GitHub使用elasticsearch遇到的一些问题及解决方法

 GitHub此前的搜索使用Solr实现，新上线的搜索基于elasticsearch，运行在多个集群上。由于代码搜索索引很大，GitHub专门为其指定了一个集群。目前该集群包括26个存储节点和8个客户端节点。存储节点负责保存构成搜索索引的数据，而客户端节点负责协调查询活动。每个搜索节点中有2TB的SSD存储。

 

      发生故障时，整个集群保存了大概17TB的代码。数据以分片方式跨越整个集群存储，每个分片（shard）在另一个节点上有一份复制作为冗余，整个索引用去大约34TB存储空间。整个存储容量占用了集群总存储空间的67%左右。代码搜索集群运行在Java 6和elasticsearch 0.19.9上。当时这个集群已经正常运行了好几个月。

 

      在1月17日、星期四，准备上线这个代码搜索功能，以完成整个统一搜索的实现。后来发现elasticsearch已经发布了0.20.2版本，其中包括多个功能修复和性能改进。

他们决定推迟代码搜索上线，先升级elasticsearch，希望这可以让新功能的上线更加顺畅。

 

       在1月17日完成了升级，集群中所有节点都成功上线，而且恢复到正常的集群状态。

问题就此开始出现。

 

      从这次升级开始，集群中出现两次故障。

elasticsearch与其他使用大量单一索引存储数据的索引服务不同，它使用分片模式切分数据，这样可以很容易地将数据分布在整个集群中，而且易于管理。每个分片自己是一个Lucene索引，elasticsearch使用Lucene合并索引来聚合所有的分片搜索查询。

 

      在升级后两个小时，第一次故障出现了，恢复的过程中要重启整个集群。我们在索引日志中发现的错误信息指出：有些分片无法分配到特定节点上。进一步检查后，我们发现：这些数据分片有些区段的缓存文件已经损坏，其他在磁盘上已经丢失，但elasticsearch仍然可以恢复有损坏区段缓存的分片，它也可以恢复丢失了一份复制的分片，但是总计510个分片中有7个分片，主分片和副本都已经丢失了。

 

      我们复核了发生故障的环境，当时的结论是：我们发现的问题，来源于集群恢复带来的高负载。对问题的进一步研究后，没有发现其他elasticsearch用户遇到过类似问题。在那个周末，集群没有问题，因此我们决定发布新功能。

 

      下一次故障出现在1月24日、星期四。引起团队注意的，是他们的异常跟踪和监控系统，其中检测到大量的异常爆发。进一步调查指出：大部分异常来自代码查询的超时，以及加入新数据时更新代码搜索索引的后台作业。

 

      这一次，我们开始同时检查集群中全部节点的整体状态和elasticsearch的日志。我们发现：看似随机性的多个存储节点出现高负载。大多数节点的CPU使用率都是个位数，有几个消耗量几乎100%可用的CPU核。我们可以消除系统和IO引起的负载，在这些服务器上唯一导致高负载的是运行elasticsearch的Java进程。现在搜索和索引还是会超时，我们也在日志中注意到：一些节点被很快选为master，此后又很快被移除。为了消除这种快速切换master角色带来的潜在问题，我们决定：最好的方法，是让集群完全停机，然后将其启动，禁止数据分片的分配和重新平衡。

      这种方式让集群恢复上线，但是他们发现elasticsearch日志中有一些问题。集群重启后，他们发现有些节点无法重新加入到集群中，有些数据分片试图二次分配到同一个节点上。这次，他们求助于elasticsearch公司的技术人员，并确认：

 

      这些无法分配的分片（主分片与复制合计23个）都有数据丢失。除数据丢失外，集群花费很多时间试图恢复剩余的分片。在这次恢复过程中，我们必须多次重启整个集群，因为我们加入了多次升级和配置变更，必须要验证和再次恢复分片。这是这次故障中最耗时的部分，因为多次从磁盘中加载17TB索引数据十分缓慢。

 

      和elasticsearch的技术人员一起，他们发现集群中有些地方配置错误，或是需要调优配置，才能得到最佳性能。这次问题也让elasticsearch的技术人员也发现了elasticsearch的两个bug。还有一个很重要的原因：

 

      我们当时运行的Java 6是2009年早期的版本，其中包含多个严重bug，影响elasticsearch和Lucene，同时造成大量内存分配，导致高负载。

 

      根据他们的建议，我们马上升级了Java和elasticsearch，并按他们的推荐调整了配置。具体做法是：在我们的Puppetmaster上，针对这些特定变更，创建了一个新的话题分支，并在环境中的这些节点上运行了Puppet。使用了新的配置、新版本elasticsearch和Java7之后，此前两次故障中遇到的负载不稳定和快速master选举问题再也没有出现了。

 

但是，1月28日，又出现一次故障。不过这次与之前没有关系，完全是人为错误。

 

      一名工程师要把包含有Java和elasticsearch更新的特性分支合并到我们的生产环境中。过程中，工程师将代码搜索节点上的Puppet环境回滚到了生产环境中，这是在部署合并代码之前。这导致elasticsearch在节点上重启，因为Puppet运行在上面。

 

      我们马上就发现了问题根源，并停下集群，防止在一个集群中运行多个版本Java和elasticsearch导致任何问题。当合并代码部署后，我们在所有代码搜索节点上再次运行Puppet，启动集群。我们没有选择在集群处于降级状态时建立索引和查询，而是等它完全恢复。当集群完成恢复后，我们将代码搜索功能打开。

 

      总结这几次故障，Will指出：

 

      在将代码搜索集群中的elasticsearch升级到0.20.2版本之前，我们没有在我们的基础设施中对其进行足够测试，也没在其他集群中测试。还有一个原因是：对于代码搜索集群，我们没有足够的上线前（staging）环境。

 

      现在运行的Java版本已经经过elasticsearch团队测试，而且代码集群配置也经过他们审核，未来的审核过程也已经安排确定。

 

      对于周一的故障，我们正在开发自动化过程，保证这样的效果：如果GitHub上的分支比Puppetmaster上分支更超前，确保这个环境中的Puppet不会运行。

 

最后，elasticsearch团队提供了对运行大集群的几点优化建议：

 

1.设置ES_HEAP_SIZE环境变量，保证JVM使用的最大和最小内存用量相同。如果设置的最小和最大内存不一样，这意味着当jvm需要额外的内存时（最多达到最大内存的大小），它会阻塞java进程来分配内存给它。结合使用旧版本的java情况就可以解释为什么集群中的节点会停顿、出现高负载和不断的进行内存分配的情况。elasticsearch团队建议给es设置50%的系统内存

2.缩短recover_after_time超时配置，这样恢复可以马上进行，而不是还要再等一段时间。

3.配置minimum_master_nodes，避免多个节点长期暂停时，有些节点的子集合试图自行组织集群，从而导致整个集群不稳定。

4.在es初始恢复的时候，一些节点用完了磁盘空间。这个不知道是怎样发生的，因为整个集群只使用了总空间的67%，不过相信这是由于之前的高负载和旧java版本引起的。elasticsearch的团队也在跟进这个问题。

 

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