【DevOps】Elasticsearch 数据跨集群同步方案
目录1、Elasticsearch Cross-Cluster Replication (CCR)
1.1、长处
1.2、缺点
1.3、步调
1.4、示例
2. Logstash 或其他 ETL 工具
2.1、长处
2.2、缺点
2.3、步调
3. Apache Kafka 或 RabbitMQ
3.1、长处
3.2、缺点
3.3、步调
4、利用 Reindex API 进行跨集群同步
4.1、长处
4.2、缺点
4.3、步调
4.4、示例
总结
跨集群同步 ES 数据，意味着您希望将一个 Elasticsearch 集群的数据及时或接近及时地复制到另一个集群。 这对于劫难规复、地理位置分布、数据隔离等场景非常有用。我会详细解说Elasticsearch 数据跨集群同步的几种方案，并结合示例代码和配置，帮助您更好地明白。
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1、Elasticsearch Cross-Cluster Replication (CCR)
CCR 是 Elasticsearch 官方提供的跨集群复制解决方案，适用于需要及时或接近及时数据同步的场景。它允许您将一个集群中的索引复制到另一个集群，并保持数据同步。
1.1、长处
[*]及时同步: 数据更改会自动从领导者索引复制到跟随者索引。
[*]易于配置: CCR 的配置相对简单，只需要在源集群和目标集群上进行少量配置即可。
[*]高性能: CCR 利用 Elasticsearch 的内部机制进行数据复制，性能优异。
1.2、缺点
[*]版本要求: 仅支持 Elasticsearch 6.7 及更高版本。
[*]网络耽误: 对网络耽误敏感，如果两个集群之间的网络耽误较高，大概会影响同步性能。
1.3、步调
[*] 启用 CCR:
[*]在源集群和目标集群的 elasticsearch.yml 文件中添加以下配置： xpack.security.enabled: true
xpack.license.self_generated.type: trial
xpack.ccr.enabled: true
[*]重启两个集群。
[*] 创建 Follower Index:
[*]在目标集群上实行以下哀求，创建 follower index 并指定要同步的 leader index: PUT <follower_index_name>
{
"index": {
"remote": {
"name": "<remote_cluster_name>",
"connection": {
"hosts": ["<leader_cluster_host_1>:<port>", "<leader_cluster_host_2>:<port>"]
}
},
"leader_index": "<leader_index_name>"
}
}
[*]将 <follower_index_name> 更换为您要创建的 follower index 名称。
[*]将 <remote_cluster_name> 更换为源集群的名称 (在 elasticsearch.yml 中配置)。
[*]将 <leader_cluster_host_1>:<port> 等更换为源集群节点的主机名和端口。
[*]将 <leader_index_name> 更换为要同步的 leader index 名称。
[*] 启动同步:
[*]CCR 会自动启动同步过程。您可以利用以下 API 监控同步状态: GET /_ccr/stats
1.4、示例
假设您有两个集群：cluster_A (源集群) 和 cluster_B (目标集群)。您希望将 cluster_A 上的索引 logs 同步到 cluster_B。
启用 CCR:
[*]在 cluster_A 和 cluster_B 的 elasticsearch.yml 文件中添加 CCR 配置 (如上所示)。
创建 Follower Index (在 cluster_B 上实行):
PUT logs_replica
{
"index": {
"remote": {
"name": "cluster_A",
"connection": {
"hosts": ["cluster_A_host_1:9200", "cluster_A_host_2:9200"]
}
},
"leader_index": "logs"
}
}
监控同步状态:
GET /_ccr/stats
2. Logstash 或其他 ETL 工具
Logstash 是一款开源的数据处置惩罚管道工具，可以用于收集、解析、转换和传输数据。您可以利用 Logstash 将数据从源 Elasticsearch 集群同步到目标 Elasticsearch 集群。
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2.1、长处
[*]灵活性: Logstash 支持各种数据源和目标，并提供了丰富的插件，可以进行数据转换和过滤。
[*]增量同步: 可以配置 Logstash 进行增量数据同步，只同步自上次同步以来更改的数据。
2.2、缺点
[*]复杂性: Logstash 的配置和维护比 CCR 更复杂。
[*]性能: Logstash 会对源集群造成肯定的性能影响。
2.3、步调
[*] 安装 Logstash: 下载并安装 Logstash。
[*] 配置 Logstash: 创建一个 Logstash 配置文件，用于从源集群读取数据，并将其写入目标集群。例如：
input {
elasticsearch {
hosts => ["<source_cluster_host_1>:<port>", "<source_cluster_host_2>:<port>"]
index => "<source_index_name>"
query => '{ "match_all": {} }'
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["<target_cluster_host_1>:<port>", "<target_cluster_host_2>:<port>"]
index => "<target_index_name>"
}
}
[*] 运行 Logstash: 利用创建的配置文件运行 Logstash。
3. Apache Kafka 或 RabbitMQ
Apache Kafka 和 RabbitMQ 是盛行的消息队列体系，可以用于构建高吞吐量、低耽误的数据管道。您可以利用它们将数据从源 Elasticsearch 集群异步复制到目标 Elasticsearch 集群。
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3.1、长处
[*]解耦: 消息队列可以解耦数据生产者和消费者，提高体系可伸缩性和可靠性。
[*]可靠性: 消息队列支持数据持久化，可以包管数据不丢失。
3.2、缺点
[*]复杂性: 利用消息队列进行数据同步需要额外的组件和配置，架构比较复杂。
3.3、步调
[*]配置消息队列: 安装并配置 Apache Kafka 或 RabbitMQ。
[*]创建生产者: 在源集群上创建数据生产者，将数据写入消息队列。
[*]创建消费者: 在目标集群上创建数据消费者，从消息队列读取数据并将其写入 Elasticsearch。
3.4、示例 (利用 Kafka):
[*] 配置 Kafka: 安装并配置 Kafka 集群。
[*] 创建生产者 (Python):
from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['<kafka_broker_1>:<port>', '<kafka_broker_2>:<port>'])
# 从 Elasticsearch 读取数据
# ...
# 将数据发送到 Kafka topic
producer.send('<topic_name>', data)
[*] 创建消费者 (Python):
from kafka import KafkaConsumer
from elasticsearch import Elasticsearch
consumer = KafkaConsumer('<topic_name>', bootstrap_servers=['<kafka_broker_1>:<port>', '<kafka_broker_2>:<port>'])
es = Elasticsearch(['<target_cluster_host_1>:<port>', '<target_cluster_host_2>:<port>'])
for message in consumer:
data = message.value
# 将数据写入 Elasticsearch
es.index(index='<target_index_name>', document=data)
4、利用 Reindex API 进行跨集群同步
Reindex API 重要用于重建索引，但它也可以用于跨集群复制数据。
4.1、长处
[*]简单易用: Reindex API 利用方便，只需要指定源集群、目标集群和索引名称即可。
[*]支持版本间迁移: 可以利用 Reindex API 将数据从较低版本的 Elasticsearch 集群迁移到较高版本的集群。
[*]灵活的数据转换: 可以在 reindex 过程中利用脚本对数据进行转换。
4.2、缺点
[*]非及时同步: Reindex API 是一次性操作，不会及时同步数据。
[*]性能: 对于大型索引，reindex 操作大概需要很长时间，而且会对源集群和目标集群造成肯定的性能影响。
4.3、步调
[*] 准备目标集群: 确保目标集群已经创建，而且具有充足的磁盘空间来存储数据。
[*] 实行 Reindex API 哀求: 在目标集群上实行以下哀求，将数据从源集群复制到目标集群：
POST _reindex
{
"source": {
"remote": {
"host": "<source_cluster_host>:<port>",
"username": "<username>",
"password": "<password>"
},
"index": "<source_index_name>"
},
"dest": {
"index": "<target_index_name>"
}
}
[*]将 <source_cluster_host>:<port> 更换为源集群节点的主机名和端口。
[*]将 <username> 和 <password> 更换为具有充足权限访问源集群的用户的根据。
[*]将 <source_index_name> 更换为要复制的索引名称。
[*]将 <target_index_name> 更换为目标索引名称。
[*] 监控 reindex 进度: 可以利用以下 API 监控 reindex 操作的进度：
GET _tasks/<task_id>
[*]将 <task_id> 更换为 reindex 操作返回的使命 ID。
4.4、示例
假设您要将名为 "source_index" 的索引从运行在 192.168.1.10:9200 的源集群复制到名为 "target_index" 的目标集群，可以利用以下命令：
curl -X POST "localhost:9200/_reindex" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
"source": {
"remote": {
"host": "https://192.168.1.10:9200",
"username": "user",
"password": "password"
},
"index": "source_index"
},
"dest": {
"index": "target_index"
}
}
'
注意事项:
[*]确保目标集群中不存在与源集群索引同名的索引，否则数据大概会被覆盖。
[*]为了提高 reindex 性能，可以调解 reindex API 的参数，例如 slices（用于并行处置惩罚）和 batch_size（用于控制每次批量处置惩罚的文档数量）。
总结
选择哪种 ES 数据跨集群同步方案取决于您的具体需求，例如数据及时性要求、数据量、集群版本、网络情况等。 CCR 是官方推荐的解决方案，配置简单，性能优异，但需要 Elasticsearch 6.7 以上版本。 Logstash 和消息队列提供了更高的灵活性和可定制性，但配置和维护更复杂。利用 Reindex API 进行跨集群同步是一种简单直接的方法，但它不适用于需要及时同步数据的场景。 对于需要定期同步数据或进行一次性数据迁移的情况，Reindex API 是一个不错的选择。
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