Risoluzione dei problemi negli scenari comuni di split-brain dei cluster Elasticsearch

Risoluzione dei problemi comuni negli scenari di split-brain del cluster Elasticsearch

Elasticsearch, un potente motore di ricerca e analisi distribuito, si basa su una rete stabile e una configurazione corretta per mantenere l'integrità del cluster. Uno scenario di "split-brain" si verifica quando un cluster viene diviso in più gruppi indipendenti di nodi, ognuno dei quali si crede essere il master. Ciò porta a incoerenze nei dati, nodi non rispondenti e potenzialmente a perdita di dati. Comprendere le cause e sapere come diagnosticare e risolvere questi problemi è fondamentale per mantenere un ambiente Elasticsearch sano.

Questo articolo ti guiderà attraverso le cause comuni degli scenari di split-brain di Elasticsearch, concentrandosi sui problemi relativi alla rete e alle errate configurazioni del quorum. Forniremo passaggi pratici, inclusi controlli diagnostici e aggiustamenti di configurazione, per aiutarti a ripristinare la stabilità del tuo cluster e prevenire future occorrenze.

Comprensione dello Split-Brain

Una situazione di split-brain sorge quando la comunicazione tra i nodi, in particolare tra i nodi idonei a essere master, viene interrotta. In un sistema distribuito come Elasticsearch, i nodi eleggono un master per gestire le operazioni a livello di cluster. Se il nodo master diventa irraggiungibile, o se le partizioni di rete isolano gruppi di nodi, un nuovo master potrebbe essere eletto all'interno di ciascun gruppo isolato. Questo crea stati di cluster conflittuali, poiché ogni "master" opera in modo indipendente, portando al temuto split-brain.

Le principali conseguenze dello split-brain includono:

• Incoerenza dei dati: gli indici potrebbero essere aggiornati in una partizione ma non nell'altra.
• Nodi non rispondenti: i nodi potrebbero diventare incapaci di unirsi o comunicare efficacemente.
• Errori di scrittura: le operazioni che richiedono coordinamento a livello di cluster falliranno.
• Potenziale perdita di dati: se le partizioni persistono e non vengono unite correttamente, i dati possono andare persi.

Cause comuni e passaggi diagnostici

I problemi di split-brain sono spesso radicati nell'instabilità della rete o nelle impostazioni errate del cluster. Ecco i colpevoli più comuni e come diagnosticarli:

1. Partizioni di rete

I problemi di rete sono la causa più frequente di split-brain. Ciò può variare da problemi generali di connettività di rete a firewall mal configurati o problemi di routing che isolano nodi o intere zone di disponibilità.

Passaggi diagnostici:

• Ping e Traceroute: Da ciascun nodo, tenta di eseguire ping e traceroute verso tutti gli altri nodi del cluster. Cerca perdite di pacchetti, alta latenza o host irraggiungibili.
  bash # Esempio su un sistema Linux/macOS ping <indirizzo_ip_altro_nodo> traceroute <indirizzo_ip_altro_nodo>
• Controlla le regole del firewall: Assicurati che la porta di trasporto di Elasticsearch (predefinito 9300) sia aperta tra tutti i nodi. I firewall possono essere una fonte comune di problemi di connettività intermittenti.
• Verifica l'infrastruttura di rete: Esamina router, switch e bilanciatori di carico per eventuali errori di configurazione o segni di guasto.
• Specifiche del provider cloud: Se stai operando in un ambiente cloud (AWS, GCP, Azure), controlla i gruppi di sicurezza, le liste di controllo degli accessi alla rete (NACL) e le tabelle di routing del virtual private cloud (VPC) per eventuali restrizioni.
• Analizza i log di Elasticsearch: Cerca log che menzionano errori come [connection_exception], [netty], [remote_transport] o [master_not_discovered]. Questi indicano spesso fallimenti di comunicazione relativi alla rete.

2. Fallimenti dei nodi idonei a essere master

Quando i nodi idonei a essere master falliscono o diventano non disponibili, il cluster tenta di eleggere un nuovo master. Se una partizione di rete impedisce ai nodi di vedersi, possono verificarsi contemporaneamente più elezioni di master, portando allo split-brain.

Passaggi diagnostici:

• Monitora i nodi master: Utilizza l'API _cat/master per vedere quale nodo è attualmente il master eletto.
  bash GET _cat/master?v
• Controlla lo stato dei nodi: L'API _cat/nodes fornisce una panoramica di tutti i nodi nel cluster e dei loro ruoli.
  bash GET _cat/nodes?v
• Analizza lo stato del cluster: L'API _cluster/health mostra lo stato generale del cluster. Uno stato giallo o rosso indica spesso problemi di allocazione degli shard, che possono essere correlati allo split-brain.
  bash GET _cluster/health

3. Configurazione errata del quorum (discovery.zen.minimum_master_nodes)

Questa impostazione è critica per prevenire lo split-brain. Definisce il numero minimo di nodi idonei a essere master che devono essere disponibili affinché un cluster possa eleggere un master e operare. Se questo valore è impostato troppo basso, una minoranza di nodi può comunque formare un quorum ed eleggere un master, anche se sono isolati dal resto del cluster.

Migliore pratica: Imposta discovery.zen.minimum_master_nodes su (N / 2) + 1, dove N è il numero di nodi idonei a essere master nel tuo cluster. Ciò garantisce che una maggioranza di nodi idonei a essere master debba essere presente per un'elezione di master.

Esempio di configurazione (in elasticsearch.yml):

Se hai 3 nodi idonei a essere master:

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

Se hai 5 nodi idonei a essere master:

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

Nota importante per Elasticsearch 7.x e versioni successive:

Nelle versioni di Elasticsearch 7.0 e successive, discovery.zen.minimum_master_nodes è deprecato e sostituito da cluster.initial_master_nodes. Per Elasticsearch 7.x, se stai eseguendo un aggiornamento, potresti ancora riscontrare problemi relativi alla vecchia impostazione. In Elasticsearch 8.x e versioni successive, il cluster gestisce automaticamente questo aspetto in base alla configurazione dei nodi master iniziali durante il bootstrap. Il nuovo approccio consigliato per il bootstrap di un cluster è utilizzare cluster.initial_master_nodes.

# Per Elasticsearch 7.x, utilizzato durante il bootstrap iniziale del cluster
cluster.initial_master_nodes: [ "node-1", "node-2", "node-3" ]

Passaggi diagnostici:

• Controlla elasticsearch.yml: Esamina l'impostazione discovery.zen.minimum_master_nodes o cluster.initial_master_nodes su tutti i nodi.
• Verifica la coerenza: Assicurati che questa impostazione sia coerente su tutti i nodi idonei a essere master.
• Ricalcola: Se hai recentemente aggiunto o rimosso nodi idonei a essere master, assicurati che questo valore sia ricalcolato e aggiornato correttamente.

Risoluzione di una situazione di split-brain

Risolvere una situazione di split-brain richiede passaggi attenti per garantire l'integrità dei dati. L'approccio generale consiste nell'identificare le partizioni, arrestare tutte le partizioni tranne una e quindi consentire al cluster di riunirsi.

Attenzione: questi passaggi comportano l'arresto dei nodi Elasticsearch e potenzialmente il loro riavvio. Esegui sempre un backup recente prima di tentare il ripristino.

Passaggio 1: Identificare le partizioni

Utilizza strumenti diagnostici di rete e l'API _cat/nodes (se accessibile) per determinare come è partizionato il cluster. Potrebbe essere necessario accedere ai log sui singoli nodi per vedere quali nodi possono comunicare tra loro.

Passaggio 2: Scegliere una partizione sopravvissuta

Decidi quale partizione vuoi che sia quella autorevole. Questa è tipicamente la partizione che contiene il nodo master che era attivo prima dello split, o la partizione con i dati più aggiornati. Segna i nodi in questa partizione per mantenerli in esecuzione.

Passaggio 3: Arrestare tutti i nodi nelle partizioni non sopravvissute

Arresta tutti i processi Elasticsearch sui nodi appartenenti alle partizioni che non vuoi mantenere.

Passaggio 4: Reimpostare e riavviare la partizione sopravvissuta

Sui nodi della partizione sopravvissuta:

1. Arresta Elasticsearch: Assicurati che tutti i processi Elasticsearch siano arrestati.
2. Cancella i log delle transazioni (Opzionale ma consigliato): Per essere assolutamente certi della coerenza dei dati, puoi cancellare i log delle transazioni sui nodi sopravvissuti. Questo è un passaggio più aggressivo e va eseguito con cautela.
   • Individua la directory dei dati di elasticsearch.
   • Trova ed elimina la directory dev/shm/elasticsearch/nodes/<node_id>/indices/<index_name>/0/translog per ogni indice.
   • Attenzione: ciò forza una reindicizzazione dagli shard primari. Se gli shard primari sono corrotti o mancanti nella partizione sopravvissuta, ciò può portare alla perdita di dati. Spesso è più sicuro lasciare che il cluster si risincronizzi, se possibile.
3. Assicurati che minimum_master_nodes sia corretto: Verifica che discovery.zen.minimum_master_nodes (o cluster.initial_master_nodes per le versioni più recenti) sia configurato correttamente per il numero finale di nodi idonei a essere master che intendi avere nel tuo cluster.
4. Avvia Elasticsearch: Avvia il servizio Elasticsearch sui nodi della partizione sopravvissuta. Dovrebbero essere in grado di eleggere un master e formare un cluster stabile.

Passaggio 5: Ripristinare gli altri nodi

Una volta che la partizione sopravvissuta è stabile:

1. Avvia Elasticsearch: Avvia il servizio Elasticsearch sui nodi che precedentemente appartenevano alle partizioni non sopravvissute. Dovrebbero tentare di unirsi al cluster esistente. Elasticsearch risincronizzerà i dati degli shard dai nodi primari nel cluster ora stabile.
2. Monitora lo stato del cluster: Utilizza _cat/nodes e _cluster/health per assicurarti che tutti i nodi si riuniscano e che lo stato del cluster torni a verde.

Strategie di prevenzione

• Monitoraggio di rete robusto: Implementa un monitoraggio completo dell'infrastruttura di rete, prestando particolare attenzione alla latenza e alla perdita di pacchetti tra i nodi Elasticsearch.
• Nodi master idonei ridondanti: Avere sempre un numero dispari di nodi idonei a essere master (almeno 3) per facilitare il quorum basato sulla maggioranza.
• minimum_master_nodes corretto: Questa è la tua difesa principale. Assicurati che sia sempre impostato su (N / 2) + 1, dove N è il numero di nodi idonei a essere master.
• Isola i nodi idonei a essere master: Considera la possibilità di dedicare nodi specifici per essere idonei a essere master e separarli dai nodi dati per ridurre il carico e potenziali interferenze.
• Staging e test: Testa a fondo le modifiche alla configurazione del cluster, in particolare quelle relative alla rete, in un ambiente di staging prima di applicarle alla produzione.
• Backup regolari: Mantieni backup regolari e automatizzati dei tuoi dati Elasticsearch. Questa è la tua ultima rete di sicurezza.

Conclusione

Gli scenari di split-brain in Elasticsearch possono essere impegnativi ma sono spesso prevenibili con una configurazione e un monitoraggio diligenti. Comprendendo le cause sottostanti, eseguendo controlli di rete approfonditi e configurando correttamente le impostazioni del quorum, è possibile ridurre significativamente il rischio di incontrare questi problemi. In caso di split-brain, seguire un processo di recupero strutturato aiuterà a ripristinare l'integrità del tuo cluster e garantire la coerenza dei dati. Dare priorità alla prevenzione attraverso una rete robusta e impostazioni di cluster corrette è la chiave per mantenere un'implementazione Elasticsearch stabile e affidabile.