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Elasticsearch系列—生产集群部署(下)

2020 年 6 月 5 日
笔记
elasticsearch, Elasticsearch系列

概要

本篇继续讲解Elasticsearch集群部署的细节问题

集群重启问题

如果我们的Elasticsearch集群做了一些离线的维护操作时，如扩容磁盘，升级版本等，需要对集群进行启动，节点数较多时，从第一个节点开始启动，到最后一个节点启动完成，耗时可能较长，有时候还可能出现某几个节点因故障无法启动，排查问题、修复故障后才能加入到集群中，此时集群会干什么呢？

假设10个节点的集群，每个节点有1个shard，升级后重启节点，结果有3台节点因故障未能启动，需要耗费时间排查故障，如下图所示:

整个过程步骤如下：

集群已完成master选举(node6)，master发现未加入集群的node1、node2、node3包含的shard丢失，便立即发出shard恢复的指令。
在线的7台node，将其中一个replica shard升级为primary shard，并且进行为这些primary shard复制足够的replica shard。
执行shard rebalance操作。
故障的3台节点已排除，启动成功后加入集群。
这3台节点发现自己的shard已经在集群中的其他节点上了，便删除本地的shard数据。
master发现新的3台node没有shard数据，重新执行一次shard rebalance操作。

这个过程可以发现，多做了四次IO操作，shard复制，shard首次移动，shard本地删除，shard再次移动，这样凭空造成大量的IO压力，如果数据量是TB级别的，那费时费力不讨好。

出现此类问题的原因是节点启动的间隔时间不能确定，并且节点越多，这个问题越容易出现，如果可以设置集群等待多少个节点启动后，再决定是否对shard进行移动，这样IO压力就能小很多。

针对这个问题，我们有下面几个参数：

gateway.recover_after_nodes：集群必须要有多少个节点时，才开始做shard恢复操作。
gateway.expected_nodes: 集群应该有多少个节点
gateway.recover_after_time: 集群启动后等待的shard恢复时间

如上面的案例，我们可以这样设置：

gateway.recover_after_nodes: 8
gateway.expected_nodes: 10
gateway.recover_after_time: 5m

这三个参数的含义：集群总共有10个节点，必须要有8个节点加入集群时，才允许执行shard恢复操作，如果10个节点未全部启动成功，最长的等待时间为5分钟。

这几个参数的值可以根据实际的集群规模来设置，并且只能在elasticsearch.yml文件里设置，没有动态修改的入口。

上面的参数设置合理的情况，集群启动是没有shard移动的现象，这样集群启动的时候就可以由之前的几小时，变成几秒钟。

JVM和Thread Pool设置

一提到JVM的调优，大家都有手痒的感觉，好几百个JVM参数，说不定开启了正确的按钮，从此ES踏上高性能、高吞吐量的道路。现实情况可能是我们想多了，ES的大部分参数是经过反复论证的，基本上不用咱们太操心。

JVM GC

Elasticsearch默认使用的垃圾回收器是CMS。

## GC configuration
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly

CMS回收器是并发式的回收器，能够跟应用程序工作线程并发工作，最大程度减少垃圾回收时的服务停顿时间。

CMS还是会有两个停顿阶段，同时在回收特别大的heap时也会有一些问题。尽管有一些缺点，但是CMS对于要求低延时请求响应的软件来说，还是最佳的垃圾回收器，因此官方的推荐就是使用CMS垃圾回收器。

有一种最新的垃圾回收器叫做G1。G1回收器可以比CMS提供更少的回收停顿时间，而且能够这对大heap有更好的回收表现。它会将heap划分为多个region，然后自动预测哪个region会有最多可以回收的空间。通过回收那些region，就可以最小化停顿时长，而且可以针对大heap进行回收。

听起来还挺好的，只是G1还是比较年轻的一种垃圾回收器，而且经常会发现一些新的bug，这些bug可能会导致jvm挂掉。稳定起见，暂时不用G1，等G1成熟后ES官方推荐后再用不迟。

线程池

我们开发Java应用系统时，对系统调优的一个常见手段就是调整线程池，但在ES中,默认的threadpool设置是非常合理的，对于所有的threadpool来说，除了搜索的线程池，都是线程数量设置的跟cpu core一样多的。如果我们有8个cpu core，那么就可以并行运行8个线程。那么对于大部分的线程池来说，分配8个线程就是最合理的数量。

搜索会有一个更加大的threadpool，线程数量一般被配置为：cpu core * 3 / 2 + 1。

Elasticsearch的线程池分成两种：接受请求的线程和处理磁盘IO操作的线程，前面那种由ES管理，后一种由Lucene管理，它们之间会进行协作，ES的线程不会因为IO操作而block住，所以ES的线程设置跟CPU核数一样或略大于CPU核数即可。

服务器的计算能力是非常有限的，线程池的数量过大会导致上下文频繁切换，更费资源，如果threadpool大小设置为50，100，甚至500，会导致CPU资源利用率很低，性能反而下降。

只需要记住：用默认的线程池，如果真要修改，以CPU核数为准。

heap内存设置最佳实践

Elasticsearch默认的jvm heap内存大小是2G，如果是研发环境，我会改成512MB，但在生产环境2GB有点少。

在config/jvm.options文件下，可以看到heap的设置：

# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space

-Xms2g
-Xmx2g

分配规则

Elasticsearch使用内存主要有两个大户：jvm heap和lucene，前者ES用来存放很多数据结构来提供更快的操作性能，后者使用os cache缓存索引文件，包括倒排索引、正排索引，os cache内存是否充足，直接影响查询检索的性能。

一般的分配规则是：jvm heap占用小于一半的内存，剩下的全归lucene使用。

如果单台机器总内存64GB，那么heap顶格内存分配为32GB，因为32GB内存以下，jvm会使用compressed oops来解决object pointer耗费过大空间的问题，超过32GB后，jvm的compressed oops功能关闭，这样就只能使用64位的object pointer，会耗费更多的空间，过大的object pointer还会在cpu，main memory和LLC、L1等多级缓存间移动数据的时候，吃掉更多的带宽。最终的结果可能是50GB内存的效果和32GB一样，白白浪费了十几GB内存。

这里涉及到jvm的object pointer指针压缩技术，有兴趣可以单独了解一下。

如果单台机器总内存小于64GB，一般heap分配为总内存的一半即可，具体要看预估的数据量是多少。

如果使用超级机器，1TB内存的那种，官网不建议上那么牛逼的机器，建议分配4-32GB内存给heap，其他的全部用来做os cache，这样数据量全部缓存在内存中，不落盘查询，性能杠杠滴。

最佳实践建议

将heap的最小值和最大值设置为一样大。
elasticsearch jvm heap设置得越大，就有越多的内存用来进行缓存，但是过大的jvm heap可能会导致长时间的gc停顿。
jvm heap size的最大值不要超过物理内存的50%，才能给lucene的file system cache留下足够的内存。
jvm heap size设置不要超过32GB，否则jvm无法启用compressed oops，将对象指针进行压缩，确认日志里有[node-1] heap size [1007.3mb], compressed ordinary object pointers [true] 字样出现。
最佳实践数据：heap size设置的小于zero-based compressed ooops，也就是26GB，但是有时也可以是30GB。通过-XX:+UnlockDiagnosticVMOptions -XX:+PrintCompressedOopsMode开启对应，确认有heap address: 0x00000000e0000000, size: 27648 MB, Compressed Oops mode: 32-bit字样，而不是heap address: 0x00000000f4000000, size: 28672 MB, Compressed Oops with base: 0x00000000f3ff0000字样。

swapping问题

部署Elasticsearch的服务尽可能关闭到swap，如果内存缓存到磁盘上，那查询效率会由微秒级降到毫秒级，会造成性能急剧下降的隐患。

关闭办法:

Linux系统执行 swapoff -a 关闭swap，或在/etc/fstab文件中配置。
elasticsearch.yml中可以设置：bootstrap.mlockall: true 锁住自己的内存不被swap到磁盘上。

使用命令 GET _nodes?filter_path=**.mlockall 可以查看是否开启mlockall
响应信息：

{
  "nodes": {
    "A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ": {
      "process": {
        "mlockall": true
      }
    }
  }
}

Elasticsearch启动的几个问题

root用户启动实例的问题
如果你用root用户启动Elasticsearch的实例，将得到如下的错误提示：

org.elasticsearch.bootstrap.StartupException: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:140) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.execute(Elasticsearch.java:127) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.cli.EnvironmentAwareCommand.execute(EnvironmentAwareCommand.java:86) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.cli.Command.mainWithoutErrorHandling(Command.java:124) ~[elasticsearch-cli-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.cli.Command.main(Command.java:90) ~[elasticsearch-cli-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:93) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:86) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
Caused by: java.lang.RuntimeException: can not run elasticsearch as root
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:104) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:171) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:326) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.init(Elasticsearch.java:136) ~[elasticsearch-6.3.1.jar:6.3.1]
	... 6 more

无它，建立一个用户，专门用来启动Elasticsearch的，如esuser，相应的系统目录和数据存储目录都赋予esuser账户为归属者。

启动时提示elasticsearch process is too low，并且无法启动成功

完整的提示信息：

max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked

解决办法：设置系统参数，命令行中的esuser为建立的Linux用户。

[root@elasticsearch01 bin]# vi /etc/security/limits.conf

# 在文件最后添加
esuser hard nofile 65536
esuser soft nofile 65536
esuser soft memlock unlimited
esuser hard memlock unlimited

设置完成后，可以通过命令查看结果：

# 请求命令
GET _nodes/stats/process?filter_path=**.max_file_descriptors

# 响应结果
{
  "nodes": {
    "A1s1uus7TpuDSiT4xFLOoQ": {
      "process": {
        "max_file_descriptors": 65536
      }
    }
  }
}

提示vm.max_map_count [65530] is too low错误，无法启动实例

完整的提示信息：

max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

解决办法：添加vm.max_map_count配置项

临时设置：sysctl -w vm.max_map_count=262144

永久修改：修改vim /etc/sysctl.conf文件，添加vm.max_map_count设置

[root@elasticsearch01 bin]# vim /etc/sysctl.conf

# 在文件最后添加
vm.max_map_count=262144

# 执行命令
[root@elasticsearch01 bin]# sysctl -p

Elasticsearch实例启停

实例一般使用后台启动的方式，在ES的bin目录下执行命令：

[esuser@elasticsearch01 bin]$ nohup ./elasticsearch &
[1] 15544
[esuser@elasticsearch01 bin]$ nohup: 忽略输入并把输出追加到"nohup.out"

这个elasticsearch没有stop参数，停止时使用kill pid命令。

[esuser@elasticsearch01 bin]$ jps | grep Elasticsearch
15544 Elasticsearch
[esuser@elasticsearch01 bin]$ kill -SIGTERM 15544

发送一个SIGTERM信号给elasticsearch进程，可以优雅的关闭实例。

小结

本篇接着上篇的内容，讲解了集群重启时要注意的问题，JVM Heap设置的最佳实践，以及Elasticsearch实例启动时常见的问题解决办法，最后是Elasticsearch优雅关闭的命令。

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Tags: elasticsearch Elasticsearch系列