【最佳实践】Elasticsearch Snapshot 备份的使用方法

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 常见的数据库都会提供备份的机制,以解决在数据库无法使用的情况下,可以开启新的实例,然后通过备份来恢复数据减少损失。

作者介绍

魏彬,普翔科技 CTO,开源软件爱好者,中国第一位 Elastic 认证工程师,《Elastic日报》和 《ElasticTalk》社区项目发起人,被 elastic 中国公司授予 2019 年度合作伙伴架构师特别贡献奖。对 Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash、Grafana 等开源软件有丰富的实践经验,为零售、金融、保险、证券、科技等众多行业的客户提供过咨询和培训服务,帮助客户在实际业务中找准开源软件的定位,实现从 0 到 1 的落地、从 1 到 N 的拓展,产生实际的业务价值。

常见的数据库都会提供备份的机制,以解决在数据库无法使用的情况下,可以开启新的实例,然后通过备份来恢复数据减少损失。虽然 Elasticsearch 有良好的容灾性,但由于以下原因,其依然需要备份机制。

1、数据灾备。在整个集群无法正常工作时,可以及时从备份中恢复数据。

2、归档数据。随着数据的积累,比如日志类的数据,集群的存储压力会越来越大,不管是内存还是磁盘都要承担数据增多带来的压力,此时我们往往会选择只保留最近一段时间的数据,比如1个月,而将1个月之前的数据删除。如果你不想删除这些数据,以备后续有查看的需求,那么你就可以将这些数据以备份的形式归档。

3、迁移数据。当你需要将数据从一个集群迁移到另一个集群时,也可以用备份的方式来实现。

Elasticsearch 做备份有两种方式,

1、将数据导出成文本文件,比如通过 elasticdump、esm 等工具将存储在 Elasticsearch 中的数据导出到文件中。
2、以备份 elasticsearch data 目录中文件的形式来做快照,也就是 Elasticsearch 中 snapshot 接口实现的功能。

第一种方式相对简单,在数据量小的时候比较实用,当应对大数据量场景效率就大打折扣。

我们今天就着重讲解下第二种备份的方式,即 snapshot api 的使用。备份要解决备份到哪里、如何备份、何时备份和如何恢复的问题,那么我们接下来一个个解决。

一、备份到哪里

在 Elasticsearch 中通过 repository 定义备份存储类型和位置,存储类型有共享文件系统、AWS 的 S3存储、HDFS、微软 Azure的存储、Google Cloud 的存储等,当然你也可以自己写代码实现国内阿里云的存储。我们这里以最简单的共享文件系统为例,你也可以在本地做实验。

首先,你要在 elasticsearch.yml 的配置文件中注明可以用作备份路径 path.repo ,如下所示:

path.repo: ["/mount/backups", "/mount/longterm_backups"]

配置好后,就可以使用 snapshot api 来创建一个 repository 了,如下我们创建一个名为 my_backup 的 repository。

PUT /_snapshot/my_backup
{
  "type": "fs",
  "settings": {
    "location": "/mount/backups/my_backup"
  }
}

之后我们就可以在这个 repository 中来备份数据了。

二、如何备份

有了 repostiroy 后,我们就可以做备份了,也叫快照,也就是记录当下数据的状态。如下所示我们创建一个名为 snapshot_1 的快照。

PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_1?wait_for_completion=true

wait_for_completion 为 true 是指该 api 在备份执行完毕后再返回结果,否则默认是异步执行的,我们这里为了立刻看到效果,所以设置了该参数,线上执行时不用设置该参数,让其在后台异步执行即可。

执行成功后会返回如下结果,用于说明备份的情况:

{
  "snapshots": [
    {
      "snapshot": "snapshot_1",
      "uuid": "52Lr4aFuQYGjMEv5ZFeFEg",
      "version_id": 6030099,
      "version": "6.3.0",
      "indices": [
        ".monitoring-kibana-6-2018.05.30",
        ".monitoring-es-6-2018.05.28",
        ".watcher-history-7-2018.05.30",
        ".monitoring-beats-6-2018.05.29",
        "metricbeat-6.2.4-2018.05.28",
        ".monitoring-alerts-6",
        "metricbeat-6.2.4-2018.05.30"
      ],
      "include_global_state": true,
      "state": "SUCCESS",
      "start_time": "2018-05-31T12:45:57.492Z",
      "start_time_in_millis": 1527770757492,
      "end_time": "2018-05-31T12:46:15.214Z",
      "end_time_in_millis": 1527770775214,
      "duration_in_millis": 17722,
      "failures": [],
      "shards": {
        "total": 28,
        "failed": 0,
        "successful": 28
      }
    }
  ]
}

返回结果的参数意义都是比较直观的,比如 indices 指明此次备份涉及到的索引名称,由于我们没有指定需要备份的索引,这里备份了所有索引;state 指明状态;duration_in_millis 指明备份任务执行时长等。

我们可以通过 GET _snapshot/my_backup/snapshot_1获取 snapshot_1 的执行状态。

此时如果去 /mount/backups/my_backup 查看,会发现里面多了很多文件,这些文件其实都是基于 elasticsearch data 目录中的文件生成的压缩存储的备份文件。大家可以通过 du -sh . 命令看一下该目录的大小,方便后续做对比。

三、何时备份

通过上面的步骤我们成功创建了一个备份,但随着数据的新增,我们需要对新增的数据也做备份,那么我们如何做呢?方法很简单,只要再创建一个快照 snapshot_2 就可以了。

PUT /_snapshot/my_backup/snapshot_2?wait_for_completion=true

当执行完毕后,你会发现 /mount/backups/my_backup 体积变大了。这说明新数据备份进来了。要说明的一点是,当你在同一个 repository 中做多次 snapshot 时,elasticsearch 会检查要备份的数据 segment 文件是否有变化,如果没有变化则不处理,否则只会把发生变化的 segment file 备份下来。这其实就实现了增量备份。

Elasticsearch 的资深用户应该了解 force merge 功能,即可以强行将一个索引的 segment file 合并成指定数目,这里要注意的是如果你主动调用 force merge api,那么 snapshot 功能的增量备份功能就失效了,因为 api 调用完毕后,数据目录中的所有 segment file 都发生变化了。

另一个就是备份时机的问题,虽然 snapshot 不会占用太多的 cpu、磁盘和网络资源,但还是建议大家尽量在闲时做备份。

四、如何恢复

所谓“养兵千日,用兵一时”,我们该演练下备份的成果,将其恢复出来。通过调用如下 api 即可快速实现恢复功能。

POST /_snapshot/my_backup/snapshot_1/_restore?wait_for_completion=true
{
  "indices": "index_1",
  "rename_replacement": "restored_index_1"
}

通过上面的 api,我们可以将 index_1 索引恢复到 restored_index_1 中。这个恢复过程完全是基于文件的,因此效率会比较高。

虽然我们这里演示的是在同一个集群做备份与恢复,你也可以在另一个集群上连接该 repository 做恢复。我们这里就不做说明了。

五、其他

由于 Elasticsearch 版本更新比较快,因此大家在做备份与恢复的时候,要注意版本问题,同一个大版本之间的备份与恢复是没有问题的,比如都是 5.1 和 5.6 之间可以互相备份恢复。但你不能把一个高版本的备份在低版本恢复,比如将 6.x 的备份在 5.x 中恢复。而低版本备份在高版本恢复有一定要求:

1、5.x 可以在 6.x 恢复
2、2.x 可以在 5.x 恢复
3、1.x 可以在 2.x 恢复

其他跨大版本的升级都是不可用的,比如1.x 的无法在 5.x 恢复。这里主要原因还是 Lucene 版本问题导致的,每一次 ES 的大版本升级都会伴随 Lucene 的大版本,而 Lucene 的版本是尽量保证向前兼容,即新版可以读旧版的文件,但版本跨越太多,无法实现兼容的情况也在所难免了。

六、继续学习

本文只是简单对 snapshot 功能做了一个演示,希望这足够引起你的兴趣。如果你想进一步深入的了解该功能,比如备份的时候如何指定部分索引、如何查询备份和还原的进度、如何跨集群恢复数据、如何备份到 HDFS 等,
可以详细阅读官方手册
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-snapshots.html

声明:本文由原文《Elasticsearch snapshot 备份的使用方法》作者“魏彬”授权转载,对未经许可擅自使用者,保留追究其法律责任的权利。


image.png

阿里云Elastic Stack】100%兼容开源ES,独有9大能力,提供免费X-pack服务(单节点价值$6000)

相关活动


更多折扣活动,请访问阿里云 Elasticsearch 官网

阿里云 Elasticsearch 商业通用版,1核2G ,SSD 20G首月免费
阿里云 Logstash 2核4G首月免费


image.png

image.png

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
7月前
|
存储 监控 搜索推荐
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——安装篇(一)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——安装篇(一)
|
2月前
|
存储 缓存 监控
深入解析:Elasticsearch集群性能调优策略与最佳实践
【10月更文挑战第8天】Elasticsearch 是一个分布式的、基于 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。随着企业对实时数据处理需求的增长,Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、全文搜索、安全信息和事件管理(SIEM)等领域。然而,为了确保 Elasticsearch 集群能够高效运行并满足业务需求,需要进行一系列的性能调优工作。
167 3
|
5月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
阿里云Elasticsearch AI场景语义搜索最佳实践
本文介绍了如何使用阿里云Elasticsearch结合搜索开发工作台搭建AI语义搜索。
17319 68
|
7月前
|
存储 监控 Java
视频 | Elasticsearch 8.X 企业内训之最佳实践10 讲
视频 | Elasticsearch 8.X 企业内训之最佳实践10 讲
76 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 缓存
Elasticsearch与机器学习集成的最佳实践
【8月更文第28天】Elasticsearch 提供了强大的搜索和分析能力,而机器学习则能够通过识别模式和预测趋势来增强这些能力。将两者结合可以实现更智能的搜索体验、异常检测等功能。
128 0
|
5月前
|
存储 监控 Java
使用Elasticsearch实现全文搜索的最佳实践
使用Elasticsearch实现全文搜索的最佳实践
|
5月前
|
存储 监控 Java
使用Elasticsearch实现全文搜索的最佳实践
使用Elasticsearch实现全文搜索的最佳实践
|
6月前
|
存储 Java API
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传(二)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传(二)
|
6月前
|
缓存 Java API
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
|
6月前
|
存储 监控 搜索推荐
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——安装篇(一)
在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——安装篇(一)

热门文章

最新文章

相关产品

  • 检索分析服务 Elasticsearch版