Dépannage des scénarios courants de split-brain de cluster Elasticsearch

Dépannage des scénarios courants de partitionnement de cerveau (Split-Brain) dans Elasticsearch

Elasticsearch, un moteur de recherche et d'analyse distribué puissant, repose sur un réseau stable et une configuration appropriée pour maintenir l'intégrité du cluster. Un scénario de « split-brain » (partitionnement du cerveau) se produit lorsqu'un cluster se divise en plusieurs groupes de nœuds indépendants, chacun se croyant le maître. Cela entraîne des incohérences de données, une non-réactivité des nœuds et potentiellement une perte de données. Comprendre les causes et savoir comment diagnostiquer et résoudre ces problèmes est crucial pour maintenir un environnement Elasticsearch sain.

Cet article vous guidera à travers les causes courantes des scénarios de split-brain dans Elasticsearch, en se concentrant sur les problèmes liés au réseau et les erreurs de configuration du quorum. Nous fournirons des étapes pratiques, y compris des vérifications diagnostiques et des ajustements de configuration, pour vous aider à restaurer la stabilité de votre cluster et à prévenir les occurrences futures.

Comprendre le Split-Brain

Une situation de split-brain survient lorsque la communication entre les nœuds, en particulier les nœuds éligibles au rôle de maître, est perturbée. Dans un système distribué comme Elasticsearch, les nœuds élisent un maître pour gérer les opérations à l'échelle du cluster. Si le nœud maître devient inaccessible, ou si des partitions réseau isolent des groupes de nœuds, un nouveau maître peut être élu au sein de chaque groupe isolé. Cela crée des états de cluster conflictuels, car chaque « maître » fonctionne indépendamment, menant au redouté split-brain.

Les principales conséquences du split-brain sont :

• Incohérence des données : Les index peuvent être mis à jour dans une partition mais pas dans l'autre.
• Non-réactivité des nœuds : Les nœuds peuvent devenir incapables de rejoindre le cluster ou de communiquer efficacement.
• Échecs d'écriture : Les opérations nécessitant une coordination à l'échelle du cluster échoueront.
• Perte potentielle de données : Si les partitions persistent et ne sont pas fusionnées correctement, des données peuvent être perdues.

Causes courantes et étapes de diagnostic

Les problèmes de split-brain trouvent souvent leur origine dans l'instabilité du réseau ou des paramètres incorrects du cluster. Voici les coupables les plus courants et comment les diagnostiquer :

1. Partitions réseau

Les problèmes réseau sont la cause la plus fréquente du split-brain. Cela peut aller de problèmes généraux de connectivité réseau à des configurations erronées de pare-feu ou des problèmes de routage qui isolent des nœuds ou des zones de disponibilité entières.

Étapes de diagnostic :

• Ping et Traceroute : Depuis chaque nœud, essayez d'effectuer un ping et un traceroute vers tous les autres nœuds du cluster. Recherchez la perte de paquets, une latence élevée ou des hôtes inaccessibles.
  bash # Exemple sur un système Linux/macOS ping <other_node_ip> traceroute <other_node_ip>
• Vérifier les règles du pare-feu : Assurez-vous que le port de transport d'Elasticsearch (par défaut 9300) est ouvert entre tous les nœuds. Les pare-feu peuvent être une source courante de problèmes de connectivité intermittents.
• Vérifier l'infrastructure réseau : Examinez les routeurs, les commutateurs et les équilibreurs de charge pour détecter toute erreur de configuration ou tout signe de défaillance.
• Spécificités des fournisseurs de cloud : Si vous utilisez un environnement cloud (AWS, GCP, Azure), vérifiez les groupes de sécurité, les listes de contrôle d'accès réseau (NACL) et les tables de routage du réseau privé virtuel (VPC) pour détecter les restrictions.
• Analyser les journaux Elasticsearch : Recherchez les journaux mentionnant les erreurs [connection_exception], [netty], [remote_transport] ou [master_not_discovered]. Celles-ci indiquent souvent des échecs de communication liés au réseau.

2. Défaillances des nœuds éligibles au rôle de maître

Lorsque les nœuds éligibles au rôle de maître tombent en panne ou deviennent inaccessibles, le cluster tente d'élire un nouveau maître. Si une partition réseau empêche les nœuds de se voir, plusieurs élections de maîtres peuvent se produire simultanément, entraînant un split-brain.

Étapes de diagnostic :

• Surveiller les nœuds maîtres : Utilisez l'API _cat/master pour voir quel nœud est actuellement le maître élu.
  bash GET _cat/master?v
• Vérifier l'état des nœuds : L'API _cat/nodes fournit un aperçu de tous les nœuds du cluster et de leurs rôles.
  bash GET _cat/nodes?v
• Analyser la santé du cluster : L'API _cluster/health indique la santé globale du cluster. Un statut jaune ou rouge indique souvent des problèmes d'allocation de fragments, ce qui peut être lié au split-brain.
  bash GET _cluster/health

3. Configuration incorrecte du quorum (discovery.zen.minimum_master_nodes)

Ce paramètre est critique pour prévenir le split-brain. Il définit le nombre minimum de nœuds éligibles au rôle de maître qui doivent être disponibles pour qu'un cluster élise un maître et fonctionne. Si cette valeur est définie trop bas, une minorité de nœuds peut toujours former un quorum et élire un maître, même s'ils sont isolés du reste du cluster.

Meilleure pratique : Définissez discovery.zen.minimum_master_nodes à (N / 2) + 1, où N est le nombre de nœuds éligibles au rôle de maître dans votre cluster. Cela garantit qu'une majorité de nœuds éligibles au rôle de maître doit être présente pour une élection de maître.

Exemple de configuration (dans elasticsearch.yml) :

Si vous avez 3 nœuds éligibles au rôle de maître :

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

Si vous avez 5 nœuds éligibles au rôle de maître :

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

Note importante pour Elasticsearch 7.x et versions ultérieures :

Dans les versions 7.0 et supérieures d'Elasticsearch, discovery.zen.minimum_master_nodes est déprécié et remplacé par cluster.initial_master_nodes. Pour Elasticsearch 7.x, si vous effectuez une mise à niveau, vous pourriez toujours rencontrer des problèmes liés à l'ancien paramètre. Dans Elasticsearch 8.x et versions ultérieures, le cluster gère cela automatiquement en fonction de la configuration des nœuds maîtres initiaux lors de l'amorçage (bootstrap). La nouvelle approche recommandée pour amorcer un cluster consiste à utiliser cluster.initial_master_nodes.

# Pour Elasticsearch 7.x, utilisé lors de l'amorçage initial du cluster
cluster.initial_master_nodes: [ "node-1", "node-2", "node-3" ]

Étapes de diagnostic :

• Vérifier elasticsearch.yml : Examinez le paramètre discovery.zen.minimum_master_nodes ou cluster.initial_master_nodes sur tous les nœuds.
• Vérifier la cohérence : Assurez-vous que ce paramètre est cohérent sur tous les nœuds éligibles au rôle de maître.
• Recalculer : Si vous avez récemment ajouté ou supprimé des nœuds éligibles au rôle de maître, assurez-vous que cette valeur est correctement recalculée et mise à jour.

Résolution d'une situation de Split-Brain

La résolution d'une situation de split-brain nécessite des étapes minutieuses pour garantir l'intégrité des données. L'approche générale consiste à identifier les partitions, à arrêter toutes les partitions sauf une, puis à permettre au cluster de se rejoindre.

Avertissement : Ces étapes impliquent l'arrêt des nœuds Elasticsearch et potentiellement leur redémarrage. Ayez toujours une sauvegarde récente avant de tenter la récupération.

Étape 1 : Identifier les partitions

Utilisez les outils de diagnostic réseau et l'API _cat/nodes (si accessible) pour déterminer comment le cluster est partitionné. Vous devrez peut-être consulter les journaux sur les nœuds individuels pour voir quels nœuds peuvent communiquer entre eux.

Étape 2 : Choisir une partition survivante

Décidez quelle partition vous souhaitez voir devenir l'autorité. Il s'agit généralement de la partition qui contient le nœud maître qui était actif avant la scission, ou de la partition contenant les données les plus à jour. Marquez les nœuds de cette partition pour qu'ils continuent de fonctionner.

Étape 3 : Arrêter tous les nœuds dans les partitions non survivantes

Arrêtez tous les processus Elasticsearch sur les nœuds appartenant aux partitions que vous ne conservez pas.

Étape 4 : Réinitialiser et redémarrer la partition survivante

Sur les nœuds de la partition survivante :

1. Arrêter Elasticsearch : Assurez-vous que tous les processus Elasticsearch sont arrêtés.
2. Effacer les journaux de transaction (Optionnel mais recommandé) : Pour être absolument certain de la cohérence des données, vous pouvez effacer les journaux de transaction sur les nœuds survivants. Il s'agit d'une étape plus agressive et doit être effectuée avec prudence.
   • Localisez le répertoire de données elasticsearch.
   • Trouvez et supprimez le répertoire dev/shm/elasticsearch/nodes/<node_id>/indices/<index_name>/0/translog pour chaque index.
   • Attention : Cela force une réindexation à partir des fragments primaires. Si les fragments primaires sont corrompus ou manquants dans la partition survivante, cela peut entraîner une perte de données. Il est souvent plus sûr de laisser le cluster se resynchroniser si possible.
3. Assurer la correction de minimum_master_nodes : Vérifiez que discovery.zen.minimum_master_nodes (ou cluster.initial_master_nodes pour les versions plus récentes) est correctement configuré pour le nombre final de nœuds éligibles au rôle de maître que vous prévoyez d'avoir dans votre cluster.
4. Démarrer Elasticsearch : Démarrez le service Elasticsearch sur les nœuds de la partition survivante. Ils devraient être en mesure d'élire un maître et de former un cluster stable.

Étape 5 : Réintégrer les autres nœuds

Une fois la partition survivante stable :

1. Démarrer Elasticsearch : Démarrez le service Elasticsearch sur les nœuds qui faisaient auparavant partie des partitions non survivantes. Ils devraient tenter de rejoindre le cluster existant. Elasticsearch resynchronisera les données des fragments à partir des nœuds primaires du cluster désormais stable.
2. Surveiller la santé du cluster : Utilisez _cat/nodes et _cluster/health pour vous assurer que tous les nœuds rejoignent et que l'état du cluster redevient vert.

Stratégies de prévention

• Surveillance réseau robuste : Mettez en place une surveillance complète de votre infrastructure réseau, en portant une attention particulière à la latence et à la perte de paquets entre les nœuds Elasticsearch.
• Nœuds maîtres éligibles redondants : Ayez toujours un nombre impair de nœuds éligibles au rôle de maître (au moins 3) pour faciliter le quorum basé sur la majorité.
• minimum_master_nodes correct : C'est votre principale défense. Assurez-vous qu'il est toujours réglé sur (N / 2) + 1, où N est le nombre de nœuds éligibles au rôle de maître.
• Isoler les nœuds maîtres éligibles : Envisagez de dédier des nœuds spécifiques comme éligibles au rôle de maître et de les séparer des nœuds de données pour réduire la charge et les interférences potentielles.
• Staging et tests : Testez minutieusement les modifications de configuration du cluster, en particulier celles liées au réseau, dans un environnement de staging avant de les appliquer à la production.
• Sauvegardes régulières : Maintenez des sauvegardes régulières et automatisées de vos données Elasticsearch. C'est votre filet de sécurité ultime.

Conclusion

Les scénarios de split-brain dans Elasticsearch peuvent être difficiles mais sont souvent évitables grâce à une configuration et une surveillance diligentes. En comprenant les causes sous-jacentes, en effectuant des vérifications réseau approfondies et en configurant correctement les paramètres de quorum, vous pouvez réduire considérablement le risque de rencontrer ces problèmes. En cas de split-brain, suivre un processus de récupération structuré vous aidera à rétablir l'intégrité de votre cluster et à assurer la cohérence des données. Donner la priorité à la prévention grâce à un réseau robuste et à des paramètres de cluster corrects est la clé pour maintenir un déploiement Elasticsearch stable et fiable.