这是一篇源码分析类的文章，大家需要先建立一个整体的概念，建议参看
这篇文章
另外你可能还需要了解下 Recovery 阶段迁移过程：
INIT -> INDEX -> VERIFY_INDEX -> TRANSLOG -> FINALIZE -> DONE
概览
Recovery 其实有两种：
- Primary的迁移/Replication的生成和迁移
- Primary的恢复
org.elasticsearch.indices.cluster.IndicesClusterStateService.clusterChanged 被触发后，会触发applyNewOrUpdatedShards 函数的调用，这里是我们整个分析的起点。大家可以跑进去看看，然后跟着文章打开对应的源码浏览。
阅读完这篇文章，我们能够得到：
- 熟悉整个recovery 流程
- 了解translog机制
- 掌握对应的代码体系结构
Primary的恢复
这个是一般出现故障集群重启的时候可能遇到的。首先需要从Store里进行恢复。
if (isPeerRecovery(shardRouting)) {
......
}
else {
//走的这个分支
indexService.shard(shardId).recoverFromStore(shardRouting,
new StoreRecoveryService.RecoveryListener() {
}
Primary 进行自我恢复，所以并不需要其他节点的支持。所以判定的函数叫做isPeerRecovery 其实还是挺合适的。
indexService.shard(shardId).recoverFromStore 调用的是 org.elasticsearch.index.shard.IndexShard的方法。
public void recoverFromStore(ShardRouting shard, StoreRecoveryService.RecoveryListener recoveryListener) {
......
final boolean shouldExist = shard.allocatedPostIndexCreate();
storeRecoveryService.recover(this, shouldExist, recoveryListener);
}
逻辑还是很清晰的，判断分片必须存在，接着将任务委托给 org.elasticsearch.index.shard.StoreRecoveryService.recover 方法，该方法有个细节需要了解下：
if (indexShard.routingEntry().restoreSource() != null) {
indexShard.recovering("from snapshot",
RecoveryState.Type.SNAPSHOT,
indexShard.routingEntry().restoreSource());
} else {
indexShard.recovering("from store",
RecoveryState.Type.STORE,
clusterService.localNode());
}
ES会根据restoreSource 决定是从SNAPSHOT或者从Store里进行恢复。这里的indexShard.recovering并没有执行真正的recovering 操作，而是返回了一个recover的信息对象，里面包含了譬如节点之类的信息。
之后就将其作为一个任务提交出去了：
threadPool.generic().execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
final RecoveryState recoveryState = indexShard.recoveryState();
if (indexShard.routingEntry().restoreSource() != null) {
restore(indexShard, recoveryState);
} else {
recoverFromStore(indexShard, indexShouldExists, recoveryState);
}
这里我们只走一条线，也就是进入 recoverFromStore 方法，该方法会执行索引文件的恢复动作，本质上是进入了INDEX Stage.
接着进行TranslogRecovery了
typesToUpdate = indexShard.performTranslogRecovery(indexShouldExists);
indexShard.finalizeRecovery();
继续进入 indexShard.performTranslogRecovery 方法：
public Map<String, Mapping> performTranslogRecovery(boolean indexExists) {
if (indexExists == false) {
final RecoveryState.Translog translogStats = recoveryState().getTranslog();
translogStats.totalOperations(0);
translogStats.totalOperationsOnStart(0);
}
final Map<String, Mapping> recoveredTypes = internalPerformTranslogRecovery(false, indexExists);
return recoveredTypes;
}
这个方法里面，最核心的是 internalPerformTranslogRecovery方法，进入该方法后先进入 VERIFY_INDEX Stage,进行索引的校验，校验如果没有问题，就会进入我们期待的TRANSLOG 状态了。
进入TRANSLOG 后，先进行一些设置：
engineConfig.setEnableGcDeletes(false);
engineConfig.setCreate(indexExists == false);
这里的GC 指的是tranlog日志的删除问题，也就是不允许删除translog，接着会创建一个新的InternalEngine了，然后返回调用
org.elasticsearch.index.shard.TranslogRecoveryPerformer.getRecoveredTypes
不过你看这个代码会比较疑惑，其实我一开始看也觉得纳闷：
if (skipTranslogRecovery == false) {
markLastWrite();
}
createNewEngine(skipTranslogRecovery, engineConfig);
return engineConfig.getTranslogRecoveryPerformer().
getRecoveredTypes();
我们并没有看到做translog replay的地方，而从上层的调用方来看：
typesToUpdate = indexShard.performTranslogRecovery(indexShouldExists);
indexShard.finalizeRecovery();
performTranslogRecovery 返回后，就立马进入扫尾(finalizeRecovery)阶段。 里面唯一的动作是createNewEngine，并且传递了skipTranslogRecovery 参数。 也就说，真正的translog replay动作是在createNewEngine里完成，我们经过探索，发现是在InternalEngine 的初始化过程完成的，具体代码如下：
try {
if (skipInitialTranslogRecovery) {
commitIndexWriter(writer,
translog,
lastCommittedSegmentInfos.
getUserData().
get(SYNC_COMMIT_ID));
} else {
recoverFromTranslog(engineConfig, translogGeneration);
}
} catch (IOException | EngineException ex) {
.......
}
里面有个recoverFromTranslog，我们进去瞅瞅：
final TranslogRecoveryPerformer handler = engineConfig.getTranslogRecoveryPerformer();
try (Translog.Snapshot snapshot = translog.newSnapshot()) {
opsRecovered = handler.recoveryFromSnapshot(this, snapshot);
} catch (Throwable e) {
throw new EngineException(shardId, "failed to recover from translog", e);
}
目前来看，所有的Translog recovery 动作其实都是由 TranslogRecoveryPerformer 来完成的。当然这个名字也比较好，翻译过来就是 TranslogRecovery 执行者。先对translog 做一个snapshot,然后根据这个snapshot开始进行恢复，进入 recoveryFromSnapshot 方法我们查看细节，然后会引导你进入下面的方法：
public void performRecoveryOperation(Engine engine, Translog.Operation operation, boolean allowMappingUpdates) {
try {
switch (operation.opType()) {
case CREATE:
Translog.Create create = (Translog.Create) operation;
Engine.Create engineCreate = IndexShard.prepareCreate(docMapper(create.type()),
source(create.source()).index(shardId.getIndex()).type(create.type()).id(create.id())
.routing(create.routing()).parent(create.parent()).timestamp(create.timestamp()).ttl(create.ttl()),
create.version(), create.versionType().versionTypeForReplicationAndRecovery(), Engine.Operation.Origin.RECOVERY, true, false);
maybeAddMappingUpdate(engineCreate.type(), engineCreate.parsedDoc().dynamicMappingsUpdate(), engineCreate.id(), allowMappingUpdates);
if (logger.isTraceEnabled()) {
logger.trace("[translog] recover [create] op of [{}][{}]", create.type(), create.id());
}
engine.create(engineCreate);
break;
终于看到了实际的translog replay 逻辑了。这里调用了标准的InternalEngine.create 等方法进行日志的恢复。其实比较有意思的是，我们在日志回放的过程中，依然会继续写translog。这里就会导致一个问题，如果我在做日志回放的过程中，服务器由当掉了(或者ES instance 重启了)，那么就会导致translog 变多了。这个地方是否可以再优化下？
假设我们完成了Translog 回放后，如果确实有重放，那么就行flush动作，删除translog,否则就commit Index。具体逻辑由如下的代码来完成：
if (opsRecovered > 0) {
opsRecovered, translogGeneration == null ? null : translogGeneration.translogFileGeneration, translog
.currentFileGeneration());
flush(true, true);
} else if (translog.isCurrent(translogGeneration) == false) {
commitIndexWriter(indexWriter, translog, lastCommittedSegmentInfos.getUserData().get(Engine.SYNC_COMMIT_ID));
}
接着就进入了finalizeRecovery，然后，就没然后了。
indexShard.finalizeRecovery();
String indexName = indexShard.shardId().index().name();
for (Map.Entry<String, Mapping> entry : typesToUpdate.entrySet()) {
validateMappingUpdate(indexName, entry.getKey(), entry.getValue());
}
indexShard.postRecovery("post recovery from shard_store");
Primary的迁移/Replication的生成和迁移
一般这种recovery其实就是发生relocation或者调整副本的时候发生的。所以集群是在正常状态，一定有健康的primary shard存在，所以我们也把这种recovery叫做Peer Recovery。 入口和前面的Primary恢复是一样的，代码如下：
if (isPeerRecovery(shardRouting)) {
//走的这个分支
.....
RecoveryState.Type type = shardRouting.primary() ? RecoveryState.Type.RELOCATION : RecoveryState.Type.REPLICA;
recoveryTarget.startRecovery(indexShard, type, sourceNode, new PeerRecoveryListener(shardRouting, indexService, indexMetaData));
......
}
else {
......
}
核心代码自然是 recoveryTarget.startRecovery。这里的recoveryTarget的类型是：
org.elasticsearch.indices.recovery.RecoveryTarget
startRecovery方法的核心代码是：
threadPool.generic().execute(new RecoveryRunner(recoveryId));
也是启动一个县城异步执行的。RecoveryRunner调用的是RecoveryTarget的 doRecovery方法，在该方法里，会发出一个RPC请求：
final StartRecoveryRequest request = new StartRecoveryRequest(recoveryStatus.shardId(), recoveryStatus.sourceNode(), clusterService.localNode(), false, metadataSnapshot, recoveryStatus.state().getType(), recoveryStatus.recoveryId());
recoveryStatus.indexShard().prepareForIndexRecovery();
recoveryStatus.CancellableThreads().execute(new CancellableThreads.Interruptable() {
@Override
public void run() throws InterruptedException {
responseHolder.set(transportService.submitRequest(request.sourceNode(), RecoverySource.Actions.START_RECOVERY, request, new FutureTransportResponseHandler<RecoveryResponse>() {
@Override
public RecoveryResponse newInstance() {
return new RecoveryResponse();
}
}).txGet());
}
});
这个时候进入 INDEX Stage。 那谁接受处理的呢？ 我们先看看现在的类名叫啥？ RecoveryTarget。 我们想当然的想，是不是有RecoverySource呢？ 发现确实有，而且该类确实也有一个处理类：
class StartRecoveryTransportRequestHandler extends TransportRequestHandler<StartRecoveryRequest> {
@Override
public void messageReceived(final StartRecoveryRequest request, final TransportChannel channel) throws Exception {
RecoveryResponse response = recover(request);
channel.sendResponse(response);
}
}
ES里这种通过Netty进行交互的方式，大家可以看看我之前写文章ElasticSearch Rest/RPC 接口解析。
这里我们进入RecoverSource对象的recover方法：
private RecoveryResponse recover(final StartRecoveryRequest request) {
.....
if (IndexMetaData.isOnSharedFilesystem(shard.indexSettings())) {
handler = new SharedFSRecoverySourceHandler(shard, request, recoverySettings, transportService, logger);
} else {
handler = new RecoverySourceHandler(shard, request, recoverySettings, transportService, logger);
}
ongoingRecoveries.add(shard, handler);
try {
return handler.recoverToTarget();
} finally {
ongoingRecoveries.remove(shard, handler);
}
}
我们看到具体负责处理的类是RecoverySourceHandler，之后调用该类的recoverToTarget方法。我对下面的代码做了精简，方便大家看清楚。
public RecoveryResponse recoverToTarget() {
final Engine engine = shard.engine();
assert engine.getTranslog() != null : "translog must not be null";
try (Translog.View translogView = engine.getTranslog().newView()) {
final SnapshotIndexCommit phase1Snapshot;
phase1Snapshot = shard.snapshotIndex(false);
phase1(phase1Snapshot, translogView);
try (Translog.Snapshot phase2Snapshot = translogView.snapshot()) {
phase2(phase2Snapshot);
} catch (Throwable e) {
throw new RecoveryEngineException(shard.shardId(), 2, "phase2 failed", e);
}
finalizeRecovery();
}
return response;
}
首先创建一个Translog的视图（创建视图的细节我现在也还没研究），接着的话对当前的索引进行snapshot。 然后进入phase1阶段，该阶段是把索引文件和请求的进行对比，然后得出有差异的部分，主动将数据推送给请求方。之后进入文件清理阶段，然后就进入translog 阶段：
protected void prepareTargetForTranslog(final Translog.View translogView) {
接着进入第二阶段：
try (Translog.Snapshot phase2Snapshot = translogView.snapshot()) {
phase2(phase2Snapshot);
}
对当前的translogView 进行一次snapshot,然后进行translog发送:
int totalOperations = sendSnapshot(snapshot);
具体的发送逻辑如下：
cancellableThreads.execute(new Interruptable() {
@Override
public void run() throws InterruptedException {
final RecoveryTranslogOperationsRequest translogOperationsRequest = new RecoveryTranslogOperationsRequest(
request.recoveryId(), request.shardId(), operations, snapshot.estimatedTotalOperations());
transportService.submitRequest(request.targetNode(), RecoveryTarget.Actions.TRANSLOG_OPS, translogOperationsRequest,
recoveryOptions, EmptyTransportResponseHandler.INSTANCE_SAME).txGet();
}
});
这里发的请求，都是被 RecoveryTarget的TranslogOperationsRequestHandler 处理器来完成的，具体代码是：
@Override
public void messageReceived(final RecoveryTranslogOperationsRequest request, final TransportChannel channel) throws Exception {
try (RecoveriesCollection.StatusRef statusRef = onGoingRecoveries.getStatusSafe(request.recoveryId(), request.shardId())) {
final ClusterStateObserver observer = new ClusterStateObserver(clusterService, null, logger);
final RecoveryStatus recoveryStatus = statusRef.status();
final RecoveryState.Translog translog = recoveryStatus.state().getTranslog();
translog.totalOperations(request.totalTranslogOps());
assert recoveryStatus.indexShard().recoveryState() == recoveryStatus.state();
try {
recoveryStatus.indexShard().performBatchRecovery(request.operations());
这里调用IndexShard.performBatchRecovery进行translog 的回放。
最后发送一个finalizeRecovery给target 节点，完成recovering操作。
关于Recovery translog 配置相关
在如下的类里有：
//org.elasticsearch.index.translog.TranslogService
INDEX_TRANSLOG_FLUSH_INTERVAL = "index.translog.interval";
INDEX_TRANSLOG_FLUSH_THRESHOLD_OPS = "index.translog.flush_threshold_ops";
INDEX_TRANSLOG_FLUSH_THRESHOLD_SIZE = "index.translog.flush_threshold_size";
INDEX_TRANSLOG_FLUSH_THRESHOLD_PERIOD = "index.translog.flush_threshold_period";
INDEX_TRANSLOG_DISABLE_FLUSH = "index.translog.disable_flush";
当服务器恢复时发现有存在的translog日志，就会进入TRANSLOG 阶段进行replay。translog 的recovery 是走的标准的InternalEngine.create/update等方法，并且还会再写translog，同时还有一个影响性能的地方是很多数据可能已经存在，会走update操作，所以性能还是非常差的。这个目前能够想到的解决办法是调整flush日志的频率，保证存在的translog 尽量的少。 上面的话可以看出有三个控制选项：
//每隔interval的时间，就去检查下面三个条件决定是不是要进行flush，
//默认5s。时间过长，会超出下面阈值比较大。
index.translog.interval
//超过多少条日志后需要flush,默认Int的最大值
index.translog.flush_threshold_ops
//定时flush，默认30m 可动态设置
index.translog.flush_threshold_period
//translog 大小超过多少后flush,默认512m
index.translog.flush_threshold_size
本质上translog的恢复速度和条数的影响关系更大些，所以建议大家设置下 index.translog.flush_threshold_ops，比如多少条就一定要flush,否则积累的太多，出现故障，恢复就慢了。这些参数都可以动态设置，但建议放到配置文件。
