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Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色,怎么办?

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铭毅天下
发布2022-04-06 17:52:14
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发布2022-04-06 17:52:14
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文章被收录于专栏:铭毅天下铭毅天下

1、引言

本系列文章介绍如何修复 Elasticsearch 集群的常见错误和问题。

这是系列文章的第六篇,主要探讨:Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色,怎么办?

第一篇:Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线,怎么办?

第二篇:Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升,怎么办?

第三篇:Elasticsearch 断路器报错,怎么办?

第四篇:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?

第五篇:Elasticsearch 出现 “429 rejected” 报错,怎么办?

2、集群健康状态之红色或黄色含义

红色或黄色集群状态表示一个或多个分片丢失或未分配。

这些未分配的分片会增加数据丢失的风险,并会降低集群性能。

3、集群健康状态诊断

3.1 检测集群健康状态

命令行方式

代码语言:javascript
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GET _cluster/health?filter_path=status,*_shards

可视化方式

  • head 插件可视化
  • kibana 可视化监控

集群状态

含义

绿色

健康状态,未见异常

黄色

至少一个副本分片未分配成功

红色

至少一个主分片未分配成功

3.2 查看未分配的分片

代码语言:javascript
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GET _cat/shards?v=true&h=index,shard,prirep,state,node,unassigned.reason&s=state

几个参数解释如下:

  • v=true, 代表显示字段含义;否则首行内容不显示。
  • h=*,代表列名;
  • s=state,代表基于state方式排序。等价于:s=state:asc,默认升序方式排序。
  • prirep,代表分片类型。p:代表主分片;r:代表副本分片。

如上截图代表:order_info、test_data等索引包含未分配的副本分片,这点和集群健康状态“黄色”一致。

3.3 查看未分配的分片的原因

上面的返回结果:unassigned.reason 已经基本包含了未分配的原因。但想得到更为详细的解释,需要使用如下的命令。

代码语言:javascript
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GET _cluster/allocation/explain?filter_path=index,node_allocation_decisions.node_name,node_allocation_decisions.deciders.*
{
  "index": "order_info",
  "shard": 0,
  "primary": false
}

上面的几个参数解释如下:

  • index:索引名称,建议结合前一步指定。
  • shard:分片序号。从 0 开始计数。
  • primary:是否主分片;true 代表是;false 代表否。返回结果如下:

explanation 就是根本原因。如下 head 插件和 Kibana 都能看的更为明显。

本质原因就是:只有一个节点,但是设置了副本,导致了主分片可以分片正常,副本分片无法分配。进而导致:集群健康状态是黄色。如何修复,下文会给出答案。

4、修复非健康集群状态方案汇总

分片变得未分配的原因有很多种。下文概述了最常见的原因及其解决方案。

4.1 重新启用分片分配

适用场景:节点重启过或者设置过禁用分片分配,但之后忘记设置重新分配策略,Elasticsearch 将无法分配分片。

需要手动更新集群设置才可以实现重新分配。

代码语言:javascript
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PUT _cluster/settings
{
  "persistent" : {
    "cluster.routing.allocation.enable" : null
  }
}

4.2 调整节点下线时分片分配控制策略

当数据节点下线或特定原因宕机导致离开集群时,分片通常会变成未分配状态。造成这种情况的原因很多,比如:连接问题;比如:硬件故障问题等。

当这些故障解决后,下线节点重新加入集群,然后,Elasaticsearch 将自动分配之前因节点下线等原因导致的未分配的分片。

为了避免在上述问题上浪费资源,Elasticsearch 默认将分配延迟一分钟。根据业务实际需要,比如:因升级内存而下线数据节点的场景,可以将该延时值调大。

参考命令行如下:

代码语言:javascript
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PUT _all/_settings
{
  "settings": {
    "index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m"
  }
}

如果已恢复节点并且不想等待延迟期,则可以调用不带参数的集群 reroute API 来启动分配过程。该进程在后台异步运行。

代码语言:javascript
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POST _cluster/reroute

4.3 分片分配设置层面修复

分片分配设置错误可能会导致主分片无法分配。这些设置包括但不限于:

  • 索引层面的分片分配设置;
  • 集群层面的分片分配设置;
  • 集群层面的感知(awareness)分片分配设置。

为了获取分片分配的细节设置,推荐使用如下两个 API:

代码语言:javascript
复制
GET order_info/_settings?flat_settings=true&include_defaults=true

GET _cluster/settings?flat_settings=true&include_defaults=true

注意:

  • flat_settings 标志会影响设置列表的呈现。当 flat_settings 标志为 true 时,相关设置以平面格式返回,如上图所示。
  • include_defaults 默认值是 false,如果为 true,则代表返回集群所有缺省值。

更多参数设置,推荐阅读:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-get-settings.html

4.4 减少副本设置

为了防止硬件故障,Elasticsearch 不会将副本分配给与其主分片相同的节点。

如果没有其他数据节点可用于分配副本分片,则该副本分片保持未分配状态。如开篇截图的黄色集群状态,本质就是这个原因。要解决此问题,你可以:

  • 添加相同角色的数据节点。
  • 通过更新 index.number_of_replicas 索引设置减少每个主分片的副本数。

PS:为了保证集群线上业务的高可用性,建议每个主节点至少保留一个副本。

如下是集群层面的设置,设置后对整个集群生效。

代码语言:javascript
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PUT _settings
{
  "index.number_of_replicas": 0
}

4.5 释放或增加磁盘空间

Elasticsearch 使用 low disk watermark 低磁盘警戒水位线来确保数据节点有足够的磁盘空间来接收分片。

默认情况下,Elasticsearch 不会将分片分配给磁盘使用率超过 85% 的节点。要检查节点的当前磁盘空间,请使用 cat allocation API。

代码语言:javascript
复制
GET _cat/allocation?v=true&h=node,shards,disk.*

如果你的节点磁盘空间不足,你通常有如下四个细化方案:

  • 方案 1:升级节点以增加磁盘空间。
  • 方案 2:删除不需要的索引以释放空间。

(1)如果你使用 ILM 索引生命周期管理,则可以更新生命周期策略以使用可搜索快照或添加删除阶段。

(2)如果你不再需要搜索数据,可以使用快照将其历史数据存储在集群外。

PS:这里强调的删除索引,delete 操作,不是删除数据的 delete_by_query 操作,切记!

  • 方案 3:如果你不再写入索引,请使用强制合并 API( force merge API ) 或 ILM 的强制合并操作将其段合并为更大的段。
代码语言:javascript
复制
POST order_info/_forcemerge
  • 方案 4:如果索引是只读的,请使用 shrink index API 或 ILM 的 shrink action 来减少其主分片数。
代码语言:javascript
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PUT order_index_ext
{
  "settings": {
    "number_of_shards": 5,
    "number_of_replicas": 0
  }
}

POST order_index_ext/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"just testing..."}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"just testing..."}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"just testing..."}

PUT order_index_ext/_settings
{
  "index.blocks.write":"true"
}

POST order_index_ext/_shrink/order_shrink_index
  • 方案 5:如果你的节点具有较大的磁盘容量,你可以调大低磁盘警戒水位线的值或将其设置为显式字节值。

具体设置,参考如下:

代码语言:javascript
复制
PUT _cluster/settings
{
  "persistent": {
    "cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "30gb"
  }
}

4.6 减少 JVM 堆内存压力

分片分配需要 JVM 堆内存。高 JVM 内存压力可能会触发停止分片分配并使分片未分配的断路器(出现内存熔断现象)。

推荐阅读:Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升,怎么办?

4.7 主分片丢失情况的恢复策略

如果包含主分片的节点因故障或其他原因下线,Elasticsearch 通常可以使用另一个节点上的副本替换它。

如果包含主分片的节点无法恢复或其副本不存在或无法恢复(这是比较极端的情况),则需要从快照或原始数据源重新添加丢失的数据。

注意啦,前方高能!!!

仅当节点不再可能成功恢复时才使用此选项。因为:此过程分配一个空的主分片。如果节点稍后重新加入集群,Elasticsearch 将用这个较新的空分片中的数据覆盖其主分片,从而导致数据丢失

使用集群重新路由 reroute API 手动将未分配的主分片分配给同一角色中的另一个数据节点。将参数 accept_data_loss 设置为 true。

代码语言:javascript
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POST _cluster/reroute
{
  "commands": [
    {
      "allocate_empty_primary": {
        "index": "order_info",
        "shard": 0,
        "node": "node-1",
        "accept_data_loss": "true"
      }
    }
  ]
}

5、小结

之前也有多篇文章介绍集群非健康状态修复,如下:

干货 | Elasticsearch 集群健康值红色终极解决方案

干货 | Elasticsearch集群黄色原因的终极探秘

Elasticsearch 集群故障排查及修复指南

本篇结合最新官方文档解读,更为全面和具体。

实战环节如果遇到类似问题,建议参考本文,从上到下逐一排查,直至解决。

你在实战环节肯定也遇到集群非健康状态问题,你是如何解决的呢?欢迎留言写下你的实战思考。

参考

1. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/fix-common-cluster-issues.html

2.https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-get-settings.html

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原始发表:2022-03-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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目录
  • 1、引言
  • 2、集群健康状态之红色或黄色含义
  • 3、集群健康状态诊断
    • 3.1 检测集群健康状态
      • 3.2 查看未分配的分片
        • 3.3 查看未分配的分片的原因
        • 4、修复非健康集群状态方案汇总
          • 4.1 重新启用分片分配
            • 4.2 调整节点下线时分片分配控制策略
              • 4.3 分片分配设置层面修复
                • 4.4 减少副本设置
                  • 4.5 释放或增加磁盘空间
                    • 4.6 减少 JVM 堆内存压力
                      • 4.7 主分片丢失情况的恢复策略
                      • 5、小结
                      • 参考
                      相关产品与服务
                      Elasticsearch Service
                      腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是云端全托管海量数据检索分析服务,拥有高性能自研内核,集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群,也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务,它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
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