面试题：ElasticSearch索引映射版本管理：复杂场景应对

Question

假设你正在维护一个包含数十亿文档的大型ElasticSearch集群，索引映射需要从5.x版本升级到7.x版本，期间存在一些核心字段的数据类型需要转换，同时部分查询依赖于旧版本的映射特性。请详细阐述你的升级策略，包括如何在升级过程中最小化停机时间以及确保数据完整性。

Answer 1

1. 预升级准备

1. 环境评估
   • 详细检查当前Elasticsearch 5.x集群的硬件资源，包括CPU、内存、磁盘空间等，确保升级到7.x后有足够资源支撑。
   • 确认集群中节点的健康状况，修复任何潜在的硬件或网络问题。
2. 数据备份
   • 使用Elasticsearch的快照和恢复功能，对所有重要索引进行全量备份。例如，将快照存储到共享文件系统或云存储中，确保数据在升级出现问题时可恢复。
3. 兼容性分析
   • 梳理所有依赖旧版本映射特性的查询，标记出因数据类型转换和映射升级可能受影响的部分。
   • 对核心字段的数据类型转换进行详细规划，比如从string类型转换为text和keyword类型时，要考虑到查询、聚合等操作的变化。

2. 升级过程

1. 创建新索引
   • 在同一集群或新的7.x集群中，按照7.x版本的映射规范创建新索引。例如，如果旧版本中一个字段定义为"name": {"type": "string"}，在7.x中应改为"name": {"type": "text", "fields": {"keyword": {"type": "keyword"}}}。
   • 利用Elasticsearch的reindex API，将5.x版本索引中的数据逐步迁移到新创建的7.x索引中。可以采用分批处理的方式，例如每次迁移1000条文档，以减少对集群性能的影响。
2. 查询调整与测试
   • 对于依赖旧版本映射特性的查询，根据7.x的新特性进行调整。比如，旧版本中对string类型字段的模糊查询，在7.x中可能需要针对text类型字段的analyzer等设置进行调整。
   • 在测试环境中，对新索引和调整后的查询进行全面测试，包括功能测试、性能测试和负载测试，确保查询结果的准确性和系统性能。
3. 逐步切换
   • 采用蓝绿部署或金丝雀发布的策略。先将一小部分流量（如1 - 5%）导向新索引，监控系统运行状况，确保一切正常。
   • 如果没有问题，逐步增加导向新索引的流量，每次增加10 - 20%，直到所有流量都切换到新索引。在此过程中，持续监控集群的性能指标，如CPU使用率、内存占用、查询响应时间等。

3. 升级后验证与清理

1. 数据完整性验证
   • 对比旧索引和新索引的数据，确保所有文档都准确迁移，没有数据丢失或损坏。可以通过计算文档数量、检查关键字段的统计信息等方式进行验证。
2. 查询验证
   • 在生产环境中再次确认所有查询都能正确运行，特别是那些依赖旧版本映射特性的查询。对查询结果进行抽样检查，确保数据准确性。
3. 清理工作
   • 确认升级成功且数据和查询都正常后，删除旧的5.x索引及其相关的配置和备份（在保留适当时间以应对可能出现的回滚需求后）。
   • 清理升级过程中使用的临时资源，如临时创建的索引副本等。

通过以上策略，可以在最小化停机时间的同时，确保数据完整性和系统的正常运行。