Resolução de Problemas em Cenários Comuns de Split-Brain de Clusters Elasticsearch

Resolução de Problemas Comuns de Cenários de Split-Brain em Clusters Elasticsearch

Elasticsearch, um poderoso motor de busca e análise distribuído, depende de uma rede estável e de uma configuração adequada para manter a integridade do cluster. Um cenário de "split-brain" (cérebro dividido) ocorre quando um cluster é dividido em múltiplos grupos de nós independentes, cada um acreditando ser o mestre. Isso leva a inconsistências de dados, nós sem resposta e potencial perda de dados. Compreender as causas e saber como diagnosticar e resolver esses problemas é crucial para manter um ambiente Elasticsearch saudável.

Este artigo irá guiá-lo através das causas comuns de cenários de split-brain no Elasticsearch, focando em problemas relacionados à rede e configurações incorretas de quorum. Forneceremos passos práticos, incluindo verificações de diagnóstico e ajustes de configuração, para ajudá-lo a restaurar a estabilidade do seu cluster e prevenir ocorrências futuras.

Compreendendo o Split-Brain

Uma situação de split-brain surge quando a comunicação entre os nós, particularmente os nós elegíveis para mestre, é interrompida. Num sistema distribuído como o Elasticsearch, os nós elegem um mestre para gerenciar operações em todo o cluster. Se o nó mestre se tornar inacessível, ou se partições de rede isolarem grupos de nós, um novo mestre pode ser eleito dentro de cada grupo isolado. Isso cria estados de cluster conflitantes, pois cada "mestre" opera independentemente, levando ao temido split-brain.

As principais consequências do split-brain incluem:

• Inconsistência de Dados: Índices podem ser atualizados em uma partição, mas não na outra.
• Nós Sem Resposta: Os nós podem tornar-se incapazes de se juntar ou comunicar eficazmente.
• Falhas de Escrita: Operações que exigem coordenação em todo o cluster falharão.
• Potencial Perda de Dados: Se as partições persistirem e não forem mescladas corretamente, os dados podem ser perdidos.

Causas Comuns e Passos de Diagnóstico

Problemas de split-brain são frequentemente enraizados em instabilidade de rede ou configurações incorretas do cluster. Aqui estão os culpados mais comuns e como diagnosticá-los:

1. Partições de Rede

Problemas de rede são a causa mais frequente de split-brain. Isso pode variar de problemas gerais de conectividade de rede a firewalls mal configurados ou problemas de roteamento que isolam nós ou zonas de disponibilidade inteiras.

Passos de Diagnóstico:

• Ping e Traceroute: A partir de cada nó, tente fazer ping e traceroute para todos os outros nós do cluster. Procure por perda de pacotes, alta latência ou hosts inalcançáveis.
  bash # Exemplo em um sistema Linux/macOS ping <other_node_ip> traceroute <other_node_ip>
• Verificar Regras de Firewall: Garanta que a porta de transporte do Elasticsearch (padrão 9300) esteja aberta entre todos os nós. Firewalls podem ser uma fonte comum de problemas de conectividade intermitente.
• Verificar Infraestrutura de Rede: Examine roteadores, switches e balanceadores de carga para quaisquer erros de configuração ou sinais de falha.
• Específicos do Provedor de Nuvem: Se estiver executando em um ambiente de nuvem (AWS, GCP, Azure), verifique grupos de segurança, listas de controle de acesso à rede (NACLs) e tabelas de roteamento de virtual private cloud (VPC) quanto a restrições.
• Analisar Logs do Elasticsearch: Procure por logs mencionando erros [connection_exception], [netty], [remote_transport] ou [master_not_discovered]. Estes geralmente indicam falhas de comunicação relacionadas à rede.

2. Falhas de Nós Elegíveis para Mestre

Quando nós elegíveis para mestre falham ou se tornam indisponíveis, o cluster tenta eleger um novo mestre. Se uma partição de rede impede que os nós se vejam, múltiplas eleições de mestre podem ocorrer simultaneamente, levando ao split-brain.

Passos de Diagnóstico:

• Monitorar Nós Mestres: Use a API _cat/master para ver qual nó é atualmente o mestre eleito.
  bash GET _cat/master?v
• Verificar Status dos Nós: A API _cat/nodes fornece uma visão geral de todos os nós no cluster e suas funções.
  bash GET _cat/nodes?v
• Analisar Saúde do Cluster: A API _cluster/health mostra a saúde geral do cluster. Um status amarelo ou vermelho frequentemente indica problemas com a alocação de shards, o que pode estar relacionado ao split-brain.
  bash GET _cluster/health

3. Configuração Incorreta de Quorum (discovery.zen.minimum_master_nodes)

Esta configuração é crítica para prevenir o split-brain. Ela define o número mínimo de nós elegíveis para mestre que devem estar disponíveis para que um cluster eleja um mestre e opere. Se este valor for definido muito baixo, uma minoria de nós ainda pode formar um quorum e eleger um mestre, mesmo que estejam isolados do resto do cluster.

Melhor Prática: Defina discovery.zen.minimum_master_nodes para (N / 2) + 1, onde N é o número de nós elegíveis para mestre no seu cluster. Isso garante que a maioria dos nós elegíveis para mestre deve estar presente para uma eleição de mestre.

Exemplo de Configuração (em elasticsearch.yml):

Se você tiver 3 nós elegíveis para mestre:

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

Se você tiver 5 nós elegíveis para mestre:

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

Nota Importante para Elasticsearch 7.x e posteriores:

Nas versões 7.0 e superiores do Elasticsearch, discovery.zen.minimum_master_nodes está depreciado e foi substituído por cluster.initial_master_nodes. Para Elasticsearch 7.x, se estiver a realizar uma atualização, poderá ainda encontrar problemas relacionados com a configuração antiga. No Elasticsearch 8.x e posteriores, o cluster lida automaticamente com isso com base na configuração dos nós mestres iniciais durante o bootstrap. A nova abordagem recomendada para iniciar um cluster é usar cluster.initial_master_nodes.

# Para Elasticsearch 7.x, usado durante o bootstrap inicial do cluster
cluster.initial_master_nodes: [ "node-1", "node-2", "node-3" ]

Passos de Diagnóstico:

• Verificar elasticsearch.yml: Examine a configuração discovery.zen.minimum_master_nodes ou cluster.initial_master_nodes em todos os nós.
• Verificar Consistência: Garanta que esta configuração seja consistente em todos os nós elegíveis para mestre.
• Recalcular: Se você adicionou ou removeu recentemente nós elegíveis para mestre, garanta que este valor seja corretamente recalculado e atualizado.

Resolvendo uma Situação de Split-Brain

Resolver uma situação de split-brain requer passos cuidadosos para garantir a integridade dos dados. A abordagem geral é identificar as partições, parar todas, exceto uma, e então permitir que o cluster se reúna.

Aviso: Estes passos envolvem parar os nós do Elasticsearch e potencialmente reiniciá-los. Tenha sempre um backup recente antes de tentar a recuperação.

Passo 1: Identificar as Partições

Use ferramentas de diagnóstico de rede e a API _cat/nodes (se acessível) para determinar como o cluster está particionado. Você pode precisar acessar os logs em nós individuais para ver quais nós podem se comunicar entre si.

Passo 2: Escolher uma Partição Sobrevivente

Decida qual partição você deseja que seja a autoritária. Esta é tipicamente a partição que contém o nó mestre que estava ativo antes do split, ou a partição com os dados mais atualizados. Marque os nós nesta partição para que continuem a funcionar.

Passo 3: Parar Todos os Nós nas Partições Não-Sobreviventes

Desligue todos os processos do Elasticsearch nos nós pertencentes às partições que você não vai manter.

Passo 4: Redefinir e Reiniciar a Partição Sobrevivente

Nos nós na partição sobrevivente:

1. Parar Elasticsearch: Garanta que todos os processos do Elasticsearch estejam parados.
2. Limpar Logs de Transação (Opcional, mas Recomendado): Para ter certeza absoluta sobre a consistência dos dados, você pode limpar os logs de transação nos nós sobreviventes. Este é um passo mais agressivo e deve ser feito com cautela.
   • Localize o diretório de dados do elasticsearch.
   • Encontre e exclua o diretório dev/shm/elasticsearch/nodes/<node_id>/indices/<index_name>/0/translog para cada índice.
   • Cuidado: Isso força uma reindexação a partir dos shards primários. Se os shards primários estiverem corrompidos ou ausentes na partição sobrevivente, isso pode levar à perda de dados. Muitas vezes, é mais seguro deixar o cluster ressincronizar, se possível.
3. Garantir que minimum_master_nodes esteja Correto: Verifique novamente se discovery.zen.minimum_master_nodes (ou cluster.initial_master_nodes para versões mais recentes) está configurado corretamente para o número final de nós elegíveis para mestre que você pretende ter em seu cluster.
4. Iniciar Elasticsearch: Inicie o serviço Elasticsearch nos nós da partição sobrevivente. Eles devem ser capazes de eleger um mestre e formar um cluster estável.

Passo 5: Trazer de Volta Outros Nós

Uma vez que a partição sobrevivente esteja estável:

1. Iniciar Elasticsearch: Inicie o serviço Elasticsearch nos nós que estavam anteriormente nas partições não-sobreviventes. Eles devem tentar se juntar ao cluster existente. O Elasticsearch ressincronizará os dados dos shards a partir dos nós primários no cluster agora estável.
2. Monitorar Saúde do Cluster: Use _cat/nodes e _cluster/health para garantir que todos os nós se reúnam e o status do cluster retorne a verde.

Estratégias de Prevenção

• Monitoramento de Rede Robusto: Implemente um monitoramento abrangente para sua infraestrutura de rede, prestando muita atenção à latência e à perda de pacotes entre os nós do Elasticsearch.
• Nós Elegíveis para Mestre Redundantes: Tenha sempre um número ímpar de nós elegíveis para mestre (pelo menos 3) para facilitar um quorum baseado na maioria.
• minimum_master_nodes Correto: Esta é sua defesa principal. Garanta que esteja sempre configurado para (N / 2) + 1, onde N é o número de nós elegíveis para mestre.
• Isolar Nós Elegíveis para Mestre: Considere dedicar nós específicos para serem elegíveis para mestre e separe-os dos nós de dados para reduzir a carga e a potencial interferência.
• Homologação e Testes: Teste minuciosamente as alterações de configuração do cluster, especialmente as relacionadas à rede, em um ambiente de homologação antes de aplicá-las em produção.
• Backups Regulares: Mantenha backups regulares e automatizados dos seus dados do Elasticsearch. Esta é sua rede de segurança final.

Conclusão

Cenários de split-brain no Elasticsearch podem ser desafiadores, mas são frequentemente evitáveis com configuração e monitoramento diligentes. Ao compreender as causas subjacentes, realizar verificações de rede completas e configurar corretamente as definições de quorum, você pode reduzir significativamente o risco de encontrar esses problemas. No caso de um split-brain, seguir um processo de recuperação estruturado ajudará a restaurar a integridade do seu cluster e garantir a consistência dos dados. Priorizar a prevenção através de uma rede robusta e configurações de cluster corretas é fundamental para manter uma implantação do Elasticsearch estável e confiável.