作者：謝澤華背景眾所周知單個機房在出現不可抗拒的問題（如斷電、斷網等因素）時，會導致無法正常提供服務，會對業務造成潛在的損失。所以在協同辦公領域，一種可以基於同城或異地多活機制的高可用設計，在保障數據一致性的同時，能夠最大程度降低由於機房的僅單點可用所導致的潛在高可用問題，最大程度上保障業務的用 ...

作者：謝澤華

背景

眾所周知單個機房在出現不可抗拒的問題（如斷電、斷網等因素）時，會導致無法正常提供服務，會對業務造成潛在的損失。所以在協同辦公領域，一種可以基於同城或異地多活機制的高可用設計，在保障數據一致性的同時，能夠最大程度降低由於機房的僅單點可用所導致的潛在高可用問題，最大程度上保障業務的用戶體驗，降低單點問題對業務造成的潛在損失顯得尤為重要。

同城雙活，對於生產的高可用保障，重大的意義和價值是不可言喻的。錶面上同城雙活只是簡單的部署了一套生產環境而已，但是在架構上，這個改變的影響是巨大的，無狀態應用的高可用管理、請求流量的管理、版本發佈的管理、網路架構的管理等，其提升的架構複雜度巨大。

結合真實的協同辦公產品：京辦（為北京市政府提供協同辦公服務的綜合性平臺）生產環境面對的複雜的政務網路以及京辦同城雙活架構演進的案例，給大家介紹下京辦持續改進、分階段演進過程中的一些思考和實踐經驗的總結。本文僅針對ES集群在跨機房同步過程中的方案和經驗進行介紹和總結。

架構

1.部署Logstash在金山雲機房上，Logstash啟動多個實例（按不同的類型分類，提高同步效率），並且和金山雲機房的ES集群在相同的VPC

2.Logstash需要配置大網訪問許可權，保證Logstash和ES原集群和目標集群互通。

3.數據遷移可以全量遷移和增量遷移，首次遷移都是全量遷移後續的增加數據選擇增量遷移。

4.增量遷移需要改造增加識別的增量數據的標識，具體方法後續進行介紹。

原理

Logstash工作原理

Logstash分為三個部分input 、filter、ouput：

1.input處理接收數據，數據可以來源ES，日誌文件，kafka等通道.

2.filter對數據進行過濾，清洗。

3.ouput輸出數據到目標設備，可以輸出到ES，kafka，文件等。

增量同步原理

對於T時刻的數據，先使用Logstash將T以前的所有數據遷移到有孚機房京東雲ES，假設用時∆T
對於T到T+∆T的增量數據，再次使用logstash將數據導入到有孚機房京東雲的ES集群
重覆上述步驟2，直到∆T足夠小，此時將業務切換到華為雲，最後完成新增數據的遷移

適用範圍：ES的數據中帶有時間戳或者其他能夠區分新舊數據的標簽

流程

準備工作

1.創建ECS和安裝JDK忽略，自行安裝即可

2.下載對應版本的Logstash，儘量選擇與Elasticsearch版本一致，或接近的版本安裝即可

https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash

1）源碼下載直接解壓安裝包，開箱即用

2）修改對記憶體使用，logstash預設的堆記憶體是1G，根據ECS集群選擇合適的記憶體，可以加快集群數據的遷移效率。

遷移索引

Logstash會幫助用戶自動創建索引，但是自動創建的索引和用戶本身的索引會有些許差異，導致最終數據的搜索格式不一致，一般索引需要手動創建，保證索引的數據完全一致。

以下提供創建索引的python腳本，用戶可以使用該腳本創建需要的索引。

create_mapping.py文件是同步索引的python腳本，config.yaml是集群地址配置文件。

註：使用該腳本需要安裝相關依賴

yum install -y PyYAML
yum install -y python-requests

拷貝以下代碼保存為 create_mapping.py：

import yaml
import requests
import json
import getopt
import sys

def help():
    print
    """
    usage:
    -h/--help print this help.
    -c/--config config file path, default is config.yaml
    
    example:  
    python create_mapping.py -c config.yaml 
    """
def process_mapping(index_mapping, dest_index):
    print(index_mapping)
    # remove unnecessary keys
    del index_mapping["settings"]["index"]["provided_name"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["uuid"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["creation_date"]
    del index_mapping["settings"]["index"]["version"]

    # check alias
    aliases = index_mapping["aliases"]
    for alias in list(aliases.keys()):
        if alias == dest_index:
            print(
                "source index " + dest_index + " alias " + alias + " is the same as dest_index name, will remove this alias.")
            del index_mapping["aliases"][alias]
    if index_mapping["settings"]["index"].has_key("lifecycle"):
        lifecycle = index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
        opendistro = {"opendistro": {"index_state_management":
                                         {"policy_id": lifecycle["name"],
                                          "rollover_alias": lifecycle["rollover_alias"]}}}
        index_mapping["settings"].update(opendistro)
        # index_mapping["settings"]["opendistro"]["index_state_management"]["rollover_alias"] = lifecycle["rollover_alias"]
        del index_mapping["settings"]["index"]["lifecycle"]
    print(index_mapping)
    return index_mapping
def put_mapping_to_target(url, mapping, source_index, dest_auth=None):
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    create_resp = requests.put(url, headers=headers, data=json.dumps(mapping), auth=dest_auth)
    if create_resp.status_code != 200:
        print(
            "create index " + url + " failed with response: " + str(create_resp) + ", source index is " + source_index)
        print(create_resp.text)
        with open(source_index + ".json", "w") as f:
            json.dump(mapping, f)
def main():
    config_yaml = "config.yaml"
    opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], '-h-c:', ['help', 'config='])
    for opt_name, opt_value in opts:
        if opt_name in ('-h', '--help'):
            help()
            exit()
        if opt_name in ('-c', '--config'):
            config_yaml = opt_value

    config_file = open(config_yaml)
    config = yaml.load(config_file)
    source = config["source"]
    source_user = config["source_user"]
    source_passwd = config["source_passwd"]
    source_auth = None
    if source_user != "":
        source_auth = (source_user, source_passwd)
    dest = config["destination"]
    dest_user = config["destination_user"]
    dest_passwd = config["destination_passwd"]
    dest_auth = None
    if dest_user != "":
        dest_auth = (dest_user, dest_passwd)
    print(source_auth)
    print(dest_auth)

    # only deal with mapping list
    if config["only_mapping"]:
        for source_index, dest_index in config["mapping"].iteritems():
            print("start to process source index" + source_index + ", target index: " + dest_index)
            source_url = source + "/" + source_index
            response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if response.status_code != 200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:" + str(
                    response.status_code) + " response is " + response.text)
                continue
            mapping = response.json()
            index_mapping = process_mapping(mapping[source_index], dest_index)

            dest_url = dest + "/" + dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, source_index, dest_auth)
            print("process source index " + source_index + " to target index " + dest_index + " successed.")
    else:
        # get all indices
        response = requests.get(source + "/_alias", auth=source_auth)
        if response.status_code != 200:
            print("*** get all index failed. resp statusCode:" + str(
                response.status_code) + " response is " + response.text)
            exit()
        all_index = response.json()
        for index in list(all_index.keys()):
            if "." in index:
                continue
            print("start to process source index" + index)
            source_url = source + "/" + index
            index_response = requests.get(source_url, auth=source_auth)
            if index_response.status_code != 200:
                print("*** get ElasticSearch message failed. resp statusCode:" + str(
                    index_response.status_code) + " response is " + index_response.text)
                continue
            mapping = index_response.json()

            dest_index = index
            if index in config["mapping"].keys():
                dest_index = config["mapping"][index]
            index_mapping = process_mapping(mapping[index], dest_index)

            dest_url = dest + "/" + dest_index
            put_mapping_to_target(dest_url, index_mapping, index, dest_auth)
            print("process source index " + index + " to target index " + dest_index + " successed.")

if __name__ == '__main__':
    main()

配置文件保存為config.yaml：

# 源端ES集群地址，加上http://
source: http://ip:port
source_user: "username"
source_passwd: "password"
# 目的端ES集群地址，加上http://
destination: http://ip:port
destination_user: "username"
destination_passwd: "password"

# 是否只處理這個文件中mapping地址的索引
# 如果設置成true，則只會將下麵的mapping中的索引獲取到併在目的端創建
# 如果設置成false，則會取源端集群的所有索引，除去（.kibana）
# 並且將索引名稱與下麵的mapping匹配，如果匹配到使用mapping的value作為目的端的索引名稱
# 如果匹配不到，則使用源端原始的索引名稱
only_mapping: true

# 要遷移的索引，key為源端的索引名字，value為目的端的索引名字
mapping:
    source_index: dest_index

以上代碼和配置文件準備完成，直接執行 python create_mapping.py 即可完成索引同步。

索引同步完成可以取目標集群的kibana上查看或者執行curl查看索引遷移情況：

GET _cat/indices?v

全量遷移

Logstash配置位於config目錄下。

用戶可以參考配置修改Logstash配置文件，為了保證遷移數據的準確性，一般建議建立多組Logstash，分批次遷移數據，每個Logstash遷移部分數據。

配置集群間遷移配置參考：

input{
    elasticsearch{
        # 源端地址
        hosts =>  ["ip1:port1","ip2:port2"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        # 需要遷移的索引列表，以逗號分隔,支持通配符
        index => "a_*,b_*"
        # 以下三項保持預設即可，包含線程數和遷移數據大小和logstash jvm配置相關
        docinfo=>true
        slices => 10
        size => 2000
        scroll => "60m"
    }
}

filter {
  # 去掉一些logstash自己加的欄位
  mutate {
    remove_field => ["@timestamp", "@version"]
  }
}

output{
    elasticsearch{
        # 目的端es地址
        hosts => ["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
 # 目的端索引名稱，以下配置為和源端保持一致
        index => "%{[@metadata][_index]}"
        # 目的端索引type，以下配置為和源端保持一致
        document_type => "%{[@metadata][_type]}"
        # 目標端數據的_id，如果不需要保留原_id，可以刪除以下這行，刪除後性能會更好
        document_id => "%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled => false
        manage_template => false
    }

    # 調試信息，正式遷移去掉
    stdout { codec => rubydebug { metadata => true }}
}

增量遷移

預處理：

@timestamp 在elasticsearch2.0.0beta版本後棄用

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.4/mapping-timestamp-field.html

本次對於京辦從金山雲機房遷移到京東有孚機房，所涉及到的業務領域多，各個業務線中所代表新增記錄的時間戳欄位不統一，所涉及到的相容工作量大，於是考慮通過elasticsearch中預處理功能pipeline進行預處理添加統一增量標記欄位：gmt_created_at，以減少遷移工作的複雜度（各自業務線可自行評估是否需要此步驟）。

PUT _ingest/pipeline/gmt_created_at
{
  "description": "Adds gmt_created_at timestamp to documents",
  "processors": [
    {
      "set": {
        "field": "_source.gmt_created_at",
        "value": "{{_ingest.timestamp}}"
      }
    }
  ]
}

檢查pipeline是否生效

GET _ingest/pipeline/*

各個index設置對應settings增加pipeline為預設預處理

PUT index_xxxx/_settings
{
  "settings": {
    "index.default_pipeline": "gmt_created_at"
  }
}

檢查新增settings是否生效

GET index_xxxx/_settings

增量遷移腳本

schedule-migrate.conf

index：可以使用通配符的方式

query: 增量同步的DSL，統一gmt_create_at為增量同步的特殊標記

schedule: 每分鐘同步一把，"* * * * *"

input {
elasticsearch {
        hosts =>  ["ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        index => "index_*"
        query => '{"query":{"range":{"gmt_create_at":{"gte":"now-1m","lte":"now/m"}}}}'
        size => 5000
        scroll => "5m"
        docinfo => true
        schedule => "* * * * *"
      }
}
filter {
     mutate {
      remove_field => ["source", "@version"]
   }
}
output {
    elasticsearch {
        # 目的端es地址
        hosts => ["http://ip:port"]
        # 安全集群配置登錄用戶名密碼
        user => "username"
        password => "password"
        index => "%{[@metadata][_index]}"
        document_type => "%{[@metadata][_type]}"
        document_id => "%{[@metadata][_id]}"
        ilm_enabled => false
        manage_template => false
    }

# 調試信息，正式遷移去掉
stdout { codec => rubydebug { metadata => true }}
}

問題：

mapping中存在join父子類型的欄位，直接遷移報400異常

[2022-09-20T20:02:16,404][WARN ][logstash.outputs.elasticsearch] Could not index event to Elasticsearch. {:status=>400, 
:action=>["index", {:_id=>"xxx", :_index=>"xxx", :_type=>"joywork_t_work", :routing=>nil}, #<LogStash::Event:0x3b3df773>], 
:response=>{"index"=>{"_index"=>"xxx", "_type"=>"xxx", "_id"=>"xxx", "status"=>400, 
"error"=>{"type"=>"mapper_parsing_exception", "reason"=>"failed to parse", 
"caused_by"=>{"type"=>"illegal_argument_exception", "reason"=>"[routing] is missing for join field [task_user]"}}}}}

解決方法：

https://discuss.elastic.co/t/an-routing-missing-exception-is-obtained-when-reindex-sets-the-routing-value/155140 https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/26183

結合業務特征，通過在filter中加入小量的ruby代碼，將_routing的值取出來，放回logstah event中，由此問題得以解決。

跨機房ES同步實戰

背景

架構

原理