse = client.indices().create(createIndexRequest, RequestOptions.DEFAULT);

版本控制（Version Control）

ElasticSearch 为每个文档维护一个版本号。每次文档被更新时，版本号会递增。通过使用版本号，可以确保在读取和更新文档时，数据的一致性得到维护。

使用版本号进行更新

在更新文档时，可以指定预期的版本号。如果当前文档的版本号与指定的版本号不匹配，更新操作将失败。

UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest("my_index", "1")
      .doc(XContentType.JSON, "field", "new_value")
      .version(1);

UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);

这样，如果在更新操作之前，文档被其他进程更新，版本号会改变，本次更新将失败，从而保证了数据的一致性。

高级一致性保证策略

分布式事务（Distributed Transactions）

虽然 ElasticSearch 本身没有内置的分布式事务支持，但可以通过一些外部工具或自定义逻辑来实现分布式事务，以保证多个分片之间的数据一致性。

使用两阶段提交（Two - Phase Commit, 2PC）

两阶段提交是一种常用的分布式事务实现方式。在 ElasticSearch 中，可以通过自定义脚本或外部协调器来实现 2PC。

  1. 准备阶段（Prepare Phase）：协调器向所有参与事务的分片发送准备请求。每个分片检查自身状态，如果可以执行事务操作，则回复准备成功；否则回复准备失败。
  2. 提交阶段（Commit Phase）：如果所有分片都准备成功，协调器向所有分片发送提交请求，分片执行实际的事务操作；如果有任何一个分片准备失败，协调器向所有分片发送回滚请求。

实现 2PC 需要自定义代码来管理协调器和分片之间的通信。以下是一个简单的 Python 示例，使用 elasticsearch - py 库来模拟 2PC 的部分逻辑：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 准备阶段
def prepare_transaction(shards):
    for shard in shards:
        # 模拟检查分片状态
        if not check_shard_status(shard):
            return False
    return True

# 提交阶段
def commit_transaction(shards):
    for shard in shards:
        # 模拟在分片上执行事务操作
        perform_transaction_on_shard(shard)

# 回滚阶段
def rollback_transaction(shards):
    for shard in shards:
        # 模拟在分片上回滚事务操作
        rollback_on_shard(shard)

shards = ['shard1','shard2']
if prepare_transaction(shards):
    commit_transaction(shards)
else:
    rollback_transaction(shards)

一致性协议扩展（Consistency Protocol Extensions）

一些研究和实践尝试对 ElasticSearch 的一致性协议进行扩展，以提供更严格的一致性保证。

Raft 协议的应用

Raft 是一种分布式一致性协议，它通过选举领导者（leader）来协调副本之间的状态同步。可以将 Raft 协议集成到 ElasticSearch 中，让主分片充当领导者，副分片作为跟随者（follower）。

在这种模型下，所有的写入操作都先发送到主分片（领导者），主分片将操作日志复制到副分片（跟随者），只有当大多数副分片确认接收到日志后，主分片才将操作应用到本地状态，并返回成功响应。这确保了在任何时刻，集群中大多数副本都具有相同的状态，从而提高了一致性。

实现 Raft 协议集成到 ElasticSearch 需要对 ElasticSearch 的内部机制进行深入修改，涉及到节点通信、状态管理等多个方面。这是一个复杂的过程，需要对分布式系统和 ElasticSearch 内部原理有深入的理解。

监控与维护数据一致性

一致性监控指标

ElasticSearch 提供了一些监控指标，可以帮助我们了解副分片和主分片之间的一致性状态。

延迟指标

通过监控副分片复制延迟，可以了解副分片与主分片之间数据同步的及时性。ElasticSearch 提供了 index.translog.operations 和 index.translog.size 等指标，这些指标可以反映出写入操作在主分片和副分片之间的同步情况。

GET _cat/indices?v&s=index.translog.operations:desc

这个命令可以按 index.translog.operations 指标降序显示索引信息，帮助我们发现可能存在同步延迟的索引。

副本状态指标

_cat/recovery API 可以提供副本恢复的详细信息，包括正在进行的恢复任务、已传输的字节数等。通过监控这些指标，可以及时发现副本恢复过程中的异常情况。

GET _cat/recovery?v

该命令会显示所有正在进行的副本恢复任务的状态，如源节点、目标节点、已恢复的文档数等。

一致性维护操作

当发现副分片和主分片之间存在不一致时，需要采取相应的维护操作。

手动触发副本同步

在某些情况下，可以手动触发副分片与主分片的同步。这可以通过 _forcemerge API 来实现。_forcemerge 操作会将多个分段合并成一个，同时也会确保副分片与主分片的数据一致性。

POST my_index/_forcemerge

在代码中，可以使用如下方式触发：

ForceMergeRequest forceMergeRequest = new ForceMergeRequest("my_index");
client.indices().forceMerge(forceMergeRequest, RequestOptions.DEFAULT);

重新分配分片

如果某个副分片一直处于不一致状态，可能需要重新分配该分片。可以使用 _cluster/reroute API 来手动重新分配分片。

POST _cluster/reroute
{
    "commands": [
        {
            "move": {
                "index": "my_index",
                "shard": 0,
                "from_node": "old_node",
                "to_node": "new_node"
            }
        }
    ]
}

在 Java 代码中，可以使用如下方式：

RerouteRequest rerouteRequest = new RerouteRequest();
RerouteRequest.MoveCommand moveCommand = new RerouteRequest.MoveCommand(
        "my_index", 0, "old_node", "new_node");
rerouteRequest.addCommand(moveCommand);
client.cluster().reroute(rerouteRequest, RequestOptions.DEFAULT);

一致性保证的性能与成本权衡

性能影响

不同的一致性保证方法对性能有不同程度的影响。

等待副本确认的性能影响

当设置 consistency 为 all 时，写入操作需要等待所有副分片确认，这会显著增加写入延迟。因为每个副分片可能位于不同的节点，网络延迟和节点负载等因素都会影响确认时间。相反，设置 consistency 为 one 可以获得最快的写入速度，但一致性较低，可能会导致数据不一致的风险增加。

同步复制的性能影响

同步复制要求每个写入操作都等待数据同步到磁盘和所有副分片，这会大大降低写入性能。因为同步操作涉及到磁盘 I/O 和网络通信，这些操作相对较慢。在高并发写入场景下，同步复制可能会成为性能瓶颈。

成本考量

除了性能影响，一致性保证还涉及到成本方面的考量。

资源成本

增加副分片数量可以提高数据的冗余度和一致性，但也会增加存储成本和网络带宽消耗。每个副分片都需要占用额外的磁盘空间，并且在复制过程中会消耗网络带宽。此外，实现更严格的一致性保证，如同步复制或分布式事务，可能需要额外的硬件资源来处理增加的负载。

开发与维护成本

实现高级一致性保证策略，如分布式事务或一致性协议扩展，需要投入更多的开发和维护成本。这些方法通常涉及到复杂的代码开发和系统集成，并且在运行过程中需要密切监控和调试，以确保系统的稳定性和一致性。

在实际应用中，需要根据业务需求和系统资源情况，综合权衡一致性保证的性能影响和成本，选择最合适的一致性保证方法。例如，对于一些对数据一致性要求极高但写入频率较低的业务场景，可以选择同步复制或严格的等待副本确认策略；而对于对写入性能要求较高、对一致性要求相对宽松的场景，可以采用较低的一致性设置，同时通过定期的数据校验和修复来保证数据的最终一致性。