前言

我们使用Elasticsearch索引文档时,最理想的情况是文档JSON结构是确定的,数据源源不断地灌进来即可,但实际情况中,没人能够阻拦需求的变更,在项目的某个版本,可能会对原有的文档结构造成冲击,增加新的字段还好,如果要修改原有的字段,只能重建索引了。

概要

本篇以实战方式讲解如何零停机完成索引重建的三种方案。

外部数据导入方案

整体介绍

系统架构设计中,有关系型数据库用来存储数据,Elasticsearch在系统架构里起到查询加速的作用,如果遇到索引重建的操作,待系统模块发布新版本后(若重建索引不是因为客户端修改导致的,可以不停机发版,直接操作),可以从数据库将数据查询出来,重新灌到Elasticsearch即可。

执行步骤

建议的功能方案:数据库 + MQ + 应用模块 + Elasticsearch,可以在MQ控制台发送MQ消息来触发重导数据,按批次对数据进行导入,整个过程异步化处理,请求操作示意如下所示:

Elasticsearch系列---实战零停机重建索引

详细操作步骤:

  1. 通过MQ的web控制台或cli命令行,发送指定的MQ消息
  2. MQ消息被微服务模块的消费者消费,触发ES数据重新导入功能
  3. 微服务模块从数据库里查询数据的总数及批次信息,并将每个数据批次的分页信息重新发送给MQ消息,分页信息包含查询条件和偏移量,此MQ消息还是会被微服务的MQ消息者接收处理。
  4. 微服务根据接收的查询条件和分页信息,从数据库获取到数据后,根据索引结构的定义,将数据组装成ES支持的JSON格式,并执行bulk命令,将数据发送给Elasticsearch集群。

这样就可以完成索引的重建工作。

方案特点

MQ中间件的选型不做具体要求,常见的rabitmq、activemq、rocketmq等均可。

在微服务模块方面,提供MQ消息处理接口、数据处理模块需要事先开发的,一般是创建新的索引时,配套把重建的功能也一起做好。整体功能共用一个topic,针对每个索引,有单独的结构定义和MQ消息处理tag,代码尽可能复用。处理的批次大小需要根据实际的情况设置。

微服务模块实例会部署多个,数据是分批处理的,批次信息会一次性全部先发送给MQ,各个实例处理的数据相互不重叠,利用MQ消息的异步处理机制,可以充分利用并发的优势,加快数据重建的速度。

方案缺点

  1. 对数据库造成读取压力,短时间内大量的读操作,会占用数据库的硬件资源,严重时可能引起数据库性能下降。
  2. 网络带宽占用多,数据毕竟是从一个库传到另一个库,虽说是内网,但大量的数据传输带宽占用也需要注意。
  3. 数据重建时间稍长,跟迁移的数据量大小有关。

基于scroll+bulk+索引别名方案

整体介绍

利用Elasticsearch自带的一些工具完成索引的重建工具,当然在方案实际落地时,可能也会依赖客户端的一些功能,比如用Java客户端持续的做scroll查询、bulk命令的封装等,但与上一方案相比,最明显的区别就是:数据完全自给自足,不依赖其他数据源。

执行步骤

假设原索引名称是music,新的索引名称为music_new,Java客户端使用别名music_alias连接Elasticsearch,该别名指向原索引music。

  1. 若Java客户端没有使用别名,需要给客户端分配一个:
    PUT /music/_alias/music_alias
  2. 新建索引music_new,将mapping信息,settings信息等按新的要求全部定义好。
  3. 使用scroll api将数据批量查询出来

    GET /music/_search?scroll=1m
    {
    "query": {
        "match_all": {}
    },
    "sort": ["_doc"],
    "size":  1000
    }
  4. 采用bulk api将scoll查出来的一批数据,批量写入新索引

    POST /_bulk
    { "index":  { "_index": "music_new", "_type": "children", "_id": "1" }}
    { "name":    "wake me, shake me" }
  5. 反复执行步骤3和步骤4,查询一批导入一批,可以借助Java Client或其他语言的API支持。
  6. 切换别名music_alias到新的索引music_new上面,此时Java客户端仍然使用别名访问,也不需要修改任何代码,不需要停机。

    POST /_aliases
    {
    "actions": [
        { "remove": { "index": "music", "alias": "music_alias" }},
        { "add":    { "index": "music_new", "alias": "music_alias" }}
    ]
    }
  7. 验证别名查询的是否为新索引的数据

方案特点

在数据传输上基本自给自足,不依赖于其他数据源,Java客户端不需要停机等待数据迁移,网络传输占用带宽较小。

只是scroll查询和bulk提交这部分,数据量大时需要依赖一些客户端工具。

补充一点

在Java客户端或其他客户端访问Elasticsearch集群时,使用别名是一个好习惯。

Reindex API方案

Elasticsearch v6.3.1已经支持Reindex API,它对scroll、bulk做了一层封装,能够 对文档重建索引而不需要任何插件或外部工具。

最基础的命令:

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "music"
  },
  "dest": {
    "index": "music_new"
  }
}

响应结果:

{
  "took": 180,
  "timed_out": false,
  "total": 4,
  "updated": 0,
  "created": 4,
  "deleted": 0,
  "batches": 1,
  "version_conflicts": 0,
  "noops": 0,
  "retries": {
    "bulk": 0,
    "search": 0
  },
  "throttled_millis": 0,
  "requests_per_second": -1,
  "throttled_until_millis": 0,
  "failures": []
}

注意:
如果不手动创建新索引music_new的mapping信息,那么Elasticsearch将启动自动映射模板对数据进行类型映射,可能不是期望的类型,这点要注意一下。

version_type 属性

使用reindex api也是创建快照后再执行迁移的,这样目标索引的数据可能会与原索引有差异,version_type属性可以决定乐观锁并发处理的规则。

reindex api可以设置version_type属性,如下:

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "music"
  },
  "dest": {
    "index": "music_new"
    "version_type": "internal"
  }
}

version_type属性含义如下:

  • internal:直接拷贝文档到目标索引,对相同的type、文档ID直接进行覆盖,默认值
  • external:迁移文档到目标索引时,保留version信息,对目标索引中不存在的文档进行创建,已存在的文档按version进行更新,遵循乐观锁机制。

op_type 属性和conflicts 属性

如果op_type设置为create,那么迁移时只在目标索引中创建ID不存在的文档,已存在的文档,会提示错误,如下请求:

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "music"
  },
  "dest": {
    "index": "music_new",
    "op_type": "create"
  }
}

有错误提示的响应,节选部分:

{
  "took": 11,
  "timed_out": false,
  "total": 5,
  "updated": 0,
  "created": 1,
  "deleted": 0,
  "batches": 1,
  "version_conflicts": 4,
  "noops": 0,
  "retries": {
    "bulk": 0,
    "search": 0
  },
  "throttled_millis": 0,
  "requests_per_second": -1,
  "throttled_until_millis": 0,
  "failures": [
    {
      "index": "music_new",
      "type": "children",
      "id": "2",
      "cause": {
        "type": "version_conflict_engine_exception",
        "reason": "[children][2]: version conflict, document already exists (current version [17])",
        "index_uuid": "dODetUbATTaRL-p8DAEzdA",
        "shard": "2",
        "index": "music_new"
      },
      "status": 409
    }
   ]
}

如果加上"conflicts": "proceed"配置项,那么冲突信息将不展示,只展示冲突的文档数量,请求和响应结果将变成这样:

请求:

POST _reindex
{
  "conflicts": "proceed",
  "source": {
    "index": "twitter"
  },
  "dest": {
    "index": "new_twitter",
    "op_type": "create"
  }
}

响应:

{
  "took": 12,
  "timed_out": false,
  "total": 5,
  "updated": 0,
  "created": 1,
  "deleted": 0,
  "batches": 1,
  "version_conflicts": 4,
  "noops": 0,
  "retries": {
    "bulk": 0,
    "search": 0
  },
  "throttled_millis": 0,
  "requests_per_second": -1,
  "throttled_until_millis": 0,
  "failures": []
}

query支持

reindex api支持数据过滤、数据排序、size设置、_source选择等,也支持脚本执行,这里提供一个简单示例:

POST _reindex
{
  "size": 100, 
  "source": {
    "index": "music",
    "query": {
      "term": {
        "language": "english"
      }
    },
    "sort": {
      "likes": "desc"
    }
  },
  "dest": {
    "index": "music_new"
  }
}

小结

本篇介绍了零停机索引重建操作的三个方案,从自研功能、scroll+bulk到reindex,我们作为Elasticsearch的使用者,三个方案的参与度是逐渐弱化的,但稳定性却是逐渐上升的,我们需要清楚地去了解各个方案的优劣,适宜的场景,然后根据实际的情况去权衡,哪个方案更适合我们的业务模型,仅供参考,谢谢。

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