什么是recovery？

在elasticsearch中，recovery指的是一個索引的分片分配到另外一個節(jié)點的過程，一般在快照恢復、索引復制分片的變更、節(jié)點故障或重啟時發(fā)生，由于master節(jié)點保存整個集群相關的狀態(tài)信息，因此可以判斷哪些分片需要再分配及分配到哪個節(jié)點，例如：

• 如果某個主分片在，而復制分片所在的節(jié)點掛掉了，那么master需要另行選擇一個可用節(jié)點，將這個主分片的復制分片分配到可用節(jié)點上，然后進行主從分片的數(shù)據(jù)復制。
  如果某個主分片所在的節(jié)點掛掉了，復制分片還在，那么master會主導將復制分片升級為主分片，然后再做主從分片數(shù)據(jù)復制。
• 如果某個分片的主副分片都掛掉了，則暫時無法恢復，而是要等持有相關數(shù)據(jù)的節(jié)點重新加入集群后，master才能主持數(shù)據(jù)恢復相關操作。

但是，recovery過程要消耗額外的資源，CPU、內存、節(jié)點間的網(wǎng)絡帶寬等?？赡軐е录旱姆招阅芟陆担踔敛糠止δ軙簳r無法使用，所以，有必要了解在recovery的過程和其相關的配置，來減少不必要的消耗和問題。

減少集群full restart造成的數(shù)據(jù)來回拷貝

有時候，可能會遇到es集群整體重啟的情況，比如硬件升級、不可抗力的意外等，那么再次重啟集群會帶來一個問題：某些節(jié)點優(yōu)先起來，并優(yōu)先選舉出了主節(jié)點，有了主節(jié)點，該主節(jié)點會立刻主持recovery的過程。

但此時，這個集群數(shù)據(jù)還不完整（還有其他的節(jié)點沒有起來），例如A節(jié)點的主分片對應的復制分片所在的B節(jié)點還沒起來，但主節(jié)點會將A節(jié)點的幾個沒有復制分片的主分片重新拷貝到可用的C節(jié)點上。而當B節(jié)點成功起來了，自檢時發(fā)現(xiàn)在自己節(jié)點存儲的A節(jié)點主分片對應的復制分片已經(jīng)在C節(jié)點上出現(xiàn)了，就會直接刪除自己節(jié)點中“失效”的數(shù)據(jù)（A節(jié)點的那幾個復制分片），這種情況很可能頻繁出現(xiàn)在有多個節(jié)點的集群中。

而當整個集群恢復后，其各個節(jié)點的數(shù)據(jù)分布，顯然是不均衡的（先啟動的節(jié)點把數(shù)據(jù)恢復了，后起來的節(jié)點內刪除了無效的數(shù)據(jù)），這時，master就會觸發(fā)Rebalance的過程，將數(shù)據(jù)在各個節(jié)點之間挪動，這個過程又消耗了大量的網(wǎng)絡流量。所以，我們需要合理的設置recovery相關參數(shù)來優(yōu)化recovery過程。

• 在集群啟動過程中，一旦有了多少個節(jié)點成功啟動，就執(zhí)行recovery過程，這個命令將master節(jié)點（有master資格的節(jié)點）和data節(jié)點都算在內。

gateway.expected_nodes: 3

• 有幾個master節(jié)點啟動成功，就執(zhí)行recovery的過程。

gateway.expected_master_nodes: 3

• 有幾個data節(jié)點啟動成功，就執(zhí)行recovery的過程。

gateway.expected_data_nodes: 3

當集群在期待的節(jié)點數(shù)條件滿足之前，recovery過程會等待gateway.recover_after_time指定的時間，一旦等待超時，則會根據(jù)以下條件判斷是否執(zhí)行recovery的過程：

gateway.recover_after_nodes: 3    # 3個節(jié)點（master和data節(jié)點都算）啟動成功
gateway.recover_after_master_nodes: 3  # 3個有master資格的節(jié)點啟動成功
gateway.recover_after_data_nodes: 3   # 3個有data資格的節(jié)點啟動成功

上面三個配置滿足一個就會執(zhí)行recovery的過程。
如果有以下配置的集群：

gateway.expected_data_nodes: 10
gateway.recover_after_time: 5m
gateway.recover_after_data_nodes: 8

此時的集群在5分鐘內，有10個data節(jié)點都加入集群，或者5分鐘后有8個以上的data節(jié)點加入集群，都會啟動recovery的過程。

減少主副本之間的數(shù)據(jù)復制

如果不是full restart，而是重啟單個節(jié)點，也會造成不同節(jié)點之間來復制，為了避免這個問題，可以在重啟之前，關閉集群的shard allocation。

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.enable":"none"
  }
}

當節(jié)點重啟后，再重新打開：

PUT _cluster/settings
{
  "transient": {
    "cluster.routing.allocation.enable":"all"
  }
}

這樣，節(jié)點重啟后，盡可能的從本節(jié)點直接恢復數(shù)據(jù)。但是在es1.6版本之前，既使做了以上措施，仍然會出現(xiàn)大量主副分片之間的數(shù)據(jù)拷貝，從面上看，這點讓人很不理解，主副分片數(shù)據(jù)是完全一致的，在節(jié)點重啟后，直接從本節(jié)點的副本重恢復數(shù)據(jù)就好了呀，為什么還要再從主分片再復制一遍呢？原因是在于recovery是簡單的對比主副分片的segment file（分段文件）來判斷哪些數(shù)據(jù)一致是可以本地恢復，哪些不一致的需要重新拷貝的。而不同節(jié)點的segment file是完全獨立運行的，這可能導致主副本merge的深度不完全一致，從而造成即使文檔集完全一樣，而產生的segment file卻不完全一樣。

為了解決這個問題，在es1.6版本之后，加入了synced flush（同步刷新）新特性，對于5分鐘沒有更新過的shard，會自動synced flush一下，其實就是為對應的shard加入一個synced flush id，這樣在節(jié)點重啟后，先對比主副shard的synced flush id，就可以知道兩個shard是否完全相同，避免了不必要的segment file拷貝。

需要注意的是synced flush只對冷索引有效，對于熱索引（5分鐘內有更新的索引）無效，如果重啟的節(jié)點包含有熱索引，那還是免不了大量的拷貝。如果要重啟一個包含大量熱索引的節(jié)點，可以按照以下步驟執(zhí)行重啟過程，可以讓recovery過程瞬間完成：

• 暫停數(shù)據(jù)寫入
• 關閉集群的shard allocation
• 手動執(zhí)行 POST /_flush/synced
• 重啟節(jié)點
• 重新開啟集群的shard allocation
• 等待recovery完成，當集群的health status是green后
• 重新開啟數(shù)據(jù)寫入

特大熱索引為何恢復慢

對于冷索引，由于數(shù)據(jù)不再更新（對于elasticsearch來說，5分鐘，很久了），利用synced flush可以快速的從本地恢復數(shù)據(jù)，而對于熱索引，特別是shard很大的熱索引，除了synced flush派不上用場，從而需要大量跨節(jié)點拷貝segment file以外，translog recovery可能是導致慢的更重要的原因。
我們來研究下這個translog recovery是什么鬼！
當節(jié)點重啟后，從主分片恢復數(shù)據(jù)到復制分片需要經(jīng)歷3個階段：

• 第一階段，對于主分片上的segment file做一個快照，然后拷貝到復制分片所在的節(jié)點，在數(shù)據(jù)拷貝期間，不會阻塞索引請求，新增的索引操作會記錄到translog中（理解為于臨時文件）。
• 第二階段，對于translog做一個快照，此快照包含第一階段新增的索引請求，然后重放快照里的索引操作，這個階段仍然不會阻塞索引請求，新增索引操作記錄到translog中。
• 第三階段，為了能達到主副分片完全同步，阻塞新索引請求，然后重放上一階段新增的translog操作。

由此可見，在recovery過程完成之前，translog是不能被清除掉的。如果shard比較大，第一階段會耗時很長，會導致此階段產生的translog很大，重放translog要比簡單的文件拷貝耗時更長，因此第二階段的translog耗時也顯著的增加了。等到了第三階段，需要重放的translog可能會比第二階段更多。要命的是，第三階段是會阻塞新索引（寫入）請求的，在對寫入實時性要求很高的場合，這就會導致性能下降，非常影響用戶體驗。因此，要加快特大熱索引恢復速度，最好是參照上一節(jié)中的方式：

• 暫停數(shù)據(jù)寫入。
• 手動synced flush。
• 等待數(shù)據(jù)恢復完成后。
• 重新恢復數(shù)據(jù)寫入。

這樣就會把數(shù)據(jù)延遲影響降到最低。

歡迎斧正，that's all see also：[本文主要參考：Elasticsearch Recovery詳解]

(https://blog.csdn.net/u012450329/article/details/52881045) | [cat recovery]

(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cat-recovery.html) | [Indices Recovery]

(https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/recovery.html)

以上就是Elasticsearch索引的分片分配Recovery使用講解的詳細內容，更多關于Elasticsearch索引的分片分配Recovery 的資料請關注腳本之家其它相關文章！