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Elasticsearch集群的脑裂问题该怎么解决

这篇文章给大家介绍Elasticsearch集群的脑裂问题该怎么解决,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。

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#Elasticsearch集群的脑裂问题 正常情况下,集群中的所有的节点,应该对集群中master的选择是一致的,这样获得的状态信息也应该是一致的,不一致的状态信息,说明不同的节点对master节点的选择出现了异常——也就是所谓的脑裂问题。这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作。

可能导致的原因:

  1. 网络:由于是内网通信,网络通信问题造成某些节点认为master死掉,而另选master的可能性较小;进而检查Ganglia集群监控,也没有发现异常的内网流量,故此原因可以排除。

  2. 节点负载:由于master节点与data节点都是混合在一起的,所以当工作节点的负载较大(确实也较大)时,导致对应的ES实例停止响应,而这台服务器如果正充当着master节点的身份,那么一部分节点就会认为这个master节点失效了,故重新选举新的节点,这时就出现了脑裂;同时由于data节点上ES进程占用的内存较大,较大规模的内存回收操作也能造成ES进程失去响应。所以,这个原因的可能性应该是最大的。

应对问题的办法:

  1. 对应于上面的分析,推测出原因应该是由于节点负载导致了master进程停止响应,继而导致了部分节点对于master的选择出现了分歧。为此,一个直观的解决方案便是将master节点与data节点分离。为此,我们添加了三台服务器进入ES集群,不过它们的角色只是master节点,不担任存储和搜索的角色,故它们是相对轻量级的进程。可以通过以下配置来限制其角色:

node.master: true  
node.data: false

当然,其它的节点就不能再担任master了,把上面的配置反过来即可。这样就做到了将master节点与data节点分离。当然,为了使新加入的节点快速确定master位置,可以将data节点的默认的master发现方式有multicast修改为unicast:

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false  
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["master1", "master2", "master3"]
  1. discovery.zen.ping_timeout(默认值是3秒):默认情况下,一个节点会认为,如果master节点在3秒之内没有应答,那么这个节点就是死掉了,而增加这个值,会增加节点等待响应的时间,从一定程度上会减少误判。 discovery.zen.minimum_master_nodes(默认是1):这个参数控制的是,一个节点需要看到的具有master节点资格的最小数量,然后才能在集群中做操作。官方的推荐值是(N/2)+1,其中N是具有master资格的节点的数量(我们的情况是3,因此这个参数设置为2,但对于只有2个节点的情况,设置为2就有些问题了,一个节点DOWN掉后,你肯定连不上2台服务器了,这点需要注意)。

discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
discovery.zen.ping_timeout: 120s
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 
client.transport.ping_timeout: 60s
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["10.0.31.2", "10.0.33.2"]

真的高枕无忧了? 其实问题依然存在,ES的issue空间也在讨论一个特例情况《#2488》:即使 minimum_master_nodes 设置了一个正确的值,脑裂也有可能发生。

如何识别这个问题? 在您的集群里面尽快识别这个问题非常重要。一个比较容易的方法是定时获取每一个节点/_nodes响应,它返回了集群中所有节点的状态报告,如果两个节点返回的集群状态不一样,就是一个脑裂情况发生的警示信号。

新增解决方案 对于一个具有全功能的ES节点,必须要有一个活动的Master节点。ES1.4.0.Beta1后,新增了一项没有Master时阻塞集群操作设置:discovery.zen.no_master_block。

当集群中没有活动的Master节点后,该设置指定了哪些操作(read、write)需要被拒绝(即阻塞执行)。有两个设置值:all和write,默认为wirte。

这项配置不会对基本api(例如集群状态、节点信息和状态API)产生影响,这些节点在任何节点上执行都不会被阻塞。

ps: es的优点:因为它的开箱即用、天生集群、自动容错、扩展性强等优点,还是选择它来做全文检索

关于Elasticsearch集群的脑裂问题该怎么解决就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


本文标题:Elasticsearch集群的脑裂问题该怎么解决
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