Elasticsearch 故障转移及水平扩容

一、故障转移

Elasticsearch 的故障转移（Failover）机制是其高可用性的核心，通过分布式设计、自动检测和恢复策略确保集群在节点故障时持续服务。

1.1 故障转移的核心组件

组件	作用
Master 节点	管理集群状态（分片分配、索引创建）、协调故障转移
Data 节点	存储分片数据，参与分片复制
Zen Discovery	7.x 之前版本的节点发现和故障检测机制
Raft 协议	7.x+ 版本用于 Master 选举的共识算法
分片副本（Replicas）	数据冗余的基础，主分片故障时副本自动晋升

1.2 故障检测机制

1. 心跳检测（Ping）

   • 检测方式：节点间定期发送心跳（默认间隔 1s，超时 30s）。
   • 关键参数：

     discovery.zen.fd.ping_interval: 1s      # 心跳间隔
     discovery.zen.fd.ping_timeout: 30s      # 超时判定
     discovery.zen.fd.ping_retries: 3        # 重试次数
     

2. Master 选举

   • 7.x 之前版本：基于 discovery.zen.minimum_master_nodes（防止脑裂）。
   • 7.x+ 版本：使用 Raft 协议自动选举，需配置 cluster.initial_master_nodes。

1.3 故障转移流程

场景1：Data 节点故障

1. 检测阶段：Master 节点检测到 Data 节点心跳丢失（超时 30s）。
2. 分片重新分配：
   • 若故障节点包含主分片，其对应的副本分片自动晋升为新主分片。
   • 若副本不足，集群状态变为 yellow。
3. 恢复新副本：Master 在健康节点上创建新的副本分片，恢复 green 状态。

场景2：Master 节点故障

1. 选举触发：剩余 Master 候选节点发起新一轮选举（基于 Raft 协议）。
2. 新 Master 生效：当选节点接管集群状态管理。
3. 元数据同步：新 Master 从全局集群状态恢复分片分配信息。

场景3：网络分区（Split-Brain）

1. 防护机制：
   • 7.x 之前：minimum_master_nodes 阻止少数派选举。
   • 7.x+：Raft 协议自动隔离少数派分区。
2. 恢复：网络恢复后，少数派节点重新加入集群并同步数据。

1.4 手动故障转移场景与操作

1. 节点计划性维护（如升级）

   # 1. 排除节点分片分配
   PUT _cluster/settings
   {"persistent": {"cluster.routing.allocation.exclude._name": "es-old-node"}
   }# 2. 等待分片迁移完成（检查无分片在此节点）
   GET _cat/shards?v&h=index,shard,node# 3. 安全停止节点
   docker stop es-old-node
   

2. 分片强制分配（自动恢复失败时）

   # 手动分配未分配的分片
   POST /_cluster/reroute
   {"commands": [{"allocate_stale_primary": {"index": "logs-2023-10","shard": 0,"node": "es-new-node","accept_data_loss": true  # 仅在必要时使用！}}]
   }
   

1.5 故障转移配置优化

1. 控制分片恢复速度

   # 避免瞬时带宽和 CPU 过载
   cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries: 4
   cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2
   indices.recovery.max_bytes_per_sec: 100mb
   

2. 延迟分片分配（应对短暂故障）

   # 默认 1m，可延长至 5m 避免频繁迁移
   index.unassigned.node_left.delayed_timeout: 5m
   

3. 优先恢复主分片

   cluster.routing.allocation.enable: "primaries"
   

1.6 故障转移注意事项

1. 避免脑裂：合理配置 discovery.zen.minimum_master_nodes（通常为 (master_eligible_nodes / 2) + 1）。
2. 副本分片数量：设置 number_of_replicas ≥ 1，确保每个主分片有至少一个副本。
3. 分片均衡：避免热点分片集中，合理设计索引和分片数量。
4. 慢恢复问题：大规模分片恢复可能影响性能，可通过 cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries 限制并发恢复数。
5. 跨可用区部署：通过 awareness 配置将分片分布到不同机架或可用区（AZ），避免单点故障。

二、水平扩容

Elasticsearch 的水平扩容（Horizontal Scaling）是通过增加节点数量来扩展集群的处理能力和存储容量，以应对数据量增长或高并发请求的场景。其核心思想是利用分布式架构的特性，将数据和负载均匀分配到更多节点上。

2.1 水平扩容的核心原理

Elasticsearch 的分布式架构天然支持水平扩容，关键点包括：

1. 分片（Shard）机制：索引被拆分为多个主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard），分片分布在集群的各个节点。
2. 自动负载均衡：新增节点后，Elasticsearch 会自动将部分分片迁移到新节点，实现负载均衡。
3. 无缝扩展：扩容过程对用户透明，无需停机或手动干预数据迁移。

2.2 水平扩容的典型场景

1. 存储容量不足：原始节点磁盘空间不足，需增加节点扩展存储。
2. 性能瓶颈：查询延迟高或写入吞吐量不足，需分散负载。
3. 高可用性需求：通过更多节点提高副本分片数量，增强容错能力。

2.3 水平扩容的具体步骤

步骤 1：添加新节点到集群

1. 配置新节点：
   • 在新节点上安装 Elasticsearch，确保以下配置与现有集群一致：

     # elasticsearch.yml
     cluster.name: my-cluster      # 集群名称必须一致
     discovery.seed_hosts: ["node1_ip:9300", "node2_ip:9300"]  # 现有集群节点地址
     

     • 若新节点是数据节点，确保 node.roles: [ data ]（默认角色）。
     • 若新节点是专用主节点或协调节点，需显式配置角色。
2. 启动新节点：
   • 新节点会自动加入集群，并接收分片分配任务。

步骤 2：调整分片分配策略
Elasticsearch 默认会自动将分片分配到新节点，但可以通过配置优化：

• 延迟分片分配（避免瞬时负载激增）：

  PUT /_cluster/settings
  {"transient": {"cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries": 1,  // 单节点并行恢复主分片数"cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance": 2         // 并发分片迁移数}
  }
  

• 排除旧节点（逐步迁移）：

  PUT /_cluster/settings
  {"persistent": {"cluster.routing.allocation.exclude._ip": "old_node_ip"  // 从旧节点移出分片}
  }
  

步骤 3：调整索引分片数

• 新建索引时指定分片数：
  水平扩容前需合理规划主分片数量（主分片数在创建索引后不可修改）：

  PUT /my_index
  {"settings": {"number_of_shards": 6,    // 主分片数需提前规划"number_of_replicas": 1   // 副本分片数可动态调整}
  }
  

• 动态调整副本分片数（即时生效）：

  PUT /my_index/_settings
  {"number_of_replicas": 2     // 增加副本分片，提升容错和读取性能
  }
  

步骤 4：触发分片重平衡

• 自动均衡：
  • 默认情况下，Elasticsearch 会在节点加入集群后自动迁移分片。
• 手动触发：
  • 若需强制重新分配分片，使用 _cluster/reroute API：

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

2.4 扩容后的优化策略

1. 分片设计优化

   • 主分片数：
     • 建议每个分片大小在 10GB-50GB 之间（避免过大导致迁移慢）。
     • 主分片数应与数据增长预期匹配，通常可按 数据总量 / 30GB 估算。
   • 副本分片数：
     • 增加 number_of_replicas 可提高读取吞吐量和容错能力，但会占用更多存储。

2. 跨节点负载均衡

   • 分片分配过滤：
     • 通过 awareness 配置实现跨机架或可用区（AZ）分布：

     # elasticsearch.yml
     cluster.routing.allocation.awareness.attributes: rack  # 按机架感知分配
     node.attr.rack: rack1                                  # 节点所属机架
     

   • 热冷分离架构：
     • 使用 ILM（Index Lifecycle Management） 将冷数据迁移到低成本节点。

2.5 水平扩容的注意事项

1. 主分片数不可变：
   • 索引的主分片数量在创建后无法修改，需提前规划或通过 Reindex API 重建索引。
2. 网络与硬件一致性：
   • 新节点的硬件配置（如磁盘类型、CPU）应与旧节点尽量一致，避免性能瓶颈。
3. 脑裂风险：
   • 扩容主节点时，确保 discovery.zen.minimum_master_nodes（7.x 之前版本）配置正确，防止多主节点冲突。
4. 分片分布均匀性：
   • 避免分片集中在少数节点，可通过 _cluster/allocation/explain 分析未分配分片的原因。