大家好，今天为大家分享一次 ES 的填坑经验。主要是关于集群恢复过程中，分片恢复并发数调整过大导致集群 hang 死的问题。

场景描述

       废话不多说，先来描述场景。某日，腾讯云线上某 ES 集群，15个节点，2700+ 索引，15000+ 分片，数十 TB 数据。由于机器故障，某个节点被重启，此时集群有大量的 unassigned 分片，集群处于 yellow 状态。为了加快集群恢复的速度，手动调整分片恢复并发数，原本想将默认值为2的 node_concurrent_recoveries 调整为10，结果手一抖多加了一个0，设定了如下参数：

curl -X PUT "localhost:9200/_cluster/settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "persistent": {
        "cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries": 100,
        "indices.recovery.max_bytes_per_sec": "40mb"
    }
}
'

       设定之后，观察集群 unassigned 分片，一开始下降的速度很快。大约几分钟后，数量维持在一个固定值不变了，然后，然后就没有然后了，集群所有节点 generic 线程池卡死，虽然已存在的索引读写没问题，但是新建索引以及所有涉及 generic 线程池的操作全部卡住。立马修改分片恢复并发数到10，通过管控平台一把重启了全部节点，约15分钟后集群恢复正常。接下来会先介绍一些基本的概念，然后再重现这个问题并做详细分析。

基本概念

ES 线程池（thread pool）

ES 中每个节点有多种线程池，各有用途。重要的有：

• generic ：通用线程池，后台的 node discovery，上述的分片恢复（node recovery）等等一些通用后台的操作都会用到该线程池。该线程池线程数量默认为配置的处理器数量（processors）* 4，最小128，最大512。
• index ：index/delete 等索引操作会用到该线程池，包括自动创建索引等。默认线程数量为配置的处理器数量，默认队列大小：200.
• search ：查询请求处理线程池。默认线程数量：int((# of available_processors * 3) / 2) + 1，默认队列大小：1000.
• get ：get 请求处理线程池。默认线程数量为配置的处理器数量，默认队列大小：1000.
• write ：单个文档的 index/delete/update 以及 bulk 请求处理线程。默认线程数量为配置的处理器数量，默认队列大小：200，在写多的日志场景我们一般会将队列调大。 还有其它线程池，例如备份回档（snapshot）、analyze、refresh 等，这里就不一一介绍了。详细可参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-threadpool.html

集群恢复之分片恢复

       我们知道 ES 集群状态分为三种，green、yellow、red。green 状态表示所有分片包括主副本均正常被分配；yellow 状态表示所有主分片已分配，但是有部分副本分片未分配；red 表示有部分主分片未分配。 一般当集群中某个节点因故障失联或者重启之后，如果集群索引有副本的场景，集群将进入分片恢复阶段（recovery）。此时一般是 master 节点发起更新集群元数据任务，分片的分配策略由 master 决定，具体分配策略可以参考腾讯云+社区的这篇文章了解细节：https://cloud.tencent.com/developer/article/1334743 。各节点收到集群元数据更新请求，检查分片状态并触发分片恢复流程，根据分片数据所在的位置，有多种恢复的方式，主要有以下几种：

• EXISTING_STORE ： 数据在节点本地存在，从本地节点恢复。
• PEER ：本地数据不可用或不存在，从远端节点（源分片，一般是主分片）恢复。
• SNAPSHOT ： 数据从备份仓库恢复。
• LOCAL_SHARDS ： 分片合并（shrink）场景，从本地别的分片恢复。

PEER 场景分片恢复并发数主要由如下参数控制：

• cluster.routing.allocation.node_concurrent_incoming_recoveries：节点上最大接受的分片恢复并发数。一般指分片从其它节点恢复至本节点。
• cluster.routing.allocation.node_concurrent_outgoing_recoveries ：节点上最大发送的分片恢复并发数。一般指分片从本节点恢复至其它节点。
• cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries ：该参数同时设置上述接受发送分片恢复并发数为相同的值。 详细参数可参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/shards-allocation.html

       集群卡住的主要原因就是从远端节点恢复（PEER Recovery）的并发数过多，导致 generic 线程池被用完。涉及目标节点（target）和源节点（source）的恢复交互流程，后面分析问题时我们再来详细讨论。

问题复现与剖析

       为了便于描述，我用 ES 6.4.3版本重新搭建了一个三节点的集群。单节点 1 core，2GB memory。新建了300个 index， 单个 index 5个分片一个副本，共 3000 个 shard。每个 index 插入大约100条数据。 先设定分片恢复并发数，为了夸张一点，我直接调整到200，如下所示：

curl -X PUT "localhost:9200/_cluster/settings" -H 'Content-Type: application/json' -d'
{
    "persistent": {
        "cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries": 200 // 设定分片恢复并发数
    }
}
'

  接下来停掉某节点，模拟机器挂掉场景。几分钟后，观察集群分片恢复数量，卡在固定数值不再变化：

  通过 allocation explain 查看分片分配状态，未分配的原因是受到最大恢复并发数的限制：

此时查询或写入已有索引不受影响，但是新建索引这种涉及到 generic 线程池的操作都会卡住。 通过堆栈分析，128 个 generic 线程全部卡在 PEER recovery 阶段。

       当集群中有分片的状态发生变更时，master 节点会发起集群元数据更新（cluster state update）请求给所有节点。其它节点收到该请求后，感知到分片状态的变更，启动分片恢复流程。部分分片需要从其它节点恢复，代码层面，涉及分片分配的目标节点（target）和源节点（source）的交互流程如下：

       6.x 版本之后引入了 seqNo，恢复会涉及到 seqNo+translog，这也是6.x提升恢复速度的一大改进。我们重点关注流程中第 2、4、5、7、10、12 步骤中的远程调用，他们的作用分别是：

• 第2步：分片分配的目标节点向源节点（一般是主分片）发起分片恢复请求，携带起始 seqNo 和 syncId。
• 第4步：发送数据文件信息，告知目标节点待接收的文件清单。
• 第5步：发送 diff 数据文件给目标节点。
• 第7步：源节点发送 prepare translog 请求给目标节点，等目标节点打开 shard level 引擎，准备接受 translog。
• 第10步：源节点发送指定范围的 translog 快照给目标节点。
• 第12步：结束恢复流程。

       我们可以看到除第5步发送数据文件外，多次远程交互 submitRequest 都会调用 txGet，这个调用底层用的是基于 AQS 改造过的 sync 对象，是一个同步调用。 如果一端 generic 线程池被这些请求打满，发出的请求等待对端返回，而发出的这些请求由于对端 generic 线程池同样的原因被打满，只能 pending 在队列中，这样两边的线程池都满了而且相互等待对端队列中的线程返回，就出现了分布式死锁现象。

问题处理

       为了避免改动太大带来不确定的 side effect，针对腾讯云 ES 集群我们目前先在 rest 层拒掉了并发数超过一定值的参数设定请求并提醒用户。与此同时，我们向官方提交了 issue：https://github.com/elastic/elasticsearch/issues/36195 进行跟踪。

总结

       本文旨在描述集群恢复过程出现的集群卡死场景，避免更多的 ES 用户踩坑，没有对整体分片恢复做详细的分析，大家想了解详细的分片恢复流程可以参考腾讯云+社区 Elasticsearch 专栏相关的文章：https://cloud.tencent.com/developer/column/2428

完结，谢谢！