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？

第三篇：Elasticsearch 断路器报错，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。

为了获取分片分配的细节设置，推荐使用如下两个 API：

GET order_info/_settings?flat_settings=true&include_defaults=trueGET _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

干货 | Elasticsearch集群黄色原因的终极探秘

Elasticsearch 集群故障排查及修复指南

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

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