剖析Elasticsearch集群:分布式的三个C、translog和Lucene段

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例。本文是这个系列的第二篇,我们将讨论Elasticsearch如何处理分布式的三个C((共识(consensus)、并发(concurrency)和一致(consistency))的问题、Elasticsearch分片的内部概念,比如translog(预写日志,WAL(Write Ahead Log)),以及Lucene中的段。

在本系列的前一篇中,我们讨论了Elasticsearch的底层存储模型及CRUD(创建、读取、更新和删除)操作的工作原理。在本文中,我将分享Elasticsearch是如何应对分布式系统中的一些功能性的挑战的,以及分片的内部概念。这其中包括了一些操作方面的事情,Insight Data的工程师们已经在使用Elasticsearch构建的数据平台之上成功地实践并真正理解。我将在本文中主要讲述:

  • 共识——裂脑问题及法定票数的重要性
  • 并发
  • 一致——确保读写一致
  • Translog(预写日志)
  • Lucene的段

共识——裂脑问题及法定票数的重要性

共识是分布式系统的一项基本挑战。它要求系统中的所有进程/节点必须对给定数据的值/状态达成共识。已经有很多共识算法诸如Raft、Paxos等,从数学上的证明了是行得通的。但是,Elasticsearch却实现了自己的共识系统(zen discovery),Elasticsearch之父Shay Banon在这篇文章中解释了其中的原因。zen discovery模块包含两个部分:

  • Ping: 执行节点使用ping来发现彼此
  • 单播(Unicast):该模块包含一个主机名列表,用以控制哪些节点需要ping通

Elasticsearch是端对端的系统,其中的所有节点彼此相连,有一个master节点保持活跃,它会更新和控制集群内的状态和操作。建立一个新的Elasticsearch集群要经过一次选举,选举是ping过程的一部分,在所有符合条件的节点中选取一个master,其他节点将加入这个master节点。ping间隔参数ping_interval的默认值是1秒,ping超时参数ping_timeout的默认值是3秒。因为节点要加入,它们会发送一个请求给master节点,加入超时参数join_timeout的默认值是ping_timeout值的20倍。如果master出现问题,那么群集中的其他节点开始重新ping以启动另一次选举。这个ping的过程还可以帮助一个节点在忽然失去master时,通过其他节点发现master。

注意:默认情况下,client节点和data节点不参与这个选举过程。可以在elasticsearch.yml配置文件中,通过设置discovery.zen.master_election.filter_client属性和discovery.zen.master_election.filter_data属性为false来改变这种默认行为。

故障检测的原理是这样的,master节点会ping所有其他节点,以检查它们是否还活着;然后所有节点ping回去,告诉master他们还活着。

如果使用默认的设置,Elasticsearch有可能遭到裂脑问题的困扰。在网络分区的情况下,一个节点可以认为master死了,然后选自己作为master,这就导致了一个集群内出现多个master。这可能会导致数据丢失,也可能无法正确合并数据。可以按照如下公式,根据有资格参加选举的节点数,设置法定票数属性的值,来避免爆裂的发生。

discovery.zen.minimum_master_nodes = int(# of master eligible nodes/2)+1


这个属性要求法定票数的节点加入新当选的master节点,来完成并获得新master节点接受的master身份。对于确保群集稳定性和在群集大小变化时动态地更新,这个属性是非常重要的。图a和b演示了在网络分区的情况下,设置或不设置minimum_master_nodes属性时,分别发生的现象。

注意:对于一个生产集群来说,建议使用3个节点专门做master,这3个节点将不服务于任何客户端请求,而且在任何给定时间内总是只有1个活跃。

我们已经搞清楚了Elasticsearch中共识的处理,现在让我们来看看它是如何处理并发的。

并发

Elasticsearch是一个分布式系统,支持并发请求。当创建/更新/删除请求到达主分片时,它也会被平行地发送到分片副本上。但是,这些请求到达的顺序可能是乱序的。在这种情况下,Elasticsearch使用乐观并发控制,来确保文档的较新版本不会被旧版本覆盖。

每个被索引的文档都拥有一个版本号,版本号在每次文档变更时递增并应用到文档中。这些版本号用来确保有序接受变更。为了确保在我们的应用中更新不会导致数据丢失,Elasticsearch的API允许我们指定文件的当前版本号,以使变更被接受。如果在请求中指定的版本号比分片上存在的版本号旧,请求失败,这意味着文档已经被另一个进程更新了。如何处理失败的请求,可以在应用层面来控制。Elasticsearch还提供了其他的锁选项,可以通过这篇来阅读。

当我们发送并发请求到Elasticsearch后,接下来面对的问题是——如何保证这些请求的读写一致?现在,还无法清楚回答,Elasticsearch应落在CAP三角形的哪条边上,我不打算在这篇文章里解决这个素来已久的争辩。


但是,我们要一起看下如何使用Elasticsearch实现写读一致。

一致——确保读写一致

对于写操作而言,Elasticsearch支持的一致性级别,与大多数其他的数据库不同,允许预检查,来查看有多少允许写入的可用分片。可选的值有quorum、one和all。默认的设置为quorum,也就是说只有当大多数分片可用时才允许写操作。即使大多数分片可用,还是会因为某种原因发生写入副本失败,在这种情况下,副本被认为故障,分片将在一个不同的节点上重建。

对于读操作而言,新的文档只有在刷新时间间隔之后,才能被搜索到。为了确保搜索请求的返回结果包含文档的最新版本,可设置replication为sync(默认),这将使操作在主分片和副本碎片都完成后才返回写请求。在这种情况下,搜索请求从任何分片得到的返回结果都包含的是文档的最新版本。即使我们的应用为了更高的索引率而设置了replication=async,我们依然可以为搜索请求设置参数_preference为primary。这样,搜索请求将查询主分片,并确保结果中的文档是最新版本。

我们已经了解了Elasticsearch如何处理共识、并发和一致,让我们来看看分片内部的一些主要概念,正是这些特点让Elasticsearch成为一个分布式搜索引擎。

Translog(预写日志)

因为关系数据库的发展,预写日志(WAL)或者事务日志(translog)的概念早已遍及数据库领域。在发生故障的时候,translog能确保数据的完整性。translog的基本原理是,变更必须在数据实际的改变提交到磁盘上之前,被记录下来并提交。

当新的文档被索引或者旧的文档被更新时,Lucene索引将发生变更,这些变更将被提交到磁盘以持久化。这是一个很昂贵的操作,如果在每个请求之后都被执行。因此,这个操作在多个变更持久化到磁盘时被执行一次。正如我们在上一篇文章中描述的那样,Lucene提交的冲洗(flush)操作默认每30分钟执行一次或者当translog变得太大(默认512MB)时执行。在这样的情况下,有可能失去2个Lucene提交之间的所有变更。为了避免这种问题,Elasticsearch采用了translog。所有索引/删除/更新操作被写入到translog,在每个索引/删除/更新操作执行之后(默认情况下是每5秒),translog会被同步以确保变更被持久化。translog被同步到主分片和副本之后,客户端才会收到写请求的确认。

在两次Lucene提交之间发生硬件故障的情况下,可以通过重放translog来恢复自最后一次Lucene提交前的任何丢失的变更,所有的变更将会被索引所接受。

注意:建议在重启Elasticsearch实例之前显式地执行冲洗translog,这样启动会更快,因为要重放的translog被清空。POST /_all/_flush命令可用于冲洗集群中的所有索引。

使用translog的冲洗操作,在文件系统缓存中的段被提交到磁盘,使索引中的变更持久化。现在让我们来看看Lucene的段。

Lucene的段

Lucene索引是由多个段组成,段本身是一个功能齐全的倒排索引。段是不可变的,允许Lucene将新的文档增量地添加到索引中,而不用从头重建索引。对于每一个搜索请求而言,索引中的所有段都会被搜索,并且每个段会消耗CPU的时钟周、文件句柄和内存。这意味着段的数量越多,搜索性能会越低。

为了解决这个问题,Elasticsearch会合并小段到一个较大的段(如下图所示),提交新的合并段到磁盘,并删除那些旧的小段。


这会在后台自动执行而不中断索引或者搜索。由于段合并会耗尽资源,影响搜索性能,Elasticsearch会节制合并过程,为搜索提供足够的可用资源。

接下来有什么?

从搜索请求角度来说,一个Elasticsearch索引中给定分片内的所有Lucene段都会被搜索,但是,从Elasticsearch集群角度而言,获取所有匹配的文档或者深入有序结果文档是有害的。在本系列的后续文章中我们将揭晓原因,让我们来看一下接下来的主题,内容包括了一些在Elasticsearch中为相关性搜索结果的低延迟所做的权衡。

  • Elasticsearch准实时性方面的内容
  • 为什么搜索中的深层分页是有害的?
  • 权衡计算中搜索相关性计算中的权衡之道

剖析Elasticsearch集群系列涵盖了当今最流行的分布式搜索引擎Elasticsearch的底层架构和原型实例。 本文是这个系列的第二篇。InfoQ已经得到原文著者Ronak Nathani的授权。翻译编辑:韩陆。

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