ElasticSearch滚动更新期间节点负载暴涨问题的性能治愈方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

ElasticSearch 滚动更新期间节点负载暴涨问题及性能治愈方案

各位早上好（或下午好、晚上好），今天我们来探讨一个在 ElasticSearch 运维中常见，但也相当棘手的问题：滚动更新期间节点负载暴涨。这不仅会影响集群的性能，甚至可能导致更新失败，进而影响业务。作为一名编程专家，我将从原理、诊断、到解决方案，一步步剖析这个问题，并提供可行的代码示例和最佳实践，帮助大家更好地应对这种情况。

滚动更新的原理与风险

滚动更新，顾名思义，是指逐个节点重启或升级 ElasticSearch 集群，以实现不停机更新。它的基本流程是：

禁用分片分配： 防止在节点离开集群时，ElasticSearch 自动将分片迁移到其他节点，造成额外的资源消耗。
停止目标节点： 安全地停止需要更新的节点。
更新节点： 更新 ElasticSearch 版本、插件或配置。
启动节点： 重新启动已更新的节点。
启用分片分配： 允许 ElasticSearch 将分片分配回已更新的节点。
重复步骤2-5： 对集群中的每个节点执行上述操作。

然而，滚动更新并非万无一失，它存在着以下风险：

节点资源利用率不均衡： 在节点重启期间，集群的负载会转移到剩余的节点上，导致这些节点的 CPU、内存和 I/O 压力增大。
分片迁移风暴： 如果配置不当，节点重启后，ElasticSearch 可能会错误地判断分片需要重新分配，从而触发大规模的分片迁移，进一步加剧负载。
查询性能下降： 由于部分节点的资源被用于分片迁移或其他维护任务，查询请求的响应时间可能会延长。
集群稳定性风险： 如果负载过高，集群的稳定性可能会受到影响，甚至可能导致节点崩溃。

负载暴涨的根源分析

在滚动更新期间，节点负载暴涨通常是由以下几个因素共同作用造成的：

分片迁移： 这是最常见的原因。当节点离线时，ElasticSearch 会尝试将该节点上的分片迁移到其他节点。分片迁移涉及大量的数据读写操作，会消耗大量的 CPU、内存和 I/O 资源。
副本同步： 在分片迁移完成后，新的副本需要与主分片进行同步。副本同步也会消耗大量的资源。
查询压力： 虽然滚动更新期间应该尽量避免大规模查询，但仍然会有查询请求到达。如果查询请求过于复杂或数量过多，也会加剧节点的负载。
JVM 垃圾回收： 高负载会导致 JVM 频繁进行垃圾回收，而垃圾回收本身也会消耗大量的 CPU 资源，甚至可能导致 STW (Stop-The-World) 暂停，进一步影响性能。
资源瓶颈： 如果节点的硬件资源 (CPU、内存、磁盘 I/O) 本身就比较紧张，那么在滚动更新期间，负载很容易超过节点的承受能力。

性能诊断与监控

要有效地解决滚动更新期间的负载暴涨问题，首先需要准确地诊断问题并进行监控。以下是一些常用的工具和方法：

ElasticSearch APIs： ElasticSearch 提供了丰富的 APIs，可以用来监控集群的健康状况、节点状态、分片分配情况以及查询性能。比如：_cluster/health、_nodes/stats、_cat/shards、_nodes/hot_threads 等。
Kibana Monitoring： Kibana 提供了可视化的监控界面，可以实时查看集群的各项指标，例如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、JVM 垃圾回收等。
Prometheus + Grafana： 使用 Prometheus 收集 ElasticSearch 的指标，并使用 Grafana 进行可视化展示，可以提供更灵活和可定制的监控方案。
操作系统监控工具： 使用 top、htop、iostat、vmstat 等操作系统自带的工具，可以监控节点的资源使用情况。

在监控过程中，需要重点关注以下指标：

指标	描述
CPU 使用率	监控 CPU 是否过载，如果 CPU 使用率持续超过 80%，则可能存在性能瓶颈。
内存使用率	监控内存是否不足，如果内存使用率持续超过 90%，则可能导致 JVM 频繁进行垃圾回收。
磁盘 I/O	监控磁盘的读写速度，如果磁盘 I/O 达到上限，则可能导致查询和索引速度下降。
JVM 垃圾回收时间	监控 JVM 垃圾回收的频率和时间，如果垃圾回收过于频繁或时间过长，则可能导致 STW 暂停，影响性能。
分片迁移状态	监控分片迁移的进度和速度，如果分片迁移速度过慢或失败，则可能导致集群不稳定。
查询延迟 (Query Latency)	监控查询请求的响应时间，如果查询延迟明显增加，则可能表明集群负载过高。
线程池状态 (Thread Pools)	监控各种线程池 (例如 `bulk`, `search`, `get`) 的队列长度和拒绝请求数量，如果队列长度过长或拒绝请求数量过多，则表明系统无法及时处理请求。

一个简单的 Python 脚本，使用 ElasticSearch 的 Python 客户端来获取集群健康状态：

from elasticsearch import Elasticsearch

# 连接到 ElasticSearch 集群
es = Elasticsearch(['http://localhost:9200']) # Replace with your Elasticsearch URL

# 获取集群健康状态
health = es.cluster.health()

# 打印集群健康状态
print(health)

这段代码会输出集群的健康状态信息，包括 status (green, yellow, red), number_of_nodes, number_of_data_nodes, active_shards, unassigned_shards 等。 unassigned_shards 尤其重要，如果在滚动更新期间该值持续上升，则表明存在分片分配问题。

性能治愈方案：步步为营

针对滚动更新期间的负载暴涨问题，可以采取以下一些优化措施：

优化分片分配：
- 延迟分片分配 (Delayed Allocation)： 通过设置 cluster.routing.allocation.node_delay 参数，可以延迟分片分配的时间，避免节点重启后立即触发分片迁移。例如，设置 cluster.routing.allocation.node_delay: 60s 表示延迟 60 秒后再开始分配分片。
- 调整分片分配策略 (Shard Allocation Filtering)： 可以使用 cluster.routing.allocation.exclude、cluster.routing.allocation.include 和 cluster.routing.allocation.require 参数，控制分片在哪些节点上分配。比如，可以在滚动更新期间，将分片排除在即将重启的节点之外。
- 禁用副本分配 (Disable Replica Allocation)： 在滚动更新期间，可以暂时禁用副本分配，减少分片迁移的压力。可以通过设置 index.number_of_replicas: 0 来实现。 注意： 禁用副本分配会降低数据的冗余性，存在数据丢失的风险，因此需要在更新完成后及时恢复。
- 调整分片迁移限流 (Shard Throttling)： 通过设置 cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries 和 indices.recovery.max_bytes_per_sec 参数，可以限制分片迁移的并发数量和速度。这可以有效地降低 I/O 压力。
```
# 延迟分片分配
PUT /_cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.node_delay": "60s"
  }
}

# 调整分片迁移限流
PUT /_cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries": 2,
    "indices.recovery.max_bytes_per_sec": "20mb"
  }
}

# 禁用副本分配 (谨慎使用)
PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "number_of_replicas": 0
  }
}
```
优化查询：
- 避免大规模查询： 在滚动更新期间，尽量避免执行大规模的查询请求，尤其是聚合查询和范围查询。
- 使用缓存： 合理利用 ElasticSearch 的查询缓存，可以减少查询请求的响应时间。
- 优化查询语句： 使用合适的查询语句，避免使用复杂的查询条件和通配符查询。可以使用 profile API 分析查询语句的性能瓶颈。
一个使用 profile API 分析查询语句性能的例子：
```
GET /my_index/_search
{
  "profile": true,
  "query": {
    "match": {
      "my_field": "my_value"
    }
  }
}
```
profile API 会返回详细的查询执行计划和性能数据，可以帮助你找出慢查询的原因。
优化 JVM 设置：
- 调整堆大小： 根据节点的内存大小和负载情况，合理调整 JVM 的堆大小。通常建议将堆大小设置为物理内存的一半，但不要超过 32GB。
- 选择合适的垃圾回收器： ElasticSearch 7.0 及以上版本默认使用 G1 垃圾回收器，它可以有效地减少 STW 暂停的时间。如果使用的是旧版本，可以考虑升级到 G1 垃圾回收器。
- 监控垃圾回收： 使用 JVM 监控工具 (例如 VisualVM、JConsole) 监控垃圾回收的频率和时间，并根据监控结果调整 JVM 参数。
在 jvm.options 文件中设置 JVM 堆大小的例子：
```
-Xms16g
-Xmx16g
```
优化硬件资源：
- 增加 CPU 核心数： CPU 是 ElasticSearch 的关键资源，增加 CPU 核心数可以提高节点的并发处理能力。
- 增加内存： 足够的内存可以减少 JVM 垃圾回收的频率，提高查询性能。
- 使用 SSD： SSD 的读写速度远高于 HDD，可以显著提高索引和查询速度。
滚动更新策略：
- 逐个节点更新： 确保每次只更新一个节点，避免同时更新多个节点导致负载过高。
- 监控更新进度： 在更新过程中，密切监控集群的健康状况和节点负载，及时发现并解决问题。
- 回滚计划： 制定详细的回滚计划，以便在更新失败时快速恢复到之前的状态。
- 蓝绿部署： 如果条件允许，可以考虑使用蓝绿部署的方式进行更新，将流量切换到新的集群，从而避免对现有集群造成影响。
集群配置优化：
- Translog 设置： Translog 是 ElasticSearch 用于持久化写入操作的机制。频繁的 translog flush 操作也会增加 I/O 压力。可以适当调整 index.translog.durability 和 index.translog.sync_interval 参数，平衡数据安全性和性能。例如，可以将 index.translog.durability 设置为 async，并将 index.translog.sync_interval 设置为 5s。 注意： 调整 translog 设置会降低数据的持久化能力，存在数据丢失的风险。
- 刷新间隔 (Refresh Interval): ElasticSearch 默认每秒刷新一次索引，将数据写入到磁盘。可以适当增加刷新间隔，减少 I/O 压力。例如，可以将 index.refresh_interval 设置为 30s。 注意： 增加刷新间隔会降低数据的实时性。
```
# 调整 Translog 设置
PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "translog": {
      "durability": "async",
      "sync_interval": "5s"
    }
  }
}

# 调整刷新间隔
PUT /my_index/_settings
{
  "index": {
    "refresh_interval": "30s"
  }
}
```
压测与演练：
- 在生产环境进行滚动更新之前，务必在测试环境进行充分的压测和演练。这可以帮助你评估更新的风险，并找出潜在的性能问题。
- 模拟真实的负载，并监控集群的各项指标，以便及时发现并解决问题。

实例分析：一个真实案例

假设我们有一个包含 10 个节点的 ElasticSearch 集群，每个节点有 32GB 内存和 8 个 CPU 核心。在进行滚动更新时，发现节点的 CPU 使用率持续超过 90%，导致查询性能明显下降。

经过分析，发现主要原因是分片迁移导致 I/O 压力过大。为了解决这个问题，我们采取了以下措施：

延迟分片分配： 设置 cluster.routing.allocation.node_delay: 60s，延迟分片分配的时间。
调整分片迁移限流： 设置 cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries: 2 和 indices.recovery.max_bytes_per_sec: 20mb，限制分片迁移的并发数量和速度。
优化查询语句： 使用 profile API 分析查询语句，发现部分查询语句使用了通配符查询，导致性能较差。优化了这些查询语句，避免使用通配符查询。

经过这些优化，节点的 CPU 使用率明显下降，查询性能也得到了显著提升。

应对高负载：一个checklist

步骤	描述
1. 监控与告警	实时监控集群健康状态和节点资源使用情况，设置合理的告警阈值。
2. 停止不必要的任务	暂停或减少非关键任务的执行，例如大规模数据导入、数据备份等。
3. 调整分片分配策略	延迟分片分配，调整分片迁移限流，甚至暂时禁用副本分配。
4. 优化查询	避免大规模查询，使用缓存，优化查询语句。
5. 调整 JVM 设置	根据节点负载情况，合理调整 JVM 堆大小和垃圾回收器。
6. 检查硬件资源	确认节点硬件资源是否满足需求，如果资源不足，可以考虑增加 CPU 核心数、内存或使用 SSD。
7. 滚动更新策略	确保每次只更新一个节点，密切监控更新进度，制定详细的回滚计划。
8. 如果问题依然存在，考虑扩容集群	如果以上措施都无法解决问题，可能需要考虑扩容集群，增加节点数量，以分担负载。

小结：平衡更新与性能，预防胜于治疗

总而言之，ElasticSearch 滚动更新期间的节点负载暴涨是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。通过合理的配置、优化和监控，可以有效地降低负载，保证集群的稳定性和性能。在实践中，预防胜于治疗，在更新之前进行充分的测试和演练，可以帮助你避免很多不必要的麻烦。

希望今天的分享对大家有所帮助，谢谢！