ElasticSearch数据倾斜导致节点负载极不均衡的自动分片治理

Elasticsearch 数据倾斜导致节点负载极不均衡的自动分片治理

大家好，今天我们来聊聊 Elasticsearch 中一个常见但棘手的问题：数据倾斜导致节点负载极不均衡，以及如何通过自动分片治理来解决它。

一、什么是数据倾斜？

在 Elasticsearch 中，数据存储在索引中，而索引又被划分为多个分片。每个分片都是一个独立的 Lucene 索引，可以独立存储和查询数据。理想情况下，数据应该均匀地分布在所有分片上，从而确保集群中的每个节点都承担相似的负载。

然而，现实情况往往并非如此。数据倾斜指的是数据在分片上的分布不均匀，导致某些分片拥有远高于其他分片的数据量。这会导致以下问题：

• 节点负载不均衡： 存储大量数据的分片所在的节点会承受更高的 CPU、内存和磁盘 I/O 负载，而其他节点则相对空闲。
• 查询性能下降： 查询需要访问所有分片才能完成，如果某些分片数据量过大，查询性能会受到严重影响。
• 集群稳定性风险： 负载过高的节点更容易出现故障，甚至导致整个集群崩溃。

二、数据倾斜产生的原因

数据倾斜的原因有很多，常见的包括：

1. 路由算法不合理： Elasticsearch 默认使用文档 ID 的哈希值来决定文档应该存储在哪个分片上（routing = _id）。如果文档 ID 的哈希值分布不均匀，就会导致数据倾斜。

   • 例如，如果文档 ID 都是自增的数字，那么新的文档会倾向于存储在同一个分片上。

2. 映射设计不当： 如果某个字段被频繁用于过滤和聚合，并且该字段的值分布不均匀，也会导致数据倾斜。

   • 例如，如果有一个 status 字段，只有少数几个状态值占据了大部分数据，那么查询这些状态值时，会集中访问对应的分片。

3. 数据导入方式不当： 如果使用单线程导入数据，或者导入数据时没有合理地设置 routing 参数，也可能导致数据倾斜。

4. 数据生命周期管理问题： 历史数据如果没有及时清理或归档，会导致某些分片的数据量越来越大。

三、如何检测数据倾斜？

在解决数据倾斜问题之前，首先需要检测到它的存在。以下是一些常用的检测方法：

1. 使用 Elasticsearch API：

   • _cat/shards API 可以查看每个分片的详细信息，包括分片大小、文档数量等。

   GET _cat/shards?v

   • _cluster/stats API 可以查看集群的整体状态，包括节点负载、CPU 使用率、内存使用率等。

   GET _cluster/stats?pretty

2. 使用 Elasticsearch 监控工具：

   • Kibana 提供了丰富的可视化工具，可以监控集群的各项指标，包括分片大小、节点负载等。
   • Prometheus + Grafana 可以自定义监控指标，并设置告警规则，及时发现数据倾斜问题。

3. 自定义脚本：

   • 可以使用 Elasticsearch 的 Script API 编写自定义脚本，统计每个分片的数据量，并生成报告。

   POST /my_index/_search
   {
     "size": 0,
     "aggs": {
       "shards": {
         "terms": {
           "field": "_shard_id",
           "size": 1000
         }
       }
     }
   }

   这个查询会返回每个分片上的文档数量。

四、自动分片治理的策略

一旦检测到数据倾斜，就需要采取相应的治理策略。自动分片治理的目标是自动地调整分片分布，使数据更均匀地分布在所有节点上。以下是一些常用的自动分片治理策略：

1. 调整分片数量：

   • 增加分片数量： 如果索引的分片数量太少，导致单个分片的数据量过大，可以增加分片数量，将数据分散到更多的节点上。

     • 需要注意的是，增加分片数量会增加集群的开销，因此需要根据实际情况进行评估。
     • Elasticsearch 7.0 之后，默认主分片数量为 1，很多情况下已经足够，盲目增加分片数量反而会影响性能。

   • 减少分片数量： 如果索引的分片数量过多，导致集群的管理开销过大，可以减少分片数量，将数据合并到更少的分片上。

     • 减少分片数量通常需要重建索引，因此需要谨慎操作。

   调整分片数量可以使用 _settings API：

   PUT /my_index/_settings
   {
     "index": {
       "number_of_replicas": 1,
       "number_of_shards": 5
     }
   }

   这个例子将索引 my_index 的副本数量设置为 1，主分片数量设置为 5。 注意：只能在创建索引时设置主分片数量，之后无法修改。

2. 使用 Routing：

   • 自定义 Routing 字段： 可以选择一个分布更均匀的字段作为 Routing 字段，强制 Elasticsearch 根据该字段的值来决定文档应该存储在哪个分片上。

     • 例如，如果有一个 user_id 字段，该字段的值分布比较均匀，可以将其作为 Routing 字段。

   • 使用 Routing Alias： 可以为不同的用户或租户创建不同的 Routing Alias，将数据隔离到不同的分片上。

   PUT /my_index/_mapping
   {
     "properties": {
       "user_id": {
         "type": "keyword"
       }
     },
     "_routing": {
       "required": true
     }
   }
   
   PUT /my_index/_doc/1?routing=user1
   {
     "user_id": "user1",
     "message": "This is a message for user1"
   }
   
   GET /my_index/_search?routing=user1
   {
     "query": {
       "match": {
         "message": "message"
       }
     }
   }

   这个例子将 user_id 字段作为 Routing 字段，并且强制要求所有文档都必须指定 Routing 值。

3. 使用 Shard Filtering：

   • Shard Filtering 可以将查询路由到特定的分片上，从而减少查询的范围，提高查询性能。
   • 例如，如果有一个 date 字段，可以将查询限制到特定的日期范围内的分片上。

   GET /my_index/_search
   {
     "query": {
       "bool": {
         "filter": {
           "range": {
             "date": {
               "gte": "2023-01-01",
               "lte": "2023-01-31"
             }
           }
         }
       }
     }
   }

   这个例子将查询限制到 date 字段在 2023-01-01 到 2023-01-31 之间的分片上。 shard filtering的性能提升取决于数据的分布情况和查询条件，需要仔细评估。

4. 使用 Rebalance API：

   • Elasticsearch 提供了 Rebalance API，可以手动触发分片重新分配，将数据从负载过高的节点迁移到负载较低的节点上。

     POST /_cluster/reroute?retry_failed=true
     {
       "commands": [
         {
           "move": {
             "index": "my_index",
             "shard": 0,
             "from_node": "node1",
             "to_node": "node2"
           }
         }
       ]
     }

     这个例子将索引 my_index 的 0 号分片从节点 node1 迁移到节点 node2。 手动 rebalance需要谨慎操作，避免在高峰期进行，影响集群性能。

5. 使用 ILM (Index Lifecycle Management)：

   • ILM 可以自动管理索引的生命周期，包括创建、滚动、优化、删除等操作。
   • 可以使用 ILM 将历史数据滚动到不同的索引上，并将其存储在成本更低的存储介质上。

   PUT _ilm/policy/my_policy
   {
     "policy": {
       "phases": {
         "hot": {
           "min_age": "0ms",
           "actions": {
             "rollover": {
               "max_age": "30d",
               "max_size": "50GB"
             }
           }
         },
         "warm": {
           "min_age": "30d",
           "actions": {
             "shrink": {
               "number_of_shards": 1
             },
             "allocate": {
               "require": {
                 "box_type": "warm"
               }
             }
           }
         },
         "cold": {
           "min_age": "90d",
           "actions": {
             "allocate": {
               "require": {
                 "box_type": "cold"
               }
             },
             "freeze": {}
           }
         },
         "delete": {
           "min_age": "365d",
           "actions": {
             "delete": {}
           }
         }
       }
     }
   }
   
   PUT /my_index-000001
   {
     "settings": {
       "index.lifecycle.name": "my_policy",
       "index.lifecycle.rollover_alias": "my_index"
     },
     "mappings": {
       "properties": {
         "timestamp": {
           "type": "date"
         }
       }
     }
   }
   
   POST /my_index-000001/_alias
   {
     "actions": [
       {
         "add": {
           "alias": "my_index",
           "is_write_index": true
         }
       }
     ]
   }

   这个例子定义了一个 ILM 策略 my_policy，该策略将索引滚动到不同的阶段，并进行不同的操作，例如 shrink、allocate、freeze、delete 等。

6. 使用 Shrink API：

   • Shrink API 可以将索引的分片数量减少到指定的数量。
   • Shrink API 的原理是将多个分片合并到一个分片上，从而减少分片的数量。
   • Shrink API 需要先将索引设置为只读，然后才能执行。

   PUT /my_index/_settings
   {
     "settings": {
       "index.number_of_replicas": 0,
       "index.blocks.write": true
     }
   }
   
   POST /my_index/_shrink/my_shrunk_index
   {
     "settings": {
       "index.number_of_shards": 1,
       "index.codec": "best_compression"
     },
     "aliases": {
       "my_alias": {}
     }
   }

   这个例子将索引 my_index 的分片数量减少到 1，并将其存储到新的索引 my_shrunk_index 上。 Shrink操作会创建新的索引，需要足够的磁盘空间。

五、自动化分片治理的实现

手动进行分片治理既费时又容易出错。为了提高效率，可以考虑自动化分片治理。以下是一些常用的自动化分片治理的实现方法：

1. 使用 Curator：

   • Curator 是一个 Python 库，可以用于管理 Elasticsearch 集群。
   • Curator 提供了丰富的 API，可以用于执行各种操作，包括分片重新分配、索引滚动、索引删除等。
   • 可以使用 Curator 编写自定义脚本，定期检查集群的状态，并根据预定义的规则执行相应的操作。

2. 使用 Elasticsearch Operator：

   • Elasticsearch Operator 是一个 Kubernetes Operator，可以用于自动化部署和管理 Elasticsearch 集群。
   • Elasticsearch Operator 可以自动调整分片数量、节点数量等，以适应集群的负载变化。

3. 自定义监控和治理程序：

   • 可以使用 Elasticsearch API 和监控工具，编写自定义的监控和治理程序。
   • 该程序可以定期检查集群的状态，并根据预定义的规则执行相应的操作。
   • 例如，可以编写一个程序，定期检查每个分片的数据量，如果发现某个分片的数据量超过了阈值，就自动触发分片重新分配。

六、代码示例：使用 Curator 进行分片重新分配

以下是一个使用 Curator 进行分片重新分配的示例：

from curator import Curator, IndexList, MoveAllocation, NoAction

# 连接到 Elasticsearch 集群
client = Elasticsearch(hosts=[{'host': 'localhost', 'port': 9200}])

# 创建 Curator 对象
curator = Curator(client, namespace='curator')

# 创建 IndexList 对象
index_list = IndexList(client)
index_list.filter_by_regex(pattern='my_index-*')
index_list.filter_by_age(source='creation_date', direction='older', unit='days', unit_count=7)

# 创建 MoveAllocation 对象
move_allocation = MoveAllocation(index_list, key='_shard_num', value=0, from_node='node1', to_node='node2')

# 执行分片重新分配
if len(index_list.working_list()):
    move_allocation.do_action()
else:
    log.info("No indices meet the specified criteria.  Skipping move_allocation action.")
    NoAction.do_action()

这个例子使用 Curator 将索引 my_index-* 中创建时间超过 7 天的索引的 0 号分片从节点 node1 迁移到节点 node2。

七、注意事项

在进行分片治理时，需要注意以下几点：

• 监控集群状态： 在进行分片治理之前和之后，都需要密切监控集群的状态，确保集群的稳定性和性能。
• 谨慎操作： 分片治理操作可能会影响集群的性能，因此需要谨慎操作，避免在高峰期进行。
• 备份数据： 在进行分片治理之前，最好先备份数据，以防万一。
• 测试环境： 在生产环境进行分片治理之前，最好先在测试环境进行测试，确保操作的正确性。
• 理解数据模型： 深入理解数据模型和查询模式，才能选择最合适的治理策略。

几个核心治理策略回顾

本文介绍了 Elasticsearch 数据倾斜问题的原因、检测方法和治理策略，并提供了自动化分片治理的实现方法和代码示例。希望能够帮助大家更好地管理 Elasticsearch 集群，提高集群的性能和稳定性。解决数据倾斜问题的关键在于理解数据分布和查询模式，并选择合适的治理策略。自动化治理可以提高效率，但需要谨慎操作，并密切监控集群状态。