面试题：ElasticSearch主从模式下的故障转移与负载均衡策略

故障检测

架构设计角度：
- ElasticSearch 采用基于心跳机制的故障检测。每个节点定期向其他节点发送心跳包（ping 包），如果在一定时间间隔（可配置，默认30秒）内没有收到某个节点的心跳响应，就认为该节点可能发生故障。
- 主节点会维护一个集群状态信息，包括所有节点的健康状态等。从节点也会保存部分集群状态信息并与主节点进行同步。通过这种方式，各个节点可以及时感知集群中其他节点的状态变化。

实际代码实现角度：

在ElasticSearch的Java代码实现中，使用了Netty框架来处理网络通信。节点间的心跳检测是通过Netty的定时任务来实现的。例如，通过ScheduledThreadPoolExecutor来定时触发ping请求的发送。代码片段示例：

ScheduledThreadPoolExecutor executor = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
    // 构建并发送ping请求
    // 这里简化示意，实际需要处理网络连接、序列化等复杂操作
    try {
        // 发送ping请求到目标节点
        Channel channel = getChannelToTargetNode();
        ByteBuf buffer = Unpooled.wrappedBuffer("ping".getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        channel.writeAndFlush(buffer);
    } catch (Exception e) {
        // 处理异常，如记录日志等
        logger.error("Failed to send ping request", e);
    }
}, 0, 10, TimeUnit.SECONDS);

当接收到ping响应时，会更新节点的状态信息。如果长时间未收到响应，会触发故障处理流程。

故障转移

架构设计角度：
- 当主节点故障时，从节点会发起选举来选出新的主节点。选举基于Quorum机制，即超过半数节点投票通过，某个从节点才能成为新的主节点。
- 每个从节点会比较自己和其他从节点的版本号（集群状态版本号）、节点ID等信息。版本号高且节点ID合适的从节点会赢得选举，成为新的主节点。
- 选举过程中，从节点会向其他从节点发送投票请求，其他从节点根据一定规则（如上述版本号和节点ID比较）决定是否投票。
实际代码实现角度：
- 选举过程使用了ZenDiscovery模块来实现。在ZenDiscovery类中有选举相关的逻辑。例如，findMaster方法用于发起选举和确定主节点。
```
public DiscoveryNode findMaster(DiscoveryNodes currentNodes, long electionTerm) {
    // 遍历所有候选节点
    for (DiscoveryNode node : currentNodes) {
        // 比较版本号、节点ID等
        if (isEligibleMaster(node, currentNodes, electionTerm)) {
            return node;
        }
    }
    return null;
}
```
- 节点间通过DiscoveryNodes类来交换节点信息，用于选举决策。在选举过程中，会更新集群状态信息，并通知所有节点新的主节点信息。

负载重新平衡

架构设计角度：
- ElasticSearch采用分片（shard）机制来实现负载平衡。当新的主节点选举产生后，主节点会根据当前集群状态，包括节点的负载（如CPU、内存、磁盘使用情况等）、节点的数量等信息，重新分配分片。
- 主节点会计算出最优的分片分配方案，尽量保证每个节点上的分片数量和负载相对均衡。例如，如果某个节点负载过高，主节点会将部分分片迁移到负载较低的节点上。
- 对于副本分片（replica shard），主节点会确保每个分片至少有一个副本，并且副本尽量分布在不同的节点上，以提高数据的可用性和容错性。

实际代码实现角度：

在AllocationService类中实现了分片分配的逻辑。例如，calculateAllocation方法用于计算新的分片分配方案。

public void calculateAllocation(ClusterState currentState, ClusterState previousState) {
    // 获取所有节点信息和分片信息
    List<Node> nodes = currentState.nodes().asList();
    Map<String, ShardRouting> shardRoutings = currentState.routingTable().shardRoutings();
    // 遍历分片，根据节点负载等情况计算新的分配
    for (String shardId : shardRoutings.keySet()) {
        ShardRouting shardRouting = shardRoutings.get(shardId);
        // 根据节点负载等信息决定是否迁移分片
        if (shouldMigrateShard(shardRouting, nodes)) {
            // 执行分片迁移逻辑
            moveShard(shardRouting, getBestNodeForShard(shardRouting, nodes));
        }
    }
}

这里shouldMigrateShard和getBestNodeForShard等方法是自定义实现，用于判断是否迁移分片和选择最佳的目标节点。在实际迁移过程中，会通过Transport模块进行数据传输，将分片数据从原节点迁移到目标节点。

星途面试题库

面试题：ElasticSearch主从模式下的故障转移与负载均衡策略

知识考点

面试题答案

故障检测

故障转移

负载重新平衡