Solución de problemas de escenarios comunes de cerebro dividido (Split-Brain) en clústeres de Elasticsearch.

Solución de problemas de escenarios comunes de "Split-Brain" en clústeres de Elasticsearch

Elasticsearch, un potente motor de búsqueda y análisis distribuido, depende de una red estable y una configuración adecuada para mantener la integridad del clúster. Un escenario de "split-brain" (cerebro dividido) ocurre cuando un clúster se divide en múltiples grupos de nodos independientes, cada uno creyendo que es el maestro. Esto conduce a inconsistencias de datos, falta de respuesta de los nodos y, potencialmente, pérdida de datos. Comprender las causas y saber cómo diagnosticar y resolver estos problemas es crucial para mantener un entorno Elasticsearch saludable.

Este artículo lo guiará a través de las causas comunes de los escenarios de split-brain de Elasticsearch, centrándose en problemas relacionados con la red y configuraciones incorrectas de quórum. Proporcionaremos pasos prácticos, incluyendo comprobaciones de diagnóstico y ajustes de configuración, para ayudarlo a restaurar la estabilidad de su clúster y prevenir futuras ocurrencias.

Comprendiendo el Split-Brain

Una situación de split-brain surge cuando la comunicación entre los nodos, particularmente los nodos elegibles para ser maestro, se interrumpe. En un sistema distribuido como Elasticsearch, los nodos eligen un maestro para administrar las operaciones a nivel de clúster. Si el nodo maestro se vuelve inalcanzable, o si las particiones de red aíslan grupos de nodos, se puede elegir un nuevo maestro dentro de cada grupo aislado. Esto crea estados de clúster conflictivos, ya que cada "maestro" opera de forma independiente, lo que lleva al temido split-brain.

Consecuencias clave del split-brain incluyen:

• Inconsistencia de datos: Los índices pueden actualizarse en una partición pero no en la otra.
• Falta de respuesta de los nodos: Los nodos pueden volverse incapaces de unirse o comunicarse eficazmente.
• Fallos de escritura: Las operaciones que requieren coordinación a nivel de clúster fallarán.
• Posible pérdida de datos: Si las particiones persisten y no se fusionan correctamente, se pueden perder datos.

Causas Comunes y Pasos de Diagnóstico

Los problemas de split-brain a menudo se basan en la inestabilidad de la red o en configuraciones incorrectas del clúster. Aquí están los culpables más comunes y cómo diagnosticarlos:

1. Particiones de Red

Los problemas de red son la causa más frecuente de split-brain. Esto puede variar desde problemas generales de conectividad de red hasta firewalls mal configurados o problemas de enrutamiento que aíslan nodos o zonas de disponibilidad completas.

Pasos de Diagnóstico:

• Ping y Traceroute: Desde cada nodo, intente hacer ping y traceroute a todos los demás nodos del clúster. Busque pérdida de paquetes, alta latencia o hosts inalcanzables.
  bash # Ejemplo en un sistema Linux/macOS ping <ip_otro_nodo> traceroute <ip_otro_nodo>
• Comprobar Reglas de Firewall: Asegúrese de que el puerto de transporte de Elasticsearch (por defecto 9300) esté abierto entre todos los nodos. Los firewalls pueden ser una fuente común de problemas de conectividad intermitentes.
• Verificar Infraestructura de Red: Examine routers, switches y balanceadores de carga en busca de errores de configuración o signos de fallo.
• Especificidades del Proveedor de la Nube: Si se ejecuta en un entorno de nube (AWS, GCP, Azure), verifique los grupos de seguridad, las listas de control de acceso a la red (NACL) y las tablas de enrutamiento de la red privada virtual (VPC) en busca de restricciones.
• Analizar Registros de Elasticsearch: Busque registros que mencionen errores como [connection_exception], [netty], [remote_transport] o [master_not_discovered]. Estos a menudo indican fallos de comunicación relacionados con la red.

2. Fallos de Nodos Elegibles para Maestro

Cuando los nodos elegibles para maestro fallan o no están disponibles, el clúster intenta elegir un nuevo maestro. Si una partición de red impide que los nodos se vean entre sí, se pueden producir múltiples elecciones de maestro simultáneamente, lo que lleva a un split-brain.

Pasos de Diagnóstico:

• Monitorizar Nodos Maestro: Utilice la API _cat/master para ver qué nodo es actualmente el maestro elegido.
  bash GET _cat/master?v
• Comprobar Estado de los Nodos: La API _cat/nodes proporciona una visión general de todos los nodos del clúster y sus roles.
  bash GET _cat/nodes?v
• Analizar Salud del Clúster: La API _cluster/health muestra la salud general del clúster. Un estado amarillo o rojo a menudo indica problemas con la asignación de shards, lo que puede estar relacionado con el split-brain.
  bash GET _cluster/health

3. Configuración Incorrecta del Quórum (discovery.zen.minimum_master_nodes)

Esta configuración es crítica para prevenir el split-brain. Define el número mínimo de nodos elegibles para maestro que deben estar disponibles para que un clúster elija un maestro y opere. Si este valor se establece demasiado bajo, una minoría de nodos aún puede formar un quórum y elegir un maestro, incluso si están aislados del resto del clúster.

Mejor Práctica: Establezca discovery.zen.minimum_master_nodes en (N / 2) + 1, donde N es el número de nodos elegibles para maestro en su clúster. Esto asegura que una mayoría de nodos elegibles para maestro deben estar presentes para una elección de maestro.

Ejemplo de Configuración (en elasticsearch.yml):

Si tiene 3 nodos elegibles para maestro:

discovery.zen.minimum_master_nodes: 2 # (3 / 2) + 1 = 2

Si tiene 5 nodos elegibles para maestro:

discovery.zen.minimum_master_nodes: 3 # (5 / 2) + 1 = 3

Nota Importante para Elasticsearch 7.x y posteriores:

En las versiones 7.0 y superiores de Elasticsearch, discovery.zen.minimum_master_nodes está obsoleto y reemplazado por cluster.initial_master_nodes. Para Elasticsearch 7.x, si está realizando una actualización, aún puede encontrar problemas relacionados con la configuración antigua. En Elasticsearch 8.x y posteriores, el clúster maneja esto automáticamente según la configuración de nodos maestros iniciales durante el arranque. El nuevo enfoque recomendado para arrancar un clúster es usar cluster.initial_master_nodes.

# Para Elasticsearch 7.x, se usa durante el arranque inicial del clúster
cluster.initial_master_nodes: [ "nodo-1", "nodo-2", "nodo-3" ]

Pasos de Diagnóstico:

• Comprobar elasticsearch.yml: Examine la configuración discovery.zen.minimum_master_nodes o cluster.initial_master_nodes en todos los nodos.
• Verificar Consistencia: Asegúrese de que esta configuración sea consistente en todos los nodos elegibles para maestro.
• Recalcular: Si ha agregado o eliminado nodos elegibles para maestro recientemente, asegúrese de que este valor se recalcule y actualice correctamente.

Resolución de una Situación de Split-Brain

Resolver una situación de split-brain requiere pasos cuidadosos para garantizar la integridad de los datos. El enfoque general es identificar las particiones, detener todas excepto una, y luego permitir que el clúster se vuelva a unir.

Advertencia: Estos pasos implican detener nodos de Elasticsearch y potencialmente reiniciarlos. Siempre tenga una copia de seguridad reciente antes de intentar la recuperación.

Paso 1: Identificar las Particiones

Utilice herramientas de diagnóstico de red y la API _cat/nodes (si es accesible) para determinar cómo está particionado el clúster. Puede que necesite acceder a los registros de nodos individuales para ver qué nodos pueden comunicarse entre sí.

Paso 2: Elegir una Partición Superviviente

Decida qué partición desea que sea la autoritativa. Esta es típicamente la partición que contiene el nodo maestro que estaba activo antes de la división, o la partición con los datos más actualizados. Marque los nodos de esta partición para mantenerlos en ejecución.

Paso 3: Detener Todos los Nodos en Particiones No Supervivientes

Apague todos los procesos de Elasticsearch en los nodos que pertenecen a las particiones que no va a mantener.

Paso 4: Restablecer y Reiniciar la Partición Superviviente

En los nodos de la partición superviviente:

1. Detener Elasticsearch: Asegúrese de que todos los procesos de Elasticsearch estén detenidos.
2. Limpiar Registros de Transacciones (Opcional pero Recomendado): Para estar absolutamente seguro de la consistencia de los datos, puede limpiar los registros de transacciones en los nodos supervivientes. Este es un paso más agresivo y debe hacerse con precaución.
   • Localice el directorio de datos elasticsearch.
   • Encuentre y elimine el directorio dev/shm/elasticsearch/nodes/<node_id>/indices/<index_name>/0/translog para cada índice.
   • Precaución: Esto fuerza una reindexación desde los shards primarios. Si los shards primarios están corruptos o faltan en la partición superviviente, esto puede llevar a pérdida de datos. A menudo es más seguro dejar que el clúster se resincronice si es posible.
3. Asegurar que minimum_master_nodes sea Correcto: Verifique nuevamente que discovery.zen.minimum_master_nodes (o cluster.initial_master_nodes para versiones más nuevas) esté configurado correctamente para el número final de nodos elegibles para maestro que pretende tener en su clúster.
4. Iniciar Elasticsearch: Inicie el servicio de Elasticsearch en los nodos de la partición superviviente. Deberían poder elegir un maestro y formar un clúster estable.

Paso 5: Recuperar Otros Nodos

Una vez que la partición superviviente esté estable:

1. Iniciar Elasticsearch: Inicie el servicio de Elasticsearch en los nodos que anteriormente estaban en las particiones no supervivientes. Deberían intentar unirse al clúster existente. Elasticsearch resincronizará los datos de los shards desde los nodos primarios en el clúster ahora estable.
2. Monitorizar Salud del Clúster: Use _cat/nodes y _cluster/health para asegurarse de que todos los nodos se unan y que el estado del clúster vuelva a verde.

Estrategias de Prevención

• Monitorización Robusta de Red: Implemente monitorización integral para su infraestructura de red, prestando especial atención a la latencia y la pérdida de paquetes entre los nodos de Elasticsearch.
• Nodos Elegibles para Maestro Redundantes: Siempre tenga un número impar de nodos elegibles para maestro (al menos 3) para facilitar un quórum basado en la mayoría.
• minimum_master_nodes Correcto: Esta es su defensa principal. Asegúrese de que siempre esté configurado en (N / 2) + 1 donde N es el número de nodos elegibles para maestro.
• Aislar Nodos Elegibles para Maestro: Considere dedicar nodos específicos a ser elegibles para maestro y sepárelos de los nodos de datos para reducir la carga y la posible interferencia.
• Staging y Pruebas: Pruebe a fondo los cambios de configuración del clúster, especialmente los relacionados con la red, en un entorno de staging antes de aplicarlos a producción.
• Copias de Seguridad Regulares: Mantenga copias de seguridad regulares y automatizadas de sus datos de Elasticsearch. Este es su red de seguridad definitiva.

Conclusión

Los escenarios de split-brain en Elasticsearch pueden ser desafiantes pero a menudo son prevenibles con una configuración y monitorización diligentes. Al comprender las causas subyacentes, realizar comprobaciones de red exhaustivas y configurar correctamente los ajustes de quórum, puede reducir significativamente el riesgo de encontrar estos problemas. En caso de un split-brain, seguir un proceso de recuperación estructurado ayudará a restaurar la integridad de su clúster y garantizar la consistencia de los datos. Priorizar la prevención a través de una red robusta y configuraciones de clúster correctas es clave para mantener una implementación de Elasticsearch estable y confiable.