面试题：ElasticSearch版本支持对数据迁移的影响

Question

在ElasticSearch不同版本间进行数据迁移时，由于版本支持的差异可能会遇到哪些问题？请举例说明，并阐述如何在迁移过程中尽量避免因版本不兼容导致的数据丢失或功能异常。

Answer 1

可能遇到的问题及举例

1. 索引映射差异：
   • 问题：新版本可能引入新的数据类型或对现有数据类型有不同的处理方式。例如，Elasticsearch 5.x到6.x版本，一个索引从支持多个类型变为每个索引只支持一个类型。如果在旧版本创建的索引中有多个类型的数据，在迁移到新版本时，数据结构需要调整，否则可能导致数据丢失或无法正确索引。
   • 举例：假设在5.x版本中有一个索引my_index，包含user和product两种类型数据。迁移到6.x版本时，若未做处理，直接尝试创建同样结构的索引会失败。
2. 查询语法变化：
   • 问题：不同版本的查询语法可能有所不同。某些在旧版本可用的查询语法，在新版本中可能被废弃或需要改写。例如，Elasticsearch 2.x版本中的filtered查询，在5.x版本中被移除，需要改写为bool查询结合filter子句。
   • 举例：在2.x版本中查询语句{ "filtered": { "query": { "match": { "title": "example" } }, "filter": { "term": { "status": "active" } } } }，在5.x版本需要改写为{ "bool": { "must": { "match": { "title": "example" } }, "filter": { "term": { "status": "active" } } } }。若迁移后仍使用旧的查询语法，查询将无法正常执行。
3. 集群配置差异：
   • 问题：新版本的集群配置参数可能有变化，旧版本的一些配置在新版本中可能不被支持或含义改变。比如，Elasticsearch 7.x版本对节点角色的配置方式与之前版本有较大差异。旧版本通过node.master、node.data等参数分别设置节点是否为主节点、数据节点，7.x版本引入了更明确的node.roles参数来定义节点角色。
   • 举例：在旧版本配置文件中设置node.master: true、node.data: true让节点既是主节点又是数据节点。在7.x版本若仍按此配置，可能导致节点启动异常，应改为node.roles: [master, data]。

避免版本不兼容导致问题的方法

1. 版本兼容性矩阵参考：
   • 在迁移前，查阅官方的版本兼容性矩阵文档。了解源版本和目标版本之间的兼容性细节，包括哪些功能被弃用、哪些数据类型有变化等。例如，官方文档会明确指出不同版本间索引格式、查询语法等方面的兼容性情况，为迁移提供全面的指导。
2. 预迁移测试：
   • 搭建与生产环境相似的测试环境，包括相同的硬件配置、数据规模和业务逻辑。在测试环境中进行从源版本到目标版本的完整数据迁移流程测试。
   • 对迁移后的数据进行全面验证，包括数据的准确性（数量、内容是否一致）、索引映射是否正确（字段类型、索引设置等）以及各种查询和聚合功能是否正常。例如，通过编写自动化测试脚本来对比迁移前后数据的哈希值，确保数据没有丢失或损坏；对各种业务场景下的查询进行测试，验证查询结果的正确性。
3. 数据和配置转换：
   • 数据转换：根据版本差异，提前编写数据转换脚本。例如，针对索引类型变化，可以编写脚本将旧版本多类型数据转换为新版本单类型数据结构。在迁移过程中，通过工具（如Logstash）对数据进行实时转换。
   • 配置转换：依据新版本的配置要求，对集群配置文件进行相应修改。可以使用自动化配置管理工具（如Ansible、Chef）来批量更新所有节点的配置文件，确保配置的一致性和准确性。同时，在更新配置后，对集群进行全面的功能测试，确保集群正常运行。
4. 逐步迁移策略：
   • 滚动升级：对于大规模集群，采用滚动升级的方式，逐个或逐组地将节点从旧版本升级到新版本。这样可以在部分节点升级的过程中，集群仍能保持基本的服务能力，同时可以及时发现和解决升级过程中出现的问题，避免一次性升级导致整个集群不可用。例如，先升级几个具有代表性的节点，观察集群的运行状态、数据同步情况等，确认没有问题后再逐步升级其他节点。
   • 数据分片迁移：可以先迁移部分数据分片到新版本节点，观察这部分数据在新版本中的运行情况，如索引性能、查询响应等。在确认这部分数据迁移成功后，再逐步迁移其他分片的数据，降低迁移风险。