在之前的文章中，有通过极限网关实现容灾的案例。今天给大家介绍 Easysearch 的跨集群复制功能。该功能可在集群之间复制数据，应用场景包括但不限于以下举例：

• 灾备同步：将数据同步到灾备中心，灾备中心可对外提供查询服务。
• 读写分离：单一集群读写压力都较大时，为了避免读写互相干扰造成性能降级，可将读压力分流到另外的集群。
• 就近查询：在多地中心之间复制数据，应用只需连接本地 ES 集群读取数据，避免网络延时和干扰。

跨集群复制使用 active-passive 模型，由目标集群主动拉取数据变化到本地，因此对源集群影响很小。

先决条件

• 源集群和目标集群都必须安装 cross-cluster-replication 和 index-management 插件。安装插件参考这里。
• 如果目标集群的 easysearch.yml 文件中覆盖了 node.roles，确保它也包括 remote_cluster_client 角色，默认已启用。

演示环境

• 源集群( leader 集群 ): 192.168.3.45:9200
• 目标集群( follower 集群 ): 192.168.3.39:9200
• 两个集群都已启用 security 功能。

设置集群间证书互信

将两个集群的证书合并到一个文件，将文件放到 config 目录下。

cat ca-A.crt ca-B.crt > trust-chain.pem

更新 easysearch.yml 文件，变化如下。

#security.ssl.transport.ca_file: ca.crt
security.ssl.transport.ca_file: trust-chain.pem

设置跨群集连接

在目标集群建立源集群的连接信息。在 INFINI console 的开发工具中，选中目标集群，执行以下命令。

PUT /_cluster/settings?pretty
{
  "persistent": {
    "cluster": {
      "remote": {
        "primary": {
          "seeds": ["192.168.3.45:9300"]
        }
      }
    }
  }
}

开始复制

首先在源集群创建测试索引 test , 并向索引写入数据。如果有测试索引，此步可省略。

POST /_bulk?pretty
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "1" } }
{ "field1" : "value1" }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "2" } }
{ "field2" : "value2" }

然后在目标集群，创建一个名为 follower-test 的索引来复制源集群中 test 索引的内容。follower-test 可更换成自己想要的名字。

PUT /_replication/follower-test/_start?pretty
{
   "leader_alias": "primary",
   "leader_index": "test",
   "use_roles":{
      "leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",
      "follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"
   }
}

• leader_alias 指定之前创建的连接名称 primary 。
• leader_index 指定想要复制的索引名称 test 。
• use_roles 指定用什么角色访问对应的集群，为了安全使用最小权限，命令中的角色是系统自带的。

命令执行完后，会在目标集群建立名为 follower-test 的索引，其内容来自源集群的 test 索引。 我们可以看到，其内容就是之前插入的两个文档。

确认复制状态

可以看到 follow-test 处于同步的状态会实时同步远端的数据。

GET /_replication/follower-test/_status?pretty

在源集群再插入数据，看是否会同步。

POST /_bulk?pretty
{ "index" : { "_index" : "test", "_id" : "3" } }
{ "field3" : "value3" }
{ "create" : { "_index" : "test", "_id" : "4" } }
{ "field4" : "value4" }

目标集群查询索引，文档 3 和 4 已同步。

暂停和恢复复制

如果需要停机维护或其他原因想暂停复制功能，可使用暂停和恢复索引复制。

暂停

暂停目标集群上的索引复制。源集群索引再有新的变化，不会进行同步。

POST /_replication/follower-test/_pause?pretty
{}

暂停后查看索引复制状态为 PAUSED 。

GET /_replication/follower-test/_status?pretty

恢复

恢复目标集群上的索引复制。

POST /_replication/follower-test/_resume?pretty
{}

停止复制

为了保证数据的一致性，目标集群上的 follower 索引都是只读的。如果要切换到可读写的状态，需要先停止复制。我们先直接写入数据，会报禁止该操作。 停止复制
执行停止复制命令，索引变为可读写状态，一个独立状态，不再会从源端复制内容。想要删除索引之前，也要先停止复制。

POST /_replication/follower-test/_stop?pretty
{}

再次写入数据测试，成功。

自动跟随

前面给大家演示了单个索引的复制操作，对于每天自动创建一个索引的场景（日期后缀），这样的操作不免太麻烦了。跨集群复制的自动跟随功能，可以在目标集群建立一个复制模式，如果源集群新建索引名称匹配该模式，目标集群会自动创建一个索引来复制它。

创建复制模式
先在目标集群建立一个复制模式，模式名叫 nginx-index ，会自动复制源集群上 nginx 开头的索引。

POST /_replication/_autofollow?pretty
{
   "leader_alias" : "primary",
   "name": "nginx-index",
   "pattern": "nginx*",
   "use_roles":{
      "leader_cluster_role": "cross_cluster_replication_leader_full_access",
      "follower_cluster_role": "cross_cluster_replication_follower_full_access"
   }
}

源集群创建 nginx 开头的索引。

POST /nginx-1/_doc/
{
"test":"test"
}

POST /nginx-2/_doc/
{
"test":"test2"
}

目标集群查看复制结果。

停止自动跟随

如果不想复制新创建 nginx 开头的索引，可以使用停止跟随。停止自动跟随仅仅停止任何新的自动跟随活动，不会停止现存自动跟随启动的复制。

DELETE /_replication/_autofollow?pretty
{
   "leader_alias" : "primary",
   "name": "nginx-index"
}

上述命令不会影响目标集群上 nginx-1 和 nginx-2 索引的复制。而且 nginx-1 和 nginx-2 索引是只读的，如果要切换到读写状态，先停止复制。

POST /_replication/nginx-1/_stop?pretty
{}

小结

这次实战主要演示了跨集群复制的操作过程：

1. 建立证书互信
2. 目标集群创建跨集群连接
3. 开始复制：单索引或自动跟随复制
4. 管理复制：暂停、查看状态、恢复、停止、删除自动跟随

好的，这次跨集群复制实战就到这里了，更多的内容大家可参考官方文档。如遇到问题，可以通过微信群、Discord 联系我们。

关于 Easysearch

INFINI Easysearch 是一个分布式的近实时搜索与分析引擎，核心引擎基于开源的 Apache Lucene。Easysearch 的目标是提供一个轻量级的 Elasticsearch 可替代版本，并继续完善和支持更多的企业级功能。 与 Elasticsearch 相比，Easysearch 更关注在搜索业务场景的优化和继续保持其产品的简洁与易用性。

官网文档：https://www.infinilabs.com/docs/latest/easysearch

下载地址：https://www.infinilabs.com/download

从 MySQL 同步数据到 ES 有多种方案，这次我们使用 ELK 技术栈中的 Logstash 来将数据从 MySQL 同步到 Easysearch 。

方案前提

1. MySQL 表记录必须有主键，比如 id 字段。通过该字段，可将 Easysearch 索引数据与 MySQL 表数据形成一对一映射关系，支持修改。
2. MySQL 表记录必须有时间字段，以支持增量同步。

如果上述条件具备，便可使用 logstash 定期同步新写入或修改后的数据到 Easysearch 中。

方案演示

版本信息

MySQL: 5.7
Logstash: 7.10.2
Easysearch: 1.5.0

MySQL 设置

创建演示用的表。

CREATE DATABASE es_db;
USE es_db;
DROP TABLE IF EXISTS es_table;
CREATE TABLE es_table (
  id BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY unique_id (id),
  client_name VARCHAR(32) NOT NULL,
  modification_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  insertion_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

说明

• id 字段: 主键、唯一键，将作为 Easysearch 索引中的 doc id 字段。
• modification_time 字段: 表记录的插入和修改都会记录在此。
• client_name: 代表用户数据。
• insertion_time: 可省略，用来记录数据插入到 MySQL 数据的时间。

  插入数据

  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (1, 'test 1');
  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (2, 'test 2');
  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (3, 'test 3');

  Logstash

  配置文件

  input {
  jdbc {
  jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
  jdbc_user => "root"
  jdbc_password => "password"
  jdbc_paging_enabled => true
  tracking_column => "unix_ts_in_secs"
  use_column_value => true
  tracking_column_type => "numeric"
  last_run_metadata_path => "./.mysql-es_table-sql_last_value.yml"
  schedule => "*/5 * * * * *"
  statement => "SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(modification_time) AS unix_ts_in_secs FROM es_table WHERE (UNIX_TIMESTAMP(modification_time) > :sql_last_value AND modification_time < NOW()) ORDER BY modification_time ASC"
  }
  jdbc {
  jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
  jdbc_user => "root"
  jdbc_password => "password"
  schedule => "*/5 * * * * *"
  statement => "SELECT count(*) AS count,'es_table' AS table_name  from es_table"
  }
  }
  filter {
  if ![table_name] {
      mutate {
         copy => { "id" => "[@metadata][_id]"}
         remove_field => ["@version", "unix_ts_in_secs","@timestamp"]
         add_field => { "[@metadata][target_index]" => "mysql_es_table" } }
    } else {
      mutate { 
         add_field => { "[@metadata][target_index]" => "table_counts" } 
         remove_field => ["@version"]
             }
      uuid {
         target  => "[@metadata][_id]"
         overwrite => true
           }
    }
  }
  output {
  elasticsearch {
    hosts => ["https://localhost:9200"]
    user => "admin"
    password => "f0c6fc61fe5f7b084c00"
    ssl_certificate_verification => "false"
    index => "%{[@metadata][target_index]}"
    manage_template => "false"
    document_id => "%{[@metadata][_id]}"
  }
  }

• 每 5 秒钟同步一次 es_table 表的数据到 mysql_sync_idx 索引。
• 每 5 秒统计一次 es_table 表的记录条数到 table_counts 索引，用于监控。

  启动 logstash

  ./bin/logstash -f sync_es_table.conf

  查看同步结果, 3 条数据都已同步到索引。 Mysql 数据库新增记录

  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (4, 'test 4');

  Easysearch 确认新增

Mysql 数据库修改记录

UPDATE es_table SET client_name = 'test 0001' WHERE id=1;

Easysearch 确认修改

删除数据

Logstash 无法直接删除操作到 ES ，有两个方案：

1. 在表中增加 is_deleted 字段，实现软删除，可达到同步的目的。查询过滤掉 is_deleted : true 的记录，后续通过脚本等方式定期清理 is_deleted : true 的数据。
2. 执行删除操作的程序，删除完 MySQL 中的记录后，继续删除 Easysearch 中的记录。

同步监控

数据已经在 ES 中了，我们可利用 INFINI Console 的数据看板来监控数据是否同步，展示表记录数、索引记录数及其变化。