其他
Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色，怎么办？
1、引言
本系列文章介绍如何修复 Elasticsearch 集群的常见错误和问题。
这是系列文章的第六篇，主要探讨：Elasticsearch 集群状态变成黄色或者红色，怎么办？
第一篇：Elasticsearch 磁盘使用率超过警戒水位线，怎么办？
第二篇：Elasitcsearch CPU 使用率突然飙升，怎么办？
第四篇：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
第五篇：Elasticsearch 出现 “429 rejected” 报错，怎么办？
2、集群健康状态之红色或黄色含义
红色或黄色集群状态表示一个或多个分片丢失或未分配。
这些未分配的分片会增加数据丢失的风险，并会降低集群性能。
3、集群健康状态诊断
3.1 检测集群健康状态
命令行方式
GET _cluster/health?filter_path=status,*_shards
可视化方式
head 插件可视化
kibana 可视化监控
| 集群状态 | 含义 |
|---|---|
| 绿色 | 健康状态，未见异常 |
| 黄色 | 至少一个副本分片未分配成功 |
| 红色 | 至少一个主分片未分配成功 |
3.2 查看未分配的分片
GET _cat/shards?v=true&h=index,shard,prirep,state,node,unassigned.reason&s=state
几个参数解释如下：
v=true, 代表显示字段含义；否则首行内容不显示。 h=*，代表列名； s=state，代表基于state方式排序。等价于：s=state:asc，默认升序方式排序。 prirep，代表分片类型。p：代表主分片；r：代表副本分片。
如上截图代表：order_info、test_data等索引包含未分配的副本分片，这点和集群健康状态“黄色”一致。
3.3 查看未分配的分片的原因
上面的返回结果：unassigned.reason 已经基本包含了未分配的原因。但想得到更为详细的解释，需要使用如下的命令。
GET _cluster/allocation/explain?filter_path=index,node_allocation_decisions.node_name,node_allocation_decisions.deciders.*
{
"index": "order_info",
"shard": 0,
"primary": false
}
上面的几个参数解释如下：
index：索引名称，建议结合前一步指定。 shard：分片序号。从 0 开始计数。 primary：是否主分片；true 代表是；false 代表否。返回结果如下：
explanation 就是根本原因。如下 head 插件和 Kibana 都能看的更为明显。
本质原因就是：只有一个节点，但是设置了副本，导致了主分片可以分片正常，副本分片无法分配。进而导致：集群健康状态是黄色。如何修复，下文会给出答案。
4、修复非健康集群状态方案汇总
分片变得未分配的原因有很多种。下文概述了最常见的原因及其解决方案。
4.1 重新启用分片分配
适用场景：节点重启过或者设置过禁用分片分配，但之后忘记设置重新分配策略，Elasticsearch 将无法分配分片。
需要手动更新集群设置才可以实现重新分配。
PUT _cluster/settings
{
"persistent" : {
"cluster.routing.allocation.enable" : null
}
}
4.2 调整节点下线时分片分配控制策略
当数据节点下线或特定原因宕机导致离开集群时，分片通常会变成未分配状态。造成这种情况的原因很多，比如：连接问题；比如：硬件故障问题等。
当这些故障解决后，下线节点重新加入集群，然后，Elasaticsearch 将自动分配之前因节点下线等原因导致的未分配的分片。
为了避免在上述问题上浪费资源，Elasticsearch 默认将分配延迟一分钟。根据业务实际需要，比如：因升级内存而下线数据节点的场景，可以将该延时值调大。
参考命令行如下：
PUT _all/_settings
{
"settings": {
"index.unassigned.node_left.delayed_timeout": "5m"
}
}
如果已恢复节点并且不想等待延迟期，则可以调用不带参数的集群 reroute API 来启动分配过程。该进程在后台异步运行。
POST _cluster/reroute
4.3 分片分配设置层面修复
分片分配设置错误可能会导致主分片无法分配。这些设置包括但不限于：
索引层面的分片分配设置；
集群层面的分片分配设置；
集群层面的感知（awareness）分片分配设置。
GET order_info/_settings?flat_settings=true&include_defaults=true
GET _cluster/settings?flat_settings=true&include_defaults=true
注意：
flat_settings 标志会影响设置列表的呈现。当 flat_settings 标志为 true 时，相关设置以平面格式返回，如上图所示。 include_defaults 默认值是 false，如果为 true，则代表返回集群所有缺省值。
更多参数设置，推荐阅读：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/common-options.html
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-get-settings.html
4.4 减少副本设置
为了防止硬件故障，Elasticsearch 不会将副本分配给与其主分片相同的节点。
如果没有其他数据节点可用于分配副本分片，则该副本分片保持未分配状态。如开篇截图的黄色集群状态，本质就是这个原因。要解决此问题，你可以：
添加相同角色的数据节点。 通过更新 index.number_of_replicas 索引设置减少每个主分片的副本数。
PS：为了保证集群线上业务的高可用性，建议每个主节点至少保留一个副本。
如下是集群层面的设置，设置后对整个集群生效。
PUT _settings
{
"index.number_of_replicas": 0
}
4.5 释放或增加磁盘空间
Elasticsearch 使用 low disk watermark 低磁盘警戒水位线来确保数据节点有足够的磁盘空间来接收分片。
默认情况下，Elasticsearch 不会将分片分配给磁盘使用率超过 85% 的节点。要检查节点的当前磁盘空间，请使用 cat allocation API。
GET _cat/allocation?v=true&h=node,shards,disk.*
如果你的节点磁盘空间不足，你通常有如下四个细化方案：
方案 1：升级节点以增加磁盘空间。
方案 2：删除不需要的索引以释放空间。
（1）如果你使用 ILM 索引生命周期管理，则可以更新生命周期策略以使用可搜索快照或添加删除阶段。
（2）如果你不再需要搜索数据，可以使用快照将其历史数据存储在集群外。
PS：这里强调的删除索引，delete 操作，不是删除数据的 delete_by_query 操作，切记！
方案 3：如果你不再写入索引，请使用强制合并 API（ force merge API ） 或 ILM 的强制合并操作将其段合并为更大的段。
POST order_info/_forcemerge
方案 4：如果索引是只读的，请使用 shrink index API 或 ILM 的 shrink action 来减少其主分片数。
PUT order_index_ext
{
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 0
}
}
POST order_index_ext/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"title":"just testing..."}
{"index":{"_id":2}}
{"title":"just testing..."}
{"index":{"_id":3}}
{"title":"just testing..."}
PUT order_index_ext/_settings
{
"index.blocks.write":"true"
}
POST order_index_ext/_shrink/order_shrink_index
方案 5：如果你的节点具有较大的磁盘容量，你可以调大低磁盘警戒水位线的值或将其设置为显式字节值。
具体设置，参考如下：
PUT _cluster/settings
{
"persistent": {
"cluster.routing.allocation.disk.watermark.low": "30gb"
}
}
4.6 减少 JVM 堆内存压力
分片分配需要 JVM 堆内存。高 JVM 内存压力可能会触发停止分片分配并使分片未分配的断路器（出现内存熔断现象）。
推荐阅读：Elasticsearch JVM 堆内存使用率飙升，怎么办？
4.7 主分片丢失情况的恢复策略
如果包含主分片的节点因故障或其他原因下线，Elasticsearch 通常可以使用另一个节点上的副本替换它。
如果包含主分片的节点无法恢复或其副本不存在或无法恢复（这是比较极端的情况），则需要从快照或原始数据源重新添加丢失的数据。
注意啦，前方高能！！！
仅当节点不再可能成功恢复时才使用此选项。因为：此过程分配一个空的主分片。如果节点稍后重新加入集群，Elasticsearch 将用这个较新的空分片中的数据覆盖其主分片，从而导致数据丢失。
使用集群重新路由 reroute API 手动将未分配的主分片分配给同一角色中的另一个数据节点。将参数 accept_data_loss 设置为 true。
POST _cluster/reroute
{
"commands": [
{
"allocate_empty_primary": {
"index": "order_info",
"shard": 0,
"node": "node-1",
"accept_data_loss": "true"
}
}
]
}
5、小结
之前也有多篇文章介绍集群非健康状态修复，如下：
干货 | Elasticsearch 集群健康值红色终极解决方案
本篇结合最新官方文档解读，更为全面和具体。
实战环节如果遇到类似问题，建议参考本文，从上到下逐一排查，直至解决。
你在实战环节肯定也遇到集群非健康状态问题，你是如何解决的呢？欢迎留言写下你的实战思考。
参考
1. https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/fix-common-cluster-issues.html
2.https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/cluster-get-settings.html
推荐
更短时间更快习得更多干货！
和全球近 1600+ Elastic 爱好者一起精进！