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概述

   起初只在部分业务中采用es存储数据,在主中心搭建了个集群,随着es在我们系统中的地位越来越重要,数据也越来越多,针对它的安全性问题也越发重要,那如何对es做异地容灾呢?

   今天咱们就一起看下官方提供的解决方案cross-cluster replication(简称ccr)。

环境准备

物理机:96核 64G 2THDD   国产UOS系统的服务器一台 ip 192.168.229.48

   

通过docker快速启动2个es 节点、2个kibana节点,es2个节点为2套独立集群。

名称ip版本
es

172.17.0.2

172.17.0.4

7.15.0
kibana7.15.0
jdkopenjdk version 16.0.2

进程如下图:  

图片

规划:172.17.0.2 为master  172.17.0.4 为follower     

设置CCR

      由于CCR是收费版本,如果购买公有云的服务就自带这个功能,此处我们通过试用30天来体验一下。

      我们先在0.4所在的kibana上打开ccr设置主节点的信息如下图:

图片

      接口级设置:

PUT _cluster/settings{  "persistent": {    "cluster": {      "remote": {        "ccr_test": {          "skip_unavailable": false,          "mode": "sniff",          "proxy_address": null,          "proxy_socket_connections": null,          "server_name": null,          "seeds": [            "192.168.229.48:9300"          ],          "node_connections": 3        }      }    }  }}

      

      该功能采用TCP协议,所以我们设置默认端口9300,设置完以后如下图:

图片

      并且该功能是基于索引级别的,提供2种方式:创建指定索引同步、自动同步按照索引规则,接下来我们看下2种情况分别如何设置。

设置特定的索引同步

打开follower的kibana,找到ccr设置项如下图:

图片

可以创建一个同步任务,此处只能单个索引设置同步。

图片

接口级设置:

PUT /ccr_test/_ccr/follow{  "remote_cluster": "ccr_test",  "leader_index": "ccr_test",  "max_read_request_operation_count": 5120,  "max_outstanding_read_requests": 12,  "max_read_request_size": "32mb",  "max_write_request_operation_count": 5120,  "max_write_request_size": "9223372036854775807b",  "max_outstanding_write_requests": 9,  "max_write_buffer_count": 2147483647,  "max_write_buffer_size": "512mb",  "max_retry_delay": "500ms",  "read_poll_timeout": "1m"}

创建以后我们就可以在主节点上对索引ccr_test进行crud操作了,在主节点上新增4百万的数据,再去follower上查看发现数据成功同步过来。

图片

但是这种方式有局限性,因为实际生产环境可能有n个索引,比如这种按天生成的日志数据索引如何同步呢?总不能一个个的配置吧,接下来我们就看下自动同步。

设置自动同步

      我们打开自动同步,添加一个自动任务,通过弹框发现按照固定的格式设置索引同步:

图片

接口级设置:​​​​​​​

PUT /_ccr/auto_follow/auto-log{  "remote_cluster": "ccr_test",  "leader_index_patterns": [    "log-server-*"  ],  "follow_index_pattern": "{{leader_index}}"}

这样我们就可以将log-server-开头的索引设置自动同步了,此时我们在主节点新增一个索引:​​​​​​​

POST /log-server-2023-12-25/_doc/1{  "name": "John Doe",  "age": 30,  "email": "johndoe@example.com"}

接着去从节点上看下发现数据已经同步成功

图片

总结

以上就是es官方针对跨集群同步的解决方案,官方文档:   https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/ccr-getting-started-tutorial.html#ccr-getting-started-tutorial

      当然还有其他的方案比如应用双写、自研数据同步、MQ双写等等。对于自己维护的集群来通过MQ双写相对简单,对于公有云服务还是官方的解决方案更为合适。

      好了今天的分享就到这了,有什么疑问欢迎留言讨论。


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  • elasticsearch系列二:引入索引模板后发现数据达到一定量还是慢怎么办?

  • elasticsearch系列三:常用查询语法

  • elasticsearch系列四:集群常规运维

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  • elasticsearch系列八:如何解决聚合结果不精确问题

图片

http://www.mmbaike.com/news/107291.html

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