干货 | Elasticsearch索引管理利器——Curator深入详解

干货 | Elasticsearch索引管理利器——Curator深入详解

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1、痛点

Elasticsearch集群管理中索引的管理非常重要。

数据量少的时候,一个或者几个索引就能满足问题。

但是一旦数据量每天几TB甚至几十TB的增长时,索引的生命周期管理显得尤为重要。


痛点1:你是否遇到过磁盘不够,要删除几个月前甚至更早时间数据的情况?

如果没有基于时间创建索引,单一索引借助delete_by_query结合时间戳,会越删磁盘空间越紧张,

以至于对自己都产生了怀疑?


痛点2:你是否还在通过复杂的脚本管理索引?

1个增量rollover动态更新脚本,

1个定期delete脚本,

1个定期force_merge脚本,

1个定期shrink脚本,

1个定期快照脚本。

索引多了或者集群规模大了,脚本的维护是一笔不菲的开销。


如果以上痛点,你都遇到过了。

那么,客官别走,本文利器curator会给你答案。


2、curator是什么?

2.1 被Elastic收编的历史

curator最早被称为clearESindices.py。 它的唯一功能是删除索引,

而后重命名:logstash_index_cleaner.py。它在logstash存储库下作用:过期日志清理。

此后不久,原作者加入Elastic,它成为了Elasticsearch Curator,

Git地址:https://github.com/elastic/curator


2.2 收编后功能强大

curator允许对索引和快照执行许多不同的操作,包括:


从别名添加或删除索引(或两者!)

更改分片路由分配更改分片路由分配

关闭索引关闭索引

创建索引创建索引

删除索引删除索引

删除快照删除快照

打开被关闭的索引打开被关闭的索引

对索引执行forcemerge段合并操作对索引执行forcemerge段合并操作

reindex索引,包括来自远程集群的索引reindex索引,包括来自远程集群的索引

更改索引的每个分片的副本数 更改索引的每个分片的副本数

rollover索引rollover索引

生成索引的快照(备份)生成索引的快照(备份)

还原快照还原快照

3、curator 版本

不同于Elasticsearch甚至ELKB的版本统一规范,curator有自己的一套版本规范。

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简化记录如下:

6.XES使用 curator 5;

5.XES可以使用curator5 或者 curator4 ,具体参考官网:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/version-compatibility.html


还等什么,赶紧用起来!


4、Curator使用指南

4.1 curator安装

curator可以通过多种方式安装,具体取决于您的需求。

值得注意的是,Curator只需要安装在可访问Elasticsearch集群中机器上就可以运行。 它不需要安装在群集中的一个节点上。


我的机器是5.X版本,使用如下操作ok。


Step1:安装:


pip install elasticsearch-curator

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centos6/7用户更简洁:


yum install elasticsearch-curator

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Step 2:升级至最新版本(非必须,根据自己需要):


pip install -U elasticsearch-curator

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验证执行成功方法1:


curator_cli show_indices

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若成功,会显示索引信息。


4.2 curator用法讲解

4.2.1 用法1:curator_cli 命令行

用法举例:curator_cli 关闭全部一天前创建的索引名称为logs_*开头的索引。


curator_cli --host 192.168.1.2 --port 9200 close --filter_list '[{"filtertype":"age","source":"creation_date","direction":"older","unit":"days","unit_count":1},{"filtertype":"pattern","kind":"prefix","value":"logs_"}]'

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好处:无需配置文件,一行命令即可成功。

坏处:不能便捷的适应复杂的操作。


4.2.2 用法2:curator命令行

用法举例:


curator [--config CONFIG.YML] [--dry-run] ACTION_FILE.YML

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解释:

1、CONFIG.YML是配置文件,用于配置ES集群信息。

CONFIG.YML样例:


[root@localhost .curator]# cat curator.yml

# Remember, leave a key empty if there is no value.  None will be a string,

## not a Python "NoneType"


client:

 hosts: 192.168.1.1

 port: 9200

 url_prefix:

 use_ssl: False

 certificate:

 client_cert:

 client_key:

 ssl_no_validate: False

 http_auth:

 timeout: 30

 master_only: False


logging:

 loglevel: INFO

 logfile: /home/curator/logs

 logformat: default

 blacklist: ['elasticsearch', 'urllib3']

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核心配置:


1)集群IP;

2)安全认证信息;

3)日志信息。


2、ACTION_FILE.YML 执行索引操作的配置信息

由于支持的操作非常多,建议直接参考官网配置即可:

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/actions.html

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/examples.html


拿删除历史索引举例:

以下命令删除了30天前,以logs_*开头的索引。


[root@localhost .curator]# cat action.yml

---

# Remember, leave a key empty if there is no value.  None will be a string,

# not a Python "NoneType"

#

# Also remember that all examples have 'disable_action' set to True.  If you

# want to use this action as a template, be sure to set this to False after

# copying it.

actions:

 1:

   action: delete_indices

   description: >-

     Delete indices older than 20 days (based on index name), for logstash-

     prefixed indices. Ignore the error if the filter does not result in an

     actionable list of indices (ignore_empty_list) and exit cleanly.

   options:

     ignore_empty_list: True

     disable_action: False

   filters:

   - filtertype: pattern

     kind: prefix

     value: logs_

   - filtertype: age

     source: name

     direction: older

     timestring: '%Y.%m.%d'

     unit: days

     unit_count: 30

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如果执行多个任务怎么办呢?

注意:actions: 后面的,依次类推:


2:执行操作

3:执行操作

4:执行操作

N:执行操作


好处:1个配置搞定10+处操作,不费劲!


4.3 curator 实践

经过4.2的配置,实践执行如下:

curator --config config.yml 指定路径/action.yml


4.4 周期性执行

借助crontab,每天零点5分执行


$ crontab -e

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加上如下的命令:


5 0 * * * curator --config config.yml action.yml

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5、小结

切记:

curator适用于基于时间或者template其他方式创建的索引,

不适合单一索引存储N久历史数据的操作的场景。


思考:

遇到通用问题,不要重复造*,看看官方或者别人是否已经实现了,已经有更好的方案了。

如果有,就“拿来主义”,和自己业务不一致,可以考虑优化。

比如:类似curator,有很多公司已经进一步加工为可视化工具,极大提高效率。

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