1.说明
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索引擎，为用户提供搜索服务，当我们决定存储某种数据时，在创建索引的时候需要数据结构完整确定下来，与此同时索引的设定和很多固定配置将不能改变。当需要改变数据结构时就需要重建索引，为此，Elasticsearch团队提供了辅助工具帮助开发人员进行索引重建。
零停机完成索引重建的三种方案。
2.方案一:外部数据导入方案
1)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，可以从数据库将数据查询出来，重新灌到Elasticsearch即可。
2)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：
3)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。
4)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。
5)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。
3.方案二:基于scroll+bulk+索引别名方案
1)整体介绍
利用Elasticsearch自带的一些工具完成索引的重建工作，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。数据完全自给自足，不依赖其他数据源。
2)执行步骤
假设原索引名称是book，新的索引名称为book_new，Java客户端使用别名book_alias连接
Elasticsearch，该别名指向原索引book。
1. 若Java客户端没有使用别名，需要给客户端分配一个: PUT /book/_alias/book_alias
2. 新建索引book_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
为了使用 scroll，初始搜索请求应该在查询中指定 scroll 参数，这可以告诉 Elasticsearch 需要保持搜索的上下文环境多久,1m 就是一分钟。
GET /book/_search?scroll=1m
{
"query": {
"match_all": {}
},
"sort": ["_doc"],
"size": 2
}
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": "book_new", "_id": "对应的id值" }}
{ 查询出来的数据值 }
5. 反复执行修改后的步骤3和步骤4，查询一批导入一批，以后可以借助Java Client或其他语言的API支持。
注意做3时需要指定上一次查询的 scroll_id
GET /_search/scroll
{
"scroll": "1m",
"scroll_id" : "步骤三中查询出来的值"
}
6. 切换别名book_alias到新的索引book_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": "book", "alias": "book_alias" }},
{ "add": { "index": "book_new", "alias": "book_alias" }}
]
}
7. 验证别名查询的是否为新索引的数据
3)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。
4)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。
4.方案三: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。
1)最基础的命令：
POST _reindex
{
"source": {
"index": "book"
},
"dest": {
"index": "book_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book_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。
2)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": "book"
},
"dest": {
"index": "book_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。
3)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": "book"
},
"dest": {
"index": "book_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": "book_new",
"type": "children",
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": "book"
},
"dest": {
"index": "book_new",
"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": []
}
4)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": "book",
"query": {
"term": {
"language": "english"
}
},
"sort": {
"likes": "desc"
}
},
"dest": {
"index": "book_new"
}
}
5.小结
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.
