Elasticsearch1.7升级到2.3实践总结

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概括

简述

升级分为 Elasticsearch server 升级和 Elasticsearch client api 升级

为什么要迁移

当前团队内多个业务方公用一套 ES 集群，容易被影响，重要业务应该独自搭建一套集群

迁移的优势：

降低业务耦合性，加强不同业务隔离；
丰富的资源提供更好的服务支撑；

为什么选择 ES2.3

在 1.X 系列之上，ES2.X 算是开启了又一个重要的里程碑，文档的展示样式也体现了该版本的重要性，当然了这只是冰山一角；

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

下边是增强说明（下边两幅图说明了同一个观点：更优秀的功能集成在了 2.X 版本上）：

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

附上地址：https://www.elastic.co/blog/release-we-have 新功能

我们既然决定了迁移，那就一起升级到优秀的版本，2.3.3 是当时最新的版本, 算是比较稳定的版本，看他最近一次提交是 5.17；

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

迁移的效果如何

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

上边两个接口的迁移效果

因为上周中间才开始，还在观察期，中间的几个突兀是期间来回切换重启，缓存失效引起，当然，这个效果是 ES Server 在基本上没怎么调优的情况下的效果，之后会一遍观察，一遍调优，找出适合我们自己的配置；

ES 升级方案

升级策略

搭建自己业务独立的 ES 集群 (2.3.3)
API 更新换代

配置文件

* 以下列表中的参数可支持自动化配置，其余未列出来皆用默认配置（如有不妥，请及时纠偏，尤其是配置节点类型一列）

配置参数	功能简介	配置节点类型	自动化配置	建议配置	所属模块
`cluster.name`	集群名称	data master	√	√	cluster
node.name	节点名称	data master	√	√	node
node.master	是否是 master	data master	√	√
node.data	是否是 data	data master	√	√
index.number_of_shards	索引分片数	data master	√	√	index
index.number_of_replicas	索引备份数	data master	√	√
index.refresh_interval	refresh 时间	data master	√	√
index.merge.scheduler.max_thread_count	merge 线程数	data master	√	Χ
index.unassigned.node_left.delayed_timeout	一个 node 脱离集群后多长时间之外才开始进行一系列的备份操作	data master	√	√
index.search.slowlog.threshold.query.warn	query 慢日志时间设置	data	√	√
index.search.slowlog.threshold.fetch.warn	fetch 慢日志时间设置	data	√	√
index.indexing.slowlog.threshold.index.warn	index 慢日志时间设置	data	√	√
monitor.jvm.gc.old.warn	gc 时间设置	data master	√	√	monitor
monitor.jvm.gc.old.info		data master	√	√
monitor.jvm.gc.young.warn		data master	√	√
monitor.jvm.gc.young.info		data master	√	√
script.inline	是否支持 script 表达式搜索	data	√	Χ	script
script.indexed	是否支持 script 表达式搜索	data	√	Χ	script
path.logs	log 日志路径	data master	√	Χ	path
path.data	存储数据路径	data master	√	Χ	path
network.host	对外发布本机 ip	data master	Χ	Χ	network
transport.tcp.port	通信端口	data master	√	Χ
http.port	http 端口	data master	√	Χ
discovery.zen.ping.multicast.enabled	是否开启相同集群名称则组成集群	data master	Χ	Χ	discovery
discovery.zen.ping.unicast.hosts	单播机器列表	data master	√	Χ
discovery.zen.minimum_master_nodes	组成 master 集群的最小节点数	master	√	Χ
gateway.recover_after_data_nodes	full restart 参数设置	data	√	Χ	gateway
gateway.expected_data_nodes		data	√	Χ
gateway.expected_master_nodes		master	√	Χ
gateway.recover_after_master_nodes		master	√	Χ
gateway.expected_nodes		data master	√	Χ
gateway.recover_after_nodes		data master	√	Χ
gateway.recover_after_time		data master	√	Χ
action.disable_delete_all_indices	是否允许全部删除	data master	Χ	Χ	action
action.destructive_requires_name	是否允许正则表达式删除	data master	Χ	Χ	action
shield.enabled	是否支持 shield	data master	Χ	Χ	shield

插件

head

监控

监控方案：ElasticSearch 集群监控报警指标梳理

监控效果：这部分为内部监控

异同

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/breaking-changes-2.3.html

2.0 比 1.7 的变化

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

其中红色部分是这次迁移过程中遇到需要解决的问题，带箭头的是 ES Server 变化的相关部分，不带箭头的是代码层面需要变化的部分；

其中，代码改动部分最大的是 Query DSL changes;

2.1 的变化

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

search changes：search type 的 count 和 scan 过期了；

2.2 的变化

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

2.3 的变化

比较少，摘一个

Elasticsearch1.7 升级到 2.3 实践总结

如何同步迁移时的新需求

从 master 分支上上新开一个 branch，每次 master 增加新功能，上线之后，立马同步到新的 branch，时时保证同步性；

迁移流程

搭建一套新的 ES2.3.3 集群；
全量写入数据索引，观察 ES 写入是否正常，修改出现的问题，直至索引写入 OK；
上线每天全量刷数据到索引的服务，观察两天，索引创建过程及结果正常；
此时线上有一套 1.7 的刷索引服务和读索引服务，还有一套 ES2.3 刷索引服务，此时 ES2.3 增量索引也正常进行；
将搭建好的 ES2.3 备份集群上线，收集数据服务接入该备份集群，通过双写的方式保证数据正常；
在 3、4、5 进行期间，在测试环境上部署 ES2.3 的搜索服务，通过这段时间线下的点击来发现问题，修复直至搜索和 1.7 结果一致；
原有服务 4 台 Server，增加一台 Server，发 ES2.3API 端的分支（该分支请求 ES2.3 索引），通过流量配置平台将该台 server 流量调至 1 /50，通过观察错误日志和监控图表，直至无问题；（此时有问题，通过 OCTO 的禁用，可以瞬间恢复）
继续放开流量，一边放流量一遍观察日志和监控，直到 1 /5，没问题，然后发新加的 3 台机器，直至放入 1 / 2 流量，继续观察，无问题后，通过服务管理平台禁用原来 ES1.7 的 API 端而不是直接下掉服务（这样即使有问题，可以通过服务管理平台的禁用瞬间恢复）；PS：这个观察的时间还是蛮长的，几个小时吧
观察一段时间没什么问题，随后增加少量代码，实现一键切换的功能，验证、上线，完全上线之后，一键切换到备份集群，没什么问题，再切回来；
观察整个周末线上服务的一个运行情况，基本无大碍（有一个 GC 的问题，已经整理到需要解决的问题里边），然后将数据收集服务里边的一些定时任务迁移到 ES2.3 的收集服务里边，上线；
截止到上周末为止，升级、迁移基本完成，原有集群任务还在跑，考虑再跑这周，下周跑几天，没有问题的话，做一下善后处理，下掉对 ES1.7 的完全引用，收拾收拾代码，开始 ES2.3 的业务之旅；