跨机房 ES 同步实战

2022-12-12 13:12

来源 | OSCHINA 社区

作者 | 京东云开发者-谢泽华

原文链接：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/5606003

背景

众所周知单个机房在出现不可抗拒的问题（如断电、断网等因素）时，会导致无法正常提供服务，会对业务造成潜在的损失。所以在协同办公领域，一种可以基于同城或异地多活机制的高可用设计，在保障数据一致性的同时，能够最大程度降低由于机房的仅单点可用所导致的潜在高可用问题，最大程度上保障业务的用户体验，降低单点问题对业务造成的潜在损失显得尤为重要。

同城双活，对于生产的高可用保障，重大的意义和价值是不可言喻的。表面上同城双活只是简单的部署了一套生产环境而已，但是在架构上，这个改变的影响是巨大的，无状态应用的高可用管理、请求流量的管理、版本发布的管理、网络架构的管理等，其提升的架构复杂度巨大。

结合真实的协同办公产品：京办（为北京市政府提供协同办公服务的综合性平台）生产环境面对的复杂的政务网络以及京办同城双活架构演进的案例，给大家介绍下京办持续改进、分阶段演进过程中的一些思考和实践经验的总结。本文仅针对 ES 集群在跨机房同步过程中的方案和经验进行介绍和总结。

架构

1. 部署 Logstash 在金山云机房上，Logstash 启动多个实例（按不同的类型分类，提高同步效率），并且和金山云机房的 ES 集群在相同的 VPC

2. Logstash 需要配置大网访问权限，保证 Logstash 和 ES 原集群和目标集群互通。

3. 数据迁移可以全量迁移和增量迁移，首次迁移都是全量迁移后续的增加数据选择增量迁移。

4. 增量迁移需要改造增加识别的增量数据的标识，具体方法后续进行介绍。

原理

Logstash 工作原理

Logstash 分为三个部分 input 、filter、ouput：

1. input 处理接收数据，数据可以来源 ES，日志文件，kafka 等通道.

2. filter 对数据进行过滤，清洗。

3. ouput 输出数据到目标设备，可以输出到 ES，kafka，文件等。

增量同步原理

1. 对于 T 时刻的数据，先使用 Logstash 将 T 以前的所有数据迁移到有孚机房京东云 ES，假设用时∆T

2. 对于 T 到 T+∆T 的增量数据，再次使用 logstash 将数据导入到有孚机房京东云的 ES 集群

3. 重复上述步骤 2，直到∆T 足够小，此时将业务切换到华为云，最后完成新增数据的迁移

适用范围：ES 的数据中带有时间戳或者其他能够区分新旧数据的标签

流程

准备工作

1. 创建 ECS 和安装 JDK 忽略，自行安装即可

2. 下载对应版本的 Logstash，尽量选择与 Elasticsearch 版本一致，或接近的版本安装即可

https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

1）源码下载直接解压安装包，开箱即用

2）修改对内存使用，logstash 默认的堆内存是 1G，根据 ECS 集群选择合适的内存，可以加快集群数据的迁移效率。

3. 迁移索引

Logstash 会帮助用户自动创建索引，但是自动创建的索引和用户本身的索引会有些许差异，导致最终数据的搜索格式不一致，一般索引需要手动创建，保证索引的数据完全一致。

以下提供创建索引的 python 脚本，用户可以使用该脚本创建需要的索引。

create_mapping.py 文件是同步索引的 python 脚本，config.yaml 是集群地址配置文件。

注：使用该脚本需要安装相关依赖

yum install -y PyYAML
yum install -y python-requests

拷贝以下代码保存为 create_mapping.py：

import yaml
import requests
import json
import getopt
import sys

defhelp():
    print
    """
    usage:
    -h/--help print this help.
    -c/--config config file path, default is config.yaml
    
    example:  
    python create_mapping.py -c config.yaml 
    """
defprocess_mapping(index_mapping, dest_index):
    print(index_mapping)
    # remove unnecessary keys
    del index_mapping["settings"]["index"]["provided_name"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["uuid"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["creation_date"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["version"]

    # check alias
    aliases = index_mapping["aliases"]
    for alias inlist(aliases.keys()):
        if alias == dest_index:
            print(
                "source index "+ dest_index +" alias "+ alias +" is the same as dest_index name, will remove this alias.")
            del index_mapping["aliases"][alias]
    if index_mapping["settings"]["index"].has_key("lifecycle"):
        lifecycle = index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
        opendistro ={"opendistro":{"index_state_management":
                                         {"policy_id": lifecycle["name"],
                                          "rollover_alias": lifecycle["rollover_alias"]}}}
        index_mapping["settings"].update(opendistro)
        # index_mapping["settings"]["opendistro"]["index_state_management"]["rollover_alias"] = lifecycle["rollover_alias"]
        del index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
    print(index_mapping)
    return index_mapping
defput_mapping_to_target(url, mapping, source_index, dest_auth=None):
    headers ={'Content-Type':'application/json'}
    create_resp = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(mapping), auth=dest_auth)
    if create_resp.status_code !=200:
        print(
            "create index "+ url +" failed with response: "+str(create_resp)+", source index is "+ source_index)
        print(create_resp.text)
        withopen(source_index +".json","w")as f:
            json.dump(mapping, f)
defmain():
    config_yaml ="config.yaml"
    opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:],'-h-c:',['help','config='])
    for opt_name, opt_value in opts:
        if opt_name in('-h','--help'):
            help()
            exit()
        if opt_name in('-c','--config'):
            config_yaml = opt_value

    config_file =open(config_yaml)
    config = yaml.load(config_file)
    source = config["source"]
    source_user = config["source_user"]
    source_passwd = config["source_passwd"]
    source_auth =None
    if source_user !="":
        source_auth =(source_user, source_passwd)
    dest = config["destination"]
    dest_user = config["destination_user"]
    dest_passwd = config["destination_passwd"]
    dest_auth =None
    if dest_user !="":
        dest_auth =(dest_user, dest_passwd)
    print(source_auth)
    print(dest_auth)

    # only deal with mapping list
    if config["only_mapping"]:
        for source_index, dest_index in config["mapping"].iteritems():
            print("start to process source index"+ source_index +", target index: "+ dest_index)
            source_url = source +"/"+ source_index
            response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if response.status_code !=200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:"+str(
                    response.status_code)+" response is "+ response.text)
                continue
            mapping = response.json()
            index_mapping = process_mapping(mapping[source_index], dest_index)

            dest_url = dest +"/"+ dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, source_index, dest_auth)
            print("process source index "+ source_index +" to target index "+ dest_index +" successed.")
    else:
        # get all indices
        response = requests.get(source +"/_alias", auth=source_auth)
        if response.status_code !=200:
            print("*** get all index failed. resp statusCode:"+str(
                response.status_code)+" response is "+ response.text)
            exit()
        all_index = response.json()
        for index inlist(all_index.keys()):
            if"."in index:
                continue
            print("start to process source index"+ index)
            source_url = source +"/"+ index
            index_response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if index_response.status_code !=200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:"+str(
                    index_response.status_code)+" response is "+ index_response.text)
                continue
            mapping = index_response.json()

            dest_index = index
            if index in config["mapping"].keys():
                dest_index = config["mapping"][index]
            index_mapping = process_mapping(mapping[index], dest_index)

            dest_url = dest +"/"+ dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, index, dest_auth)
            print("process source index "+ index +" to target index "+ dest_index +" successed.")

if __name__ =='__main__':
    main()

配置文件保存为 config.yaml：

# 源端ES集群地址，加上http://
source: http://ip:port
source_user: "username"
source_passwd: "password"
# 目的端ES集群地址，加上http://
destination: http://ip:port
destination_user: "username"
destination_passwd: "password"

# 是否只处理这个文件中mapping地址的索引
# 如果设置成true，则只会将下面的mapping中的索引获取到并在目的端创建
# 如果设置成false，则会取源端集群的所有索引，除去（.kibana）
# 并且将索引名称与下面的mapping匹配，如果匹配到使用mapping的value作为目的端的索引名称
# 如果匹配不到，则使用源端原始的索引名称
only_mapping: true

# 要迁移的索引，key为源端的索引名字，value为目的端的索引名字
mapping:
    source_index: dest_index

以上代码和配置文件准备完成，直接执行 python create_mapping.py 即可完成索引同步。

索引同步完成可以取目标集群的 kibana 上查看或者执行 curl 查看索引迁移情况：

GET _cat/indices?v

全量迁移

Logstash 配置位于 config 目录下。

用户可以参考配置修改 Logstash 配置文件，为了保证迁移数据的准确性，一般建议建立多组 Logstash，分批次迁移数据，每个 Logstash 迁移部分数据。

配置集群间迁移配置参考：

input{
    elasticsearch{
        # 源端地址
        hosts =>  ["ip1:port1","ip2:port2"]
        # 安全集群配置登录用户名密码
        user => "username"
        password => "password"
        # 需要迁移的索引列表，以逗号分隔,支持通配符
        index => "a_*,b_*"
        # 以下三项保持默认即可，包含线程数和迁移数据大小和logstash jvm配置相关
        docinfo=>true
        slices => 10
        size => 2000
        scroll => "60m"
    }
}

filter {
  # 去掉一些logstash自己加的字段
  mutate {
    remove_field => ["@timestamp", "@version"]
  }
}

output{
    elasticsearch{
        # 目的端es地址
        hosts => ["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登录用户名密码
        user => "username"
        password => "password"
 # 目的端索引名称，以下配置为和源端保持一致
        index => "%{[@metadata][_index]}"
        # 目的端索引type，以下配置为和源端保持一致
        document_type => "%{[@metadata][_type]}"
        # 目标端数据的_id，如果不需要保留原_id，可以删除以下这行，删除后性能会更好
        document_id => "%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled => false
        manage_template => false
    }

    # 调试信息，正式迁移去掉
    stdout { codec => rubydebug { metadata => true }}
}

增量迁移

预处理：

1. @timestamp 在 elasticsearch2.0.0beta 版本后弃用

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/mapping-timestamp-field.html

2. 本次对于京办从金山云机房迁移到京东有孚机房，所涉及到的业务领域多，各个业务线中所代表新增记录的时间戳字段不统一，所涉及到的兼容工作量大，于是考虑通过 elasticsearch 中预处理功能 pipeline 进行预处理添加统一增量标记字段：gmt_created_at，以减少迁移工作的复杂度（各自业务线可自行评估是否需要此步骤）。

PUT _ingest/pipeline/gmt_created_at
{
  "description":"Adds gmt_created_at timestamp to documents",
  "processors":[
    {
      "set":{
        "field":"_source.gmt_created_at",
        "value":"{{_ingest.timestamp}}"
      }
    }
  ]
}

3. 检查 pipeline 是否生效

GET _ingest/pipeline/*

4. 各个 index 设置对应 settings 增加 pipeline 为默认预处理

PUT index_xxxx/_settings
{
  "settings": {
    "index.default_pipeline": "gmt_created_at"
  }
}

5. 检查新增 settings 是否生效

GET index_xxxx/_settings

增量迁移脚本

schedule-migrate.conf

index：可以使用通配符的方式

query: 增量同步的 DSL，统一 gmt_create_at 为增量同步的特殊标记

schedule: 每分钟同步一把，"* * * * *"

input {
elasticsearch {
        hosts =>["ip:port"]
        # 安全集群配置登录用户名密码
        user =>"username"
        password =>"password"
        index =>"index_*"
        query =>'{"query":{"range":{"gmt_create_at":{"gte":"now-1m","lte":"now/m"}}}}'
        size =>5000
        scroll =>"5m"
        docinfo =>true
        schedule =>"* * * * *"
      }
}
filter {
     mutate {
      remove_field =>["source", "@version"]
   }
}
output {
    elasticsearch {
        # 目的端es地址
        hosts =>["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登录用户名密码
        user =>"username"
        password =>"password"
        index =>"%{[@metadata][_index]}"
        document_type =>"%{[@metadata][_type]}"
        document_id =>"%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled =>false
        manage_template =>false
    }

# 调试信息，正式迁移去掉
stdout { codec => rubydebug { metadata =>true}}
}

问题：

mapping 中存在 join 父子类型的字段，直接迁移报 400 异常

[2022-09-20T20:02:16,404][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Could not index event to Elasticsearch. {:status=>400, 
:action=>["index", {:_id=>"xxx", :_index=>"xxx", :_type=>"joywork_t_work", :routing=>nil}, #<LogStash::Event:0x3b3df773>], 
:response=>{"index"=>{"_index"=>"xxx", "_type"=>"xxx", "_id"=>"xxx", "status"=>400, 
"error"=>{"type"=>"mapper_parsing_exception", "reason"=>"failed to parse", 
"caused_by"=>{"type"=>"illegal_argument_exception", "reason"=>"[routing] is missing for join field [task_user]"}}}}}

解决方法：

https://discuss.elastic.co/t/an-routing-missing-exception-is-obtained-when-reindex-sets-the-routing-value/155140 https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/26183

结合业务特征，通过在 filter 中加入小量的 ruby 代码，将_routing 的值取出来，放回 logstah event 中，由此问题得以解决。

示例：

END

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来源: qq

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