完美避坑！记一次Elasticsearch集群迁移架构实战

Elastic自身设计了集群分片的负载平衡机制，当有新数据节点加入集群或者离开集群，集群会自动平衡分片的负载分布。

公司原有大数据平台基于公有云构建，由于种种原因，现在需要迁移到自建机房，Elasticsearch集群承担了大数据平台主要的对外查询需求，也有部分实时计算需求基于Elasticsearch实现，所以需要在不影响应用系统体验的情况下做到平滑的迁移。本次分享讲述我们如何进行平滑迁移以及如何避坑。

需要迁移的主要有两部分：

图示：公有云集群+自建机房集群示意图，业务系统查询图

大数据平台的Elastic集群直接对外提供实时查询服务，任何影响Elastic集群平稳的操作都应该避免，那我们的集群迁移策略也侧重平稳，时间上可以宽松一些，迁移主要的工作有以下几个：

迁移过程中有很多步骤操作，是有严格先后顺序的，如果出错则会造成集群动荡，影响应用体验。此时Elastic的版本是6.5.X，当时最新的版本，迁移完成之后也全部升级到6.8.X。

图示：原有集群架构，数据节点与管理节点分离

1）Elasticsearch节点有很多角色（管理节点、数据节点，协调节点），默认单节点常用角色全部开启。所以在早期搭建Elastic集群时，就按照角色分离的职责将管理节点与数据节点分离部署，这也是后面集群迁移能够顺利进行的重要前提。多数初学者在刚刚接触Elastic投入生产环境时会犯一个错误，节点角色不分离，当数据节点的资源消耗过度会导致集群管理节点响应变慢，从而影响整体集群响应。

2）Elastic对外提供服务时中间会增加一层负载代理，如定制服务API与实时计算应用访问Elastic集群都需要走代理。

3）Hadoop集群与Elastic集群互相访问是基于官方提供的ES-Hadoop驱动包，由于实现原理的限制，不能做代理，所以是直接访问，都是离线任务交互。

1）因为是迁移到新集群节点，原有节点最后都需要关闭，新集群节点同样也需要管理节点与数据节点分离，新旧节点需要平滑迁移，所以新旧节点在启动之后就需要在同一集群中，新节点Hosts同时指向新管理节点与旧管理节点 ，关键设置如下：

2）新集群服务器采用的全部是物理机，CPU核数很多，内存充足，挂载了多个硬盘，为了充分利用物理机性能，所以单服务器会部署多实例，主要是部署多个数据节点。在同一机器启动多个Elastic实例，需要做资源隔离，尤其是CPU核数隔离，CPU的核数决定了Elastic默认线程池的线程数，如果不做设置，默认启动多个数据实例，会出现资源竞争问题，设置如下：

3）公有云与自建机房直接通过专线连接，新旧集群节点在启动之后依然是一个集群。

图示：新旧集群示意图与多实例示意图

Elasticsearch集群有自动的数据分片平衡分配机制，默认是按照分片的数量平均分布，集群每个数据节点上的索引分片数量默认是相同的，最多有奇偶不一致。

当有新的带有数据角色节点加入集群或者离开集群，集群会默认启动自动平衡机制，索引分片会在数据节点之间平衡漂移，达到平均分布之后停止，频繁的集群节点加入或者下线会严重影响集群的IO，影响集群响应速度，所以要尽量避免次情况发生。说到这里，在我的从业中，发现很多初级运维人员在部署Elastic集群时，会很喜欢设置系统级别Elastic实例进程自动启动，这个其实是个很糟糕的机制，当发现服务器Elastic实例关闭，不是马上重启，而是需要人工介入分析具体原因，如果频繁关闭重启，这样很容易造成集群问题。

1）第一个是禁用集群自动平衡，首先要禁止集群新创建索引，新索引之间分配到新的数据节点，其次防止新的数据节点启动之后，集群分片开始平衡迁移，影响集群IO，设置如下：

2）第二个是限制已有索引数据的分布范围，暂时只容许分布在旧的数据节点上，旧集群数据节点在早期部署时并未设置自定义标签，所以只能通过设置IP范围限制，还有就是后面在迁移数据时需要按找索引维度逐步迁移，控制集群迁移的并行度。设置如下：

在禁用旧集群的数据自动平衡之后，启动新集群数据节点，这一步是安全的，可以全部启动，此时集群数据节点有很多，旧数据节点有数据，新数据节点无数据，新的数据节点无任何查询与写入。

由于新数据节点是全新搭建，可以提前设置节点自定义属性，方便之后运维设置。设置如下：

图示：仅优先启动数据节点

Elasticsearch集群主要有几个使用方：

1）Hadoop平台离线数据写入ES，从ES抽取数据。Elastic提供了Hadoop直连访问驱动。如Hive是通过创建映射表与Elasticsearch索引关联的，新的数据节点启动之后，原有所有Hive-Es映射表需要全部重新创建，更换其中的IP+PORT指向；由于Hive有很多与Elastic关联的表，所以短时间内没有那么快替换完成，新旧数据节点需要共存一段时间，不能在数据迁移完成之后马上关闭。

2）业务系统应用实时查询。这种切换比较简单，Elastic集群对外提供了代理访问，业务系统应用访问首先要调用大数据提供的API，这些定制化的API内部也是通过代理访问Elastic集群。

3）大数据中心应用实时计算数据写入。实时计算程序上游有kafka队列，基于kafka自带的offset机制，在新集群启动实时计算应用，然后关闭旧集群实时计算应用，就可以完成切换。

为什么要手动迁移数据 ？

迁移数据的原则如下：

迁移数据也是通过限制索引分布IP范围，设置如下：

关闭旧集群数据节点是一个逐步的过程，一个一个关闭，在一段时间内新旧集群数据节点需要共存，应用访问切换并没有那么快进行，且要支持随时回滚操作。关闭旧集群据节点有2个前提条件，如下：

图示：关闭旧集群数据节点

为什么要在最后启动新集群管理节点？并且同步关闭旧集群管理节点？

切换新旧管理节点的策略如下：

图示：启动新集群管理节点

在集群迁移之前，已经禁用了集群的自动平衡机制，集群迁移结束之后，需要恢复这种机制。

在我们能如此平滑的完成Elasticsearch从公有云迁移到自有机房，得益于与共用集群这个概念。

Elasticsearch支持多种节点角色，一个节点可以支持多个角色，也可以支持一种角色。

图示：集群节点角色

节点角色说明：

Elasticsearch集群中有多个节点，其中任一节点都可以查询数据或者写入数据，集群内部节点会有路由机制协调，转发请求到索引分片所在的节点。我们在迁移集群时采用应用代理切换，外部访问从旧集群数据节点切换到新集群数据节点，就是基于此特点。

图示：集群路由示意图，查询过程/更新过程

分片与副本是Elasticsearch集群实现分布式最重要前提。

Elasticsearch本身提供了多种索引分片分布过滤操作，特别是在集群规模比较大时，需要按照业务领域隔离集群资源。如有的业务索引是历史数据，数据量很大，仅偶尔低频率查询，可以做一些冷热分离设置。