跨集群同步 ES 数据,意味着您希望将一个 Elasticsearch 集群的数据实时或接近实时地复制到另一个集群。 这对于灾难恢复、地理位置分布、数据隔离等场景非常有用。我会详细讲解Elasticsearch 数据跨集群同步的几种方案,并结合示例代码和配置,帮助您更好地理解。
1、Elasticsearch Cross-Cluster Replication (CCR)
CCR 是 Elasticsearch 官方提供的跨集群复制解决方案,适用于需要实时或接近实时数据同步的场景。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、优点
- 实时同步: 数据更改会自动从领导者索引复制到追随者索引。
- 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 使用 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。
- 网络延迟: 对网络延迟敏感,如果两个集群之间的网络延迟较高,可能会影响同步性能。
1.3、步骤
- 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: truexpack.license.self_generated.type: trialxpack.ccr.enabled: true
- 重启两个集群。 - 创建 Follower Index:- 在目标集群上执行以下请求,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>
替换为您要创建的 follower index 名称。- 将<remote_cluster_name>
替换为源集群的名称 (在elasticsearch.yml
中配置)。- 将<leader_cluster_host_1>:<port>
等替换为源集群节点的主机名和端口。- 将<leader_index_name>
替换为要同步的 leader index 名称。 - 启动同步:- CCR 会自动启动同步过程。您可以使用以下 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
上执行):**
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理管道工具,可以用于收集、解析、转换和传输数据。您可以使用 Logstash 将数据从源 Elasticsearch 集群同步到目标 Elasticsearch 集群。
2.1、优点
- 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 会对源集群造成一定的性能影响。
2.3、步骤
- 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: 使用创建的配置文件运行 Logstash。
3. Apache Kafka 或 RabbitMQ
Apache Kafka 和 RabbitMQ 是流行的消息队列系统,可以用于构建高吞吐量、低延迟的数据管道。您可以使用它们将数据从源 Elasticsearch 集群异步复制到目标 Elasticsearch 集群。
3.1、优点
- 解耦: 消息队列可以解耦数据生产者和消费者,提高系统可伸缩性和可靠性。
- 可靠性: 消息队列支持数据持久化,可以保证数据不丢失。
3.2、缺点
- 复杂性: 使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、步骤
- 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 (使用 Kafka):
- 配置 Kafka: 安装并配置 Kafka 集群。
- 创建生产者 (Python):
from kafka import KafkaProducerproducer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['<kafka_broker_1>:<port>', '<kafka_broker_2>:<port>'])# 从 Elasticsearch 读取数据# ...# 将数据发送到 Kafka topicproducer.send('<topic_name>', data)
- 创建消费者 (Python):
from kafka import KafkaConsumerfrom elasticsearch import Elasticsearchconsumer = 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、使用 Reindex API 进行跨集群同步
Reindex API 主要用于重建索引,但它也可以用于跨集群复制数据。
4.1、优点
- 简单易用: Reindex API 使用方便,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: 可以使用 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 过程中使用脚本对数据进行转换。
4.2、缺点
- 非实时同步: Reindex API 是一次性操作,不会实时同步数据。
- 性能: 对于大型索引,reindex 操作可能需要很长时间,并且会对源集群和目标集群造成一定的性能影响。
4.3、步骤
- 准备目标集群: 确保目标集群已经创建,并且具有足够的磁盘空间来存储数据。
- 执行 Reindex API 请求: 在目标集群上执行以下请求,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>
替换为源集群节点的主机名和端口。- 将<username>
和<password>
替换为具有足够权限访问源集群的用户的凭据。- 将<source_index_name>
替换为要复制的索引名称。- 将<target_index_name>
替换为目标索引名称。 - 监控 reindex 进度: 可以使用以下 API 监控 reindex 操作的进度:
GET _tasks/<task_id>
- 将<task_id>
替换为 reindex 操作返回的任务 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,可以使用以下命令:
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,否则数据可能会被覆盖。
- 为了提高 reindex 性能,可以调整
reindex
API 的参数,例如slices
(用于并行处理)和batch_size
(用于控制每次批量处理的文档数量)。
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,例如数据实时性要求、数据量、集群版本、网络环境等。 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。使用 Reindex API 进行跨集群同步是一种简单直接的方法,但它不适用于需要实时同步数据的场景。 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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