elasticsearch升级和索引重建
1.背景描述
es在本公司承载三个部分的业务，站内查询，订单数据统计，elk日志分析。
2020年团队决定对elasticsearch升级。es（elasticsearch缩写，下同）当前版本为1.x，升级到5.x版本。
5.x支持如下新特性：
支持lucene 6.x，磁盘空间少一半，索引时间少一半，查询性能提升25%
Java rest client （high level api）
Painless 脚本相比groovy脚本，更安全，更简洁，更好的性能
对于站内查询和订单数据统计，当前业务架构是
mysql -> canal -> kafka -> (es Index server) -> es
(可以考虑使用kafka connector 代替canal)
1.1 如何配置 mysql -> canal -> kafka
1.1.1. 配置mysql
开启binlog
[mysqld]
log-bin=mysql-bin # 开启 binlog
binlog-format=ROW # 选择 ROW 模式
server_id=1 # 配置 MySQL replaction 需要定义，不要和 canal 的 slaveId 重复授权给canal用户，让其有复制权限
CREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal';
GRANT SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%';
-- GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'canal'@'%' ;
FLUSH PRIVILEGES;1.1.2 配置canal
下载 https://github.com/alibaba/canal/releases/download/canal-1.1.6/canal.deployer-1.1.6.tar.gz
修改 conf/canal.properties
# tcp, kafka, rocketMQ, rabbitMQ, pulsarMQ
canal.serverMode = kafka # 由kafka消费
kafka.bootstrap.servers = 127.0.0.1:9092
kafka.acks = all
kafka.compression.type = none
kafka.batch.size = 16384
kafka.linger.ms = 1
kafka.max.request.size = 1048576
kafka.buffer.memory = 33554432
kafka.max.in.flight.requests.per.connection = 1
kafka.retries = 0修改 conf/example/instance.properties
# username/password
canal.instance.dbUsername=canal
canal.instance.dbPassword=canal
canal.instance.defaultDatabaseName=mysql_test # 同步的数据库
# mq config
canal.mq.topic=canal_topic # 在kafka的topic启动canal
./bin/start.sh1.1.2 启动zookeeper 和 kafka
brew services start zookeeper
brew services start kafka1.1.3 测试
在db中添加数据，可以使用kafka 脚本看到同步数据
INSERT INTO `mysql_test`.`user` (`id`, `name`) VALUES ('6', 'Bob');
➜ bin ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --from-beginning --topic canal_topic
{"data":[{"id":"6","name":"Bob","age":null}],"database":"mysql_test","es":1684221427000,"id":5,"isDdl":false,"mysqlType":{"id":"int","name":"varchar(32)","age":"int"},"old":null,"pkNames":["id"],"sql":"","sqlType":{"id":4,"name":12,"age":4},"table":"user","ts":1684221427082,"type":"INSERT"}2.难点
1.在升级的时候如何不影响当前业务。
2.如果升级失败，能够快速进行回滚。
3.具体步骤
主体方案采用双写机制
3.1.部署es新集群
下载5.x版本的es，在新的机器上部署新的集群。
配置机器：
disable swapping：swapoff -a
内存锁定：mlockall: true
修改文件句柄数：ulimit -a
分配一半的内存给es，留下一半的内存给文件系统, ES_JAVA_OPTS="-Xms16g -Xmx16g"
3.2.pull代码，升级代码到es新版本
由于从1.x到5.x版本跨度比较大，许多java api都发生了变化，需要修复。
常见字段类型修改: text/keyword 代替 string
不再支持type类型
java api alias语义变化
3.3.重建索引
我们使用索引重建程序来新建索引。重建索引具体步骤如下，我们称线上索引为online index, 新创建的索引为new index。
3.3.1.init
刷新索引名映射关系，检查当前alias只有一个物理索引。
根据预定义的mapping，创建索引new index。
设置在线索引记录数据变更日志，即记录线上索引消费kafka数据，并存储为change log文件.
3.3.2.全量索引数据库上的数据到new index
从mysql查出数据同步到es中，如果有多个分表，就按照表顺序同步。可以开启多线程批量插入。
3.3.3.对new index索引优化
refresh, flush 索引。调用force-merge api，进行段合并。
3.3.4.重放change log到new index中
根据change log 转换为es query，写入到new index。
3.3.5.暂停线上索引的写入
因为online index和new index 使用的是相同的kafka consumer group，所以必须停掉online index的消费功能。
3.3.6.关闭change log
停止记录在线索引记录数据变更日志。
3.3.7.第二阶段重放change log
根据change log 转换为es query，写入到new index。
3.3.8.删除change log
删除线索引记录数据变更日志。
3.3.9.设置副本数
new index创建索引的时候默认副本数为0，现在动态调整副本数为业务需要的值。比如对现实搜索业务设置两个副本，对订单统计类索引不需要副本。
PUT /new_index/_settings
{
"number_of_replicas": 2
}此阶段可能会比较耗时，需要等待几分钟才能进行下一步操作。更好的做法是调用health api 查看分片状态。
GET _cluster/health
{
"cluster_name" : "testcluster",
"status" : "yellow",
"timed_out" : false,
"number_of_nodes" : 1,
"number_of_data_nodes" : 1,
"active_primary_shards" : 1,
"active_shards" : 1,
"relocating_shards" : 0, // 重新定位的分片
"initializing_shards" : 0, // 初始化中的分片
"unassigned_shards" : 1, // 未分配的分片
"delayed_unassigned_shards": 0,
"number_of_pending_tasks" : 0,
"number_of_in_flight_fetch": 0,
"task_max_waiting_in_queue_millis": 0,
"active_shards_percent_as_number": 50.0
}3.3.10.别名切换
POST /_aliases
{
"actions": [
{ "remove": { "index": "online_index", "alias": "my_index" }},
{ "add": { "index": "new_index", "alias": "my_index" }}
]
}3.3.11.运行在线索引 （从kafka里面读取数据）
new_index 开始从kafka里面消费最新数据。由于之前的操作可能会有延时，需要等待几分钟才能同步到最新数据。
3.3.12.删除旧的索引
删除old_index
详细代码步骤如下
// 1.init
logger.info("初始化");
ESHighLevelFactory esHighLevelFactory = ESHighLevelFactory.getInstance(indexContext.getIndex().getIndexName());
logger.info("刷新索引名映射关系");
if (!indexContext.refreshIndexName()) {
throw new IndexException("刷新索引映射关系失败");
}
rebuildIndexName = indexContext.getPhysicalRebuildIndexName();
logger.info("初始化重建索引环境，当前重建索引名：" + rebuildIndexName);
logger.info("创建索引，索引名：" + rebuildIndexName);
boolean isCreate = false;
try {
isCreate = indexContext.getIndex().createIndex(rebuildIndexName);
} catch (Throwable t) {
logger.info("创建索引失败，本次失败可以不处理，将会自动重试 ...");
}
logger.info("设置在线索引记录数据变更日志");
indexContext.startChangeLog();
// 2. 重建索引
logger.info("全量索引数据库上的数据 ...");
long startRebulidTime = System.currentTimeMillis();
rebuild();
logger.info(" ------ 完成全量索引数据库上的数据,对应索引" + rebuildIndexName + "，耗时" + ((System.currentTimeMillis() - startRebulidTime) / 1000)
+ " 秒 ------ ");
// 3. 索引优化 -- 是否调到变更重放完毕后做优化
logger.info("优化索引 ...");
long startOptimizeTime = System.currentTimeMillis();
ESHighLevelFactory.getInstance(rebuildIndexName).optimize(rebuildIndexName, 1);
logger.info(" ------ 完成" + rebuildIndexName + "索引优化，耗时 " + ((System.currentTimeMillis() - startOptimizeTime) / 1000)
+ " 秒 ------ ");
// TODO 字符集设置
BufferedReader logReader = new BufferedReader(new FileReader(indexContext.getChangeLogFilePath()));
// 4. 重放变更日志
logger.info("重放本地数据变更日志[第一阶段] ...");
long startReplay1Time = System.currentTimeMillis();
int replayChangeLogCount = replayChangeLogFirst(logReader);
logger.info(" ------ 完成[第一阶段]的变更日志重放，行数" + replayChangeLogCount + " 耗时 "
+ ((System.currentTimeMillis() - startReplay1Time) / 1000) + " 秒 ------ ");
// 5. 暂停在线索引
logger.info("暂停在线索引");
indexContext.pauseOnlineIndex();
isPauseOnline.set(true);
// 6. 设置 在线索引只做索引更新 以及 关闭 change log
logger.info("停止变更日志");
indexContext.stopChangeLog();
// 7. 继续重放 change log
logger.info("重放本地数据变更日志[第二阶段] ...");
long startReplay2Time = System.currentTimeMillis();
replayChangeLogCount = replayChangeLogCount + replayChangeLogSecond(logReader);
if ((indexContext.getWriteChangeLogCount() - replayChangeLogCount) != 0) {
logger.error("变更日志，处于错误的状态，统计的日志行数：" + indexContext.getWriteChangeLogCount() + ", 但实际只有：" + replayChangeLogCount);
}
logger.info(" ------ 完成[第二阶段]的变更日志重放，行数" + replayChangeLogCount + " 耗时 "
+ ((System.currentTimeMillis() - startReplay2Time) / 1000) + " 秒 ------ ");
// 8. 删除变更日志， OnlineIndex.startChangeLog 有做环境清理，这里不执行
logger.info("简单优化索引 ...");
long startSimpleOptimizeTime = System.currentTimeMillis();
ESHighLevelFactory.getInstance(rebuildIndexName).optimize(rebuildIndexName, null);
logger.info(" ------ 完成" + rebuildIndexName + "索引简单优化，耗时 " + ((System.currentTimeMillis() - startSimpleOptimizeTime) / 1000)
+ " 秒 ------ ");
// 9. 设置副本数 （怀疑比较耗时~~~待确认）
logger.info("设置副本数 ...");
int replicas = 3;
if (rebuildIndexName.startsWith(IndexNameConst.ORDER_INDEX_PREFIX)) {
replicas = 1;
} else if (rebuildIndexName.startsWith(IndexNameConst.IndexName.activityTicket.getIndexName())) {
replicas = 2;
} else {
String replicasStr = Configuration.getInstance().loadDiamondProperty(Configuration.ES_INDEX_REPLICAS);
if (NumberUtils.isNumber(replicasStr)) {
replicas = NumberUtils.toInt(replicasStr);
}
}
ESHighLevelFactory.getInstance(rebuildIndexName).setReplicas(rebuildIndexName, replicas);
// 执行索引切换流程
// 预发、线上环境阻塞等待2分钟同步数据后，再执行索引切换和删除旧索引逻辑
try {
if(IDCUtil.isBuildOrProduction()){
Thread.sleep(120 * 1000);
}
} catch (InterruptedException e) {
}
// 10. 别名切换
logger.info("索引切换：将" + rebuildIndexName + "设置为线上索引");
if (!indexContext.switchIndex(rebuildIndexName)) {
throw new IndexException("索引切换失败：将" + rebuildIndexName + "设置为线上索引失败");
}
// 11. 运行在线索引
logger.info("运行在线索引");
indexContext.keepRuningOnlineIndex();
isPauseOnline.set(false);
// 12. 删除原有在线索引
String oldOnlineIndexName = indexContext.getPhysicalRebuildIndexName();
logger.info("删除原有在线索引，索引名：" + oldOnlineIndexName);
if (!ESHighLevelFactory.getInstance(indexContext.getIndex().getIndexName()).deleteIndex(oldOnlineIndexName)) {
throw new IndexException("删除索引失败，索引名：" + oldOnlineIndexName);
}思考
如果只是简单地新建索引，完全可以这样做（使用不同的消费组）
1.记录时间戳
2.全量索引数据的数据
3.根据前面的时间戳找到kafka中的下标，下标得时间戳必须 < 记录的时间戳
sh kafka_2.11-2.3.0/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list broker1:9092,broker2:9092 -topic topicName -time 15851862370004.根据上一步的下标开始索引数据
3.4.使用新集群进行业务测试
部署新的客户端服务调用新的es集群，检查业务是否正常。对站内查询检查搜索结果是否一致，对统计类查询查看统计结果是否一致。
针对不同业务场景下，做不同的测试
1.对比新老集群，索引数据量是否一致
2.搜索业务，查看热门关键词搜索结果
3.统计业务，对比索引数据量，常用聚合统计查询结果是否一致
4.对于elk业务，可以单独升级
3.5.发布线上客户端搜索代码，修改es地址为新集群地址
上线，观察业务是否稳定。
3.6.下线旧的es集群
释放旧的es集群的资源。
4.总结
es升级这份工作是两年之前做的，现在来进行总结，部分细节可能会有疏漏。但是总结起来，依然后很多收获，从架构，代码细节上都有改进的空间。es重建代码可以做得更通用，然后开源出来。
