solrcloud Recovery原理及无法选举分片leader

Posted 2021-05-02 程序源

来源： 将将将博客

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摘要: solrcloud Recovery原理及无法选举分片leader

我们在使用SolrCloud中会经常发现会有备份的shard出现状态Recoverying，这就表明SolrCloud的数据存在着不一致性，需要进行Recovery，这个时候的SolrCloud建索引是不会写入索引文件中的(每个shard接受到update后写入自己的ulog中)。

1、solrcloud Recovery原理

1.1、Recovery原因

SolrCloud启动的时候，主要由于在建索引的时候发生意外关闭，导致一些replicat的数据与leader不一致，那么在启动的时候刚起的replicat就会从leader那里同步数据。

SolrCloud在进行leader选举中出现错误，一般出现在leader宕机引起replicat进行选举成leader过程中。

SolrCloud在进行update时候，由于某种原因leader转发update至replicat没有成功，会迫使replicat进行recoverying进行数据同步。

1.2、Recovery原理

着重介绍第三种情况的recovery

在solrcloud接受写入的过程中，不管update请求发送到哪个shard 分片中，最后在solrcloud里面进行分发的顺序都是从Leader发往Replica。Leader接受到update请求后先将document放入自己的索引文件以及update写入ulog中，然后将update同时转发给各个Replica分片。这就流程在就是之前讲到的add的索引链过程。

在索引链的add过程完毕后，SolrCloud会再依次调用finish()函数用来接受每一个Replica的响应，检查Replica的update操作是否成功。如果一旦有一个Replica没有成功，就会向update失败的Replica发送RequestRecovering命令强迫该分片进行Recoverying。

Recovery分为Peer sync和Replication两种方式

Peer sync：如果中断的时间较短，recovering node只是丢失少量update请求，那么它可以从leader的update log中获取。这个临界值是100个update请求，如果大于100，就会从leader进行完整的索引快照恢复。

Replication：如果节点下线太久以至于不能从leader那进行同步，它就会使用solr的基于http进行索引的快照恢复。

2、无法选举分片leader

无法选举分片leader有各种原因，例如分片的每个replicat都挂了（包括leader），再例如replicat均无法与zk保持联系等等，这些情况属于非常极端，不容易出现，且通过重启机器能解决问题。下面，讨论一种在实践中遇到的情况

2.1、场景描述

三台机器，各8GB内存，每台各部署一个实例，测试collection分成两片，每片2个复制集（一个leader，一个replicat）

以每秒2万左右的速度向该集群数据，写入到300多万记录时，出现查询缓慢（http请求延时），replicat出现recovering 状态；接着重启leader，这时候出现分片不可用，选举不出leader

2.2、问题分析

通过查看日志发现，leader与replicat与之间出现大量的http请求超时的情况

也就是是说在写入数据时候，leader向replicat发出的update在leader的finish里会收不到success（根据第三种Recovery情况），从而使得replicat进入recovery状态

如果replicat在recovery的时候出现leader宕机

replicat会试图成为leader，而此时replicat真是recovery状态，势必选举成leader失败（片再无其它可用replicat，只有一个leader和一个replicat）

    接下来    接下来，分片进入无leader状态，从而导致collection不可用

2.3、解决办法

a、因为solr是http请求方式，写入只会在leader上，然后通过leader DistributedUpdate到各个replicat，评估leader的写入量，结合业务场景是否有这么大的写入量，增加collection的分片来分摊写入

 b、增加分片的replicat，上述情况是一个leader，一个replicat，当leader与某一个replicat出现某种原因，导致replicat进入recovery状态，而恰好leader宕机，只能选择该recovery状态的replicat成为leader，必然会失败，如果有多个replicat，就会降低出现这种情况的几率，从而可以从其它replicat中选择一个leader。

 c、如果多个replicat同时出现recovery状态，而且leader宕机（这是极端例子），只能stop所有机器，然后重启

2.4、注意

a、在增加replicat的同时，也会降低片的写入的速度（因为写入会DistributedUpdate到各个replicat），可以考虑先停掉所以的replicat，等leader写入完成以后，再启动replicat，不过这只适用于离线场景，在实时场景，往往有大量的查询业务需要replicat分担，写入与查询是并行量大

b、在数据dataimport阶段，写入量大，即使查询超时也不要去强行stop leader

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