Elasticsearch使用索引生命周期管理实现热温冷架构

Posted 2021-06-27 九师兄

1.概述

【Elasticsearch】Elasticsearch 索引生命周期管理

转载：使用索引生命周期管理实现热温冷架构

索引生命周期管理 (ILM) 是在 Elasticsearch 6.6（公测版）首次引入并在 6.7 版正式推出的一项功能。ILM 是 Elasticsearch 的一部分，主要用来帮助您管理索引。

在本篇博客中，我们将探讨如何使用 ILM 实现热温冷架构。热温冷架构常用于日志或指标类的时序数据。例如，假设正在使用 Elasticsearch 聚合来自多个系统的日志文件。今天的日志正在频繁地被索引，且本周的日志搜索量最大（热）。上周的日志可能会被频繁搜索，但频率没有本周日志那么高（温）。上月日志的搜索频率可能较高，也可能较低，但最好保留一段时间以防万一（冷）。

在上图中，这个集群有 19 个节点：10 个热节点、6 个温节点和 3 个冷节点。虽然使用 ILM 实现热温冷架构不需要 19 个节点，但至少需要有 2 个节点。如何确定集群规模取决于您的需求。 冷节点是可选的，它只是多提供一个建模级别来表示数据的存放位置。Elasticsearch 允许您定义哪些节点是热节点、温节点或冷节点。ILM 允许您定义何时在两个阶段之间移动，以及在进入那个阶段时如何处理索引。

对于热温冷架构，没有一成不变的设置。但是，通常而言，热节点需要较多的 CPU 资源和较快的 IO。对于温节点和冷节点来说，通常每个节点会需要更多的磁盘空间，但即便使用较少的 CPU 资源和较慢的 IO 设备，也能勉强应付。

好，我们开始吧……

配置分片分配感知

由于热温冷依赖于分片分配感知，因此，我们首先标记哪些节点是热节点、温节点和（可选）冷节点。此操作可以通过启动参数或在 elasticsearch.yml 配置文件中完成。例如：

bin/elasticsearch -Enode.attr.data=hot
bin/elasticsearch -Enode.attr.data=warm
bin/elasticsearch -Enode.attr.data=cold

（如果您当前使用的是 Elastic Cloud 上的 Elasticsearch 服务，则需要选择随 Elasticsearch 6.7+ 提供的热/温模板）

配置 ILM 策略

接下来，我们需要定义一个 ILM 策略。ILM 策略可以在您选择的任意多个索引中重用。ILM 策略分为四个主要阶段 - 热、温、冷和删除。您不需要在一个策略中定义每个阶段，ILM 会始终按该顺序执行各个阶段（跳过任何未定义的阶段）。对于每个阶段，您都需要定义进入该阶段的时间，还需要定义一组操作来按照您认为合适的方式管理索引。对于热温冷架构，您可以配置分配操作，将数据从热节点移动到温节点，继而再从温节点移动到冷节点。

除了在热温冷节点之间移动数据外，您还可以配置许多附加操作。滚动更新操作用于管理每个索引的大小或寿命。强制合并操作可用于优化索引。冻结操作可用于减少集群中的内存压力。此外，还有许多其他操作；请参考适用于您的 Elasticsearch 版本的文档，以了解可供使用的操作。

基本 ILM 策略

下面我们来看一个非常基本的 ILM 策略：

PUT /_ilm/policy/my_policy
{
  "policy":{
    "phases":{
      "hot":{
        "actions":{
          "rollover":{
            "max_size":"50gb",
            "max_age":"30d"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这个策略规定，在索引存储时间达到 30 天后或者索引大小达到 50GB（基于主分片）时，就会滚动更新该索引并开始写入一个新索引。

ILM 和索引模板

接下来，我们需要将这个 ILM 策略与索引模板关联起来：

PUT _template/my_template
{
  "index_patterns": ["test-*"],
  "settings": {
    "index.lifecycle.name": "my_policy",
    "index.lifecycle.rollover_alias": "test-alias" 
  }
}

注意：当使用滚动更新操作在索引模板中（而不是直接在索引上）指定 ILM 策略时，必需进行此关联。

对于包括滚动更新操作的策略，您还必须在创建索引模板后使用写入别名启动索引。

PUT test-000001 
{
  "aliases": {
    "test-alias":{
      "is_write_index": true 
    }
  }
} 

假设进行滚动更新的所有要求均得到正确满足，任何以 test-* 开头的新索引将在 30 天后或达到 50GB 时自动滚动更新。通过使用滚动更新管理以 max_size 开头的索引后，可以极大减少索引的分片数量，进而减少开销。

配置用于采集的 ILM 策略

Beats 和 Logstash 都支持 ILM，并在启用后将设置一个类似上例所示的默认策略。此外，Beats 和 Logstash 还将处理滚动更新操作的所有要求。这就意味着，当为 Beats 和 Logstash 启用 ILM 时，除非您的每天索引量很大（大于 50GB/天），否则索引大小将可能是确定何时创建新索引的主要因素（这是一件好事！）。从 7.0.0 开始，带有滚动更新的 ILM 将是 Beats 和 Logstash 的默认配置。

不过，由于针对热温冷架构没有一成不变的设置，因此，Beats 和 Logstash 将不会随附热温冷策略。我们可以制定一个适用于热温冷的新策略，并在这一过程中进行一些优化。

我们虽然可以更新 Beats 或 Logstash 默认策略，但这会模糊默认值和定制值之间的界限。此外，更新默认策略还会增加未来版本无法应用正确策略的风险（7.0+ 的 Beats 模板默认值将会有更改）。我们可以使用 Beats 和 Logstash 配置，通过其各自的配置来定义定制策略。这种方法也未尝不可，但您可能需要更改数百（或数千）个 Beats 的配置才能更改 ILM 策略。这里描述的第三种方法，通过利用多模板匹配来允许 Elasticsearch 保持对 ILM 策略的完全控制。

针对热温冷优化 ILM 策略

首先，让我们创建一个针对热温冷架构优化的 ILM 策略。再次强调，这不是一刀切的设置，您的要求将有所不同。

PUT _ilm/policy/hot-warm-cold-delete-60days
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": {
        "actions": {
          "rollover": {
            "max_size":"50gb",
            "max_age":"30d"
          },
          "set_priority": {
            "priority":50
          }
        }
      },
      "warm": {
        "min_age":"7d",
        "actions": {
          "forcemerge": {
            "max_num_segments":1
          },
          "shrink": {
            "number_of_shards":1
          },
          "allocate": {
            "require": {
              "data": "warm"
            }
          },
          "set_priority": {
            "priority":25
          }
        }
      },
      "cold": {
        "min_age":"30d",
        "actions": {
          "set_priority": {
            "priority":0
          },
          "freeze": {},
          "allocate": {
            "require": {
              "data": "cold"
            }
          }
        }
      },
      "delete": {
        "min_age":"60d",
        "actions": {
          "delete": {}
        }
      }
    }
  }
}

热

这个 ILM 策略首先会将索引优先级设置为一个较高的值，以便热索引在其他索引之前恢复。30 天后或达到 50GB 时（符合任何一个即可），该索引将滚动更新，系统将创建一个新索引。该新索引将重新启动策略，而当前的索引（刚刚滚动更新的索引）将在滚动更新后等待 7 天再进入温阶段。

温

索引进入温阶段后，ILM 会将索引收缩到 1 个分片，将索引强制合并为 1 个段，并将索引优先级设置为比热阶段低（但比冷阶段高）的值，通过分配操作将索引移动到温节点。完成该操作后，索引将等待 30 天（从滚动更新时算起）后进入冷阶段。

冷

索引进入冷阶段后，ILM 将再次降低索引优先级，以确保热索引和温索引得到先行恢复。然后，ILM 将冻结索引并将其移动到冷节点。完成该操作后，索引将等待 60 天（从滚动更新时算起）后进入删除阶段。

删除

我们还没有讨论过这个删除阶段。简单来说，删除阶段具有用于删除索引的删除操作。在删除阶段，您将始终需要有一个 min_age 条件，以允许索引在给定时段内待在热、温或冷阶段。