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Elasticsearch 集群某一节点修改 IP 后无法启动问题复盘
singerhowe
发布于 2023-9-5 11:39
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1、集群环境及问题描述
- 集群版本：6.8.X
- 集群节点：5节点（三个节点为主+数据节点，另外两个独立数据节点）。
- 问题描述：由于IP冲突，修改了一台服务器的IP，然后5台配置改了一下一次重启，能启动，但是连不上，后台各种报错。
2、问题讨论
节点换 IP 原因探讨：宿主机服务器的IP地址和别的服务器IP 冲突，所以要修改一台服务器的 IP地址。
不建议集群节点经常更换 IP，原因如下：
频繁更换 Elasticsearch 集群节点的 IP 地址可能会导致集群稳定性降低，节点发现困难，配置管理复杂化，数据复制和恢复问题，负载均衡配置困扰以及潜在的安全风险。因此，为了保持集群的稳定性和安全性，我们通常不建议频繁更改节点的 IP 地址。
还要考虑一个问题，如果集群规模越大，节点数越多，换 IP 带来的服务不可用时间会越长。
由于这是 6.8.X 版本的集群，每个节点的：discovery.zen.ping.unicast.hosts 都要做修改，就意味着所有集群都必须重启。所以，节点越多，重启后分配恢复时间越长，服务不可用时间越长。尤其线上密集访问性业务要非常慎重。
以上是认知大前提。
3、问题排查
但，上述更换节点 ip 已成为板上钉钉的事实，接下里只能想办法修改 IP、修改各个节点配置后，想办法让集群启动起来。
这里，先敲定排查思路，让问题尽可能的最小化。否则五个节点的日志会看得“眼花缭乱”。
昨晚我敲定的排查思路如下：
从node1、node2、node3三个主+数据节点入手，看为什么不能组建成集群？
也就是说，数据节点先不加入集群，仅node1、node2、node3三个节点，看能否组建成集群、选主成功？
核心点：找到和定位到当前节点不能组建成集群的原因？
核心排查过程记录和梳理如下：
3.1 逐个节点启动，对任何日志猫腻都不放过。
发现了昨天的ip配置错误问题。
[2023-07-15T23:46:02,908][WARN ][o.e.d.z.UnicastZenPing ] [node-1] failed to resolve host [10.14.2·30.41:9300]
java.net.UnknownHostException: 10.14.2¡¤30.
at java.net.Inet6AddressImpl.lookupAllHostAddr(Native Method) ~[?:1.8.0_291]
at java.net.InetAddress$2.lookupAllHostAddr(InetAddress.java:929) ~[?:1.8.0_291]
at java.net.InetAddress.getAddressesFromNameService(InetAddress.java:1324) ~[?:1.8.0_291]
at java.net.InetAddress.getAllByName0(InetAddress.java:1277) ~[?:1.8.0_291]
at java.net.InetAddress.getAllByName(InetAddress.java:1193) ~[?:1.8.0_291]
at java.net.InetAddress.getAllByName(InetAddress.java:1127) ~[?:1.8.0_291]这是修改 IP 地址的误操作，肯定得修改，否则会有大量报错信息。IP地址不对，后面无从谈起。
3.2 在head插件等辅助工具不可用时，借助命令行排查节点是否加入集群。
大前提：只有集群构建成功后，head插件才能使用；只有集群是非红色状态（黄色或者最好绿色状态），kibana 才能正确访问。
而我们的节点是无法构建成功集群的，所以无法使用 kibana、head插件等工具排查问题。但部分命令行的原始方式还是可以用的。
本质是通过如下命令看看节点是否构成了集群。
GET http://IP:端口/_cat/nodes通过 postman 工具排查，如下所示，出现了“master_not_discovered_exception”异常，也就是不能发现主节点。
对比看一下正确的情况，下面就是两个节点已构成一个集群，mdi的含义分别是：master节点、data节点、ingest节点类型。
低版本叫节点类型，8.X 版本叫节点角色。
这里还有一个细节，如果集群 uuid 是“_na_” 只代表启动了，但是还未选主成功！
如果选主成功后，大致应该是下面的样子（所有节点的uuid 是一致的，这个非常重要）。
3.3 中间环节的多次异常，差点被带跑偏。
如下日志，我一直以为是网络问题。
排查了防火墙，ping 命令挨个验证都没有问题。
org.elasticsearch.transport.ConnectTransportException: [node-1][10.14.XXX.XX:9300] handshake_timeout[30s]
at org.elasticsearch.transport.TransportHandshaker.lambda$sendHandshake$1(TransportHandshaker.java:77) ~[elasticsearch-6.8.12.jar:6.8.12]
at org.elasticsearch.common.util.concurrent.ThreadContext$ContextPreservingRunnable.run(ThreadContext.java:681) [elasticsearch-6.8.12.jar:6.8.12]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) [?:1.8.0_291]
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) [?:1.8.0_291]
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [?:1.8.0_291]
[2023-07-16T00:58:53,697][WARN ][o.e.t.TcpTransport ] [node-2] exception caught on transport layer [Netty4TcpChannel{localAddress=/10.14.XXX.yy:60218, remoteAddress=/10.14.xxx.zz:9300}], closing connection
java.io.IOException: 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。
at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read0(Native Method) ~[?:?]
at sun.nio.ch.SocketDispatcher.read(SocketDispatcher.java:43) ~[?:?]
at sun.nio.ch.IOUtil.readIntoNativeBuffer(IOUtil.java:223) ~[?:?]
at sun.nio.ch.IOUtil.read(IOUtil.java:197) ~[?:?]
at sun.nio.ch.SocketChannelImpl.read(SocketChannelImpl.java:378) ~[?:?]
at io.netty.buffer.PooledHeapByteBuf.setBytes(PooledHeapByteBuf.java:261) ~[netty-buffer-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.buffer.AbstractByteBuf.writeBytes(AbstractByteBuf.java:1132) ~[netty-buffer-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.socket.nio.NioSocketChannel.doReadBytes(NioSocketChannel.java:347) ~[netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.nio.AbstractNioByteChannel$NioByteUnsafe.read(AbstractNioByteChannel.java:148) [netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKey(NioEventLoop.java:656) [netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeysPlain(NioEventLoop.java:556) [netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.processSelectedKeys(NioEventLoop.java:510) [netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:470) [netty-transport-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$5.run(SingleThreadEventExecutor.java:909) [netty-common-4.1.32.Final.jar:4.1.32.Final]
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) [?:1.8.0_291]后面想其实还是内存不足导致的节点下线！这应该是两个节点一个掉线后，另外一个节点的连锁反应。
- 期间还发现了各个节点日期不一致问题，通过手动对齐时间方式进行了时间一致性对齐。
- 还将discovery.zen.ping_timeout 的值由 3s调整到 100s。
discovery.zen.ping_timeout 是 Elasticsearch 集群设置中的一个参数，它决定了节点在考虑其他节点“不可达”之前应等待 ping 响应的时间。这个设置对于集群节点之间的通信和集群的稳定性非常重要。如果设置 discovery.zen.ping_timeout 为 3 秒（3s），这意味着每个节点在将另一个节点视为离线之前将等待其响应 3 秒。如果网络条件较差，或者Elasticsearch 集群负载很大，可能会导致超时，使得节点错误地认为其他节点已离线。这可能会引起不必要的重新选举和节点重新平衡，从而影响集群性能和稳定性。
3.4 我一直想回避，但这是根源所在。
反复排查发现，如下日志就是根源，内存溢出了。
[2023-07-16T00:52:39,878][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][153] overhead, spent [985ms] collecting in the last [1s]
[2023-07-16T00:52:44,238][INFO ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][154] overhead, spent [1.6s] collecting in the last [4.3s]
[2023-07-16T00:52:44,253][ERROR][o.e.b.ElasticsearchUncaughtExceptionHandler] [node-2] fatal error in thread [elasticsearch[node-2][generic][T#1]], exiting
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.apache.lucene.util.fst.FST.<init>(FST.java:342) ~[lucene-core-7.7.3.jar:7.7.3 1a0d2a901dfec93676b0fe8be425101ceb754b85 - noble - 2020-04-21 10:31:55]
at org.apache.lucene.util.fst.FST.<init>(FST.java:274) ~[lucene-core-7.7.3.jar:7.7.3 1a0d2a901dfec93676b0fe8be425101ceb754b85 - noble - 2020-04-21 10:31:55]
at org.apache.lucene.codecs.blocktree.FieldReader.<init>(FieldReader.java:91) ~[lucene-core-7.7.3.jar:7.7.3 1a0d2a901dfec93676b0fe8be425101ceb754b85 - noble - 2020-04-21 10:31:55]
at org.apache.lucene.codecs.blocktree.BlockTreeTermsReader.<init>(BlockTreeTermsReader.java:202) ~[lucene-core-7.7.3.jar:7.7.3 1a0d2a901dfec93676b0fe8be425101ceb754b85 - noble - 2020-04-21 10:31:55]
2023-07-16T00:51:59,263][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][124] overhead, spent [875ms] collecting in the last [1.1s]
[2023-07-16T00:52:00,826][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][125] overhead, spent [1s] collecting in the last [1.5s]
[2023-07-16T00:52:01,920][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][126] overhead, spent [938ms] collecting in the last [1s]
[2023-07-16T00:52:03,811][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][127] overhead, spent [1.1s] collecting in the last [1.8s]
[2023-07-16T00:52:06,639][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][129] overhead, spent [1s] collecting in the last [1.8s]
[2023-07-16T00:52:08,264][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][130] overhead, spent [1.2s] collecting in the last [1.6s]
[2023-07-16T00:52:09,468][WARN ][o.e.m.j.JvmGcMonitorService] [node-2] [gc][131] overhead, spent [1s] collecting in the last [1.1s]什么原因导致的呢？堆内存设置的不合理。
可是 jvm.options 明明已经改动了呢，都是官方建议值。
但是，在日志排查的时候我看到了下面的日志。
[node-2] JVM arguments [-Xms1g, -Xmx1g, -XX:+UseConcMarkSweepGC, -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75服务启动方式，我把jvm.options 改成了 128GB了，但是还是显示1GB，这就是问题根源。
256 GB内存几乎没有怎么用。
后面，改成了elasticsearch.bat 的启动方式后，就搞定了。
更进一步讲：以windows 服务启动的时候，集群的配置 jvm.options 没有读到导致的上面的内存问题及各种报错！
最终集群启动ok，集群健康状态为绿色。
4、小结
类似问题没有更快的策略，只能逐个节点逐个日志进行排查。上述问题累计排查耗时大于 6 个小时以上，只有一点点排查，才能发现问题所在。
欢迎就类似问题留言讨论交流。
文章转载自公众号：铭毅天下Elasticsearch
分类
已于2023-9-5 11:39:51修改
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