基于JuiceFS 的低成本 Elasticsearch 云上备份存储

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1.背景介绍

Elasticsearch 的数据备份是通过快照机制实现的。为了完成集群的快照，需要依赖一个共享存储系统，即所有节点需要挂载到共享存储的同一个目录，并且每个节点对此目录需有读写权限，最初我们使用 NAS（即 NFS）来实现备份，这个方案也已经稳定运行多年。

在此，我还是再强调一下数据备份重要性。很多小伙伴误认为 Elasticsearch 具备副本机制，只要配置多副本就不怕数据丢失，为什么还要备份呢？需要指出是：再多的副本禁不住一个 DELETE 误操作；而且副本机制也要平衡成本，是在一定程度内的冗余，超过阈值一样会造成数据丢失，备份是业务持续性重要保障，有备才能无患！

云上成本的持续优化是运维人员始终面临的挑战。Snowflake 使用 S3 存储在成本效率方面给了我们很大的触动。接触到 JuiceFS 后，我们认为这是一款非常不错的存储产品。本着循序渐进原则，备份存储是一个非常不错的切入点，于是便有了基于 JuiceFS 来构建通用低成本云上备份存储解决方案，并着手实践。

2.成本比对

本文的标题就是低成本，成本低在哪里呢，我们用数据说话，以 10T NAS 和 OSS 资源包价格对比如下表所示：

资源型别

原价（元/年）

折扣价（元/年）

NAS存储-通用型

36,864

27,648

OSS-标准本地冗余

13,272

9,954

如果使用 OSS 替代 NAS，成本降低为原来 36%，接近 1/3，降本效果可谓显著，冲这咱就必须干！

等下，其他成本呢？JuiceFS 社区版还需要元数据存储，确实，这个也是需要计算成本。但是这年头，谁家的云上没有一个共享或者辅助用 RDS，作为备份系统，对 IO 的随机读写需求不高，这里咱就共享一个 MySQL RDS 来作为元数据存储。

3.部署过程

部署过程基本参照 JuiceFS 的官方文档完成，具体分成了三个步骤：

3.1 安装

安装过程很简单，一条命令搞定。默认是在安装 /usr/local/bin 下，考虑到不是所有的操作系统都是将该目录作为 PATH 的默认路径，从更加通用和省事的角度，我建议安装到 /usr/sbin 目录下，执行安装命令：

代码语言：javascript
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curl -sSL https://d.juicefs.com/install | sh - /usr/sbin

注意：该命令在所有的节点都要执行（所有的节点都要安装）

3.2 创建文件系统

有两个前置步骤这里略过：

  1. OSS 的 Bucket 及 AK 的准备这里略过，创建的 Bucket 名为: juicefs-backup；
  2. 元数据存储因为使用了 MySQL，库及账号的创建也略过，创建的库名和用户名均为：juicefs。

有个小插曲，因为元数据使用了 MySQL，官方文档快速上手及元数据引擎最佳实践两个章节找不到参考和范例，有 PostgreSQL 没有 MySQL，开始我照猫画虎参照 PostgreSQL 写法，提示语法不对，最后在参考-如何设置元数据引擎章节找到了相关说明：

为啥要加这个括号我不是很理解，只能表示不明觉厉。不过建议官方文档元数据引擎最佳实践环节增加 MySQL 章节，这样前后可以呼应，方便读者查阅。

最终我的创建命令如下：

代码语言：javascript
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juicefs format \
    --storage oss \
    --bucket juicefs-backup.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com \
    --access-key 【KEY】 \
    --secret-key 【SECRET】 \
    mysql://juicefs:【PASSWORD】@(【RDS-URL】:3306)/juicefs \
    elasticsearch

注意：

  1. 本条命令只需要在任一节点执行一次
  2. 【KEY】【SECRET】【PASSWORD】【RDS-URL】需要更换为实际值

3.3 挂载文件系统

挂载命令如下：

代码语言：javascript
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juicefs mount \
    --update-fstab \
    --background \
    --writeback \
    --cache-dir /data/juicefs-cache \
    --cache-size 10240 \
    -o user_id=$(id -u elasticsearch)  \
    mysql://juicefs:【PASSWORD】@\(【RDS-URL】:3306\)/juicefs \
    /backup

挂载相关参数说明如下：

  1. --update-fstab：更新 /etc/fstab，这样节点重启后，会自动挂载。
  2. --writeback：把数据写入本地缓存后再写到 OSS，提升备份效率，作为备份用途建议开启。
  3. --cache-dir /data/juicefs-cache 和 --cache-size 10240：在 Elasticsearch 存储 SSD 上划出 10G 作为缓存（默认值是 100GB，考虑到成本因素，选用了 10GB），提高读写性能。
  4. -o user_id=$(id -u elasticsearch): 允许 elasticsearch 用户读写，经咨询官方工程师，这个参数不指定也可以。

注意：

  1. 本条命令需要在每个节点执行一次
  2. 【PASSWORD】【RDS-URL】需要更换为实际值

3.4 设置挂载目录权限

最后要确保挂载的目录能被 Elasticsearch 读写

代码语言：javascript
复制
chown elasticsearch:elasticsearch /backup

注意：本条命令需要在任一节点执行一次即可

3.5 注册Elasticsearch 快照仓库

首先需要在 Elasticsearch 的配置文件 elasticsearch.yaml 中配置 path.repo ,比如：

代码语言：javascript
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path:
      repo: 
             - /backup

注意：每个节点都需要修改配置，修改后需要重启服务

每个节点重启后，可以通过 Kibana 或者使用 Elasticsearch Snapshot API 注册。

代码语言：javascript
复制
PUT _snapshot/es-backup
{
    "type": "fs",
    "settings": {
      "location": "'/backup'",
      "compress": "true",
      "max_snapshot_bytes_per_sec": "100m",
      "max_restore_bytes_per_sec": "100m"
    }
  }

参数说明：

  1. es-bakup 是快照仓库的名称，可自定义
  2. compress 是否启用压缩，我们是启用，可以节约空间占用
  3. max_snapshot_bytes_per_sec/max_restore_bytes_per_sec 最大快照及恢复的速度根据自己的情况设置，我们设定为：100M/秒

最后，具体备份实施的操作这里就不再细写，可参考Elasticsearch 官方文档。

4. 踩坑经历

完成上述准备工作后，本来满心欢喜坐等备份成功，不想却出现了新事物尝试路上必有姿势：踩坑！

在备份点创建过程中出现了个别节点的权限异常问题，这个就碰到分布式集群读写共享存储的共性问题：不同节点进程的 username 和 id 是否完全一致？解决这个问题一般有两个思路：

  1. 不动现有的环境，通过用户映射的方式来解决这个问题，毫无疑问，这当然是最佳的方式。但是我翻了好几遍官方文档，并尝试根据节点 Elasticsearch 用户不同的 id 来挂载（见3.3 挂载命令），验证结果挂载的文件系统的用户属性还是取决于实际进程；于是就想到了 NFS 文件系统有个参数叫 all_squash，即将所有的用户都映射到一个特定的用户比如 nobody 上，但是很遗憾，JiuceFS 目前只能实现 root_squash，做不到 all_squash ，此问题最后反馈了 JuiceFS 的开发人员，详见 Github 上的 PR。
  2. 改变现有的环境，使所有的 Elasticsearch 用户的 id 保持一致，得益于 Elasticsearch 优秀的容灾迁移能力，最终我通过在特定节点重装了一下 Elasticserach 来解决这个问题（最后发现其实这个问题的产生源于 Elasticsearch 和 kibana 安装先后顺序）。

5.结语

通过上述步骤及措施的实施，最后 Elasticsearch 快照备份方案最终实现并持续运作，备份的效率也完全不输 NAS 存储。

本文以分布式集群备份为例，其方案完全可以用在其他各种单机系统备份中，同时借助 JuiceFS 广泛的数据存储和元数据引擎的适配性，也可以使其成为一个通用的低成本云上备份存储解决方案。

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