面试题：ElasticSearch负载均衡类decider如何应对节点故障时的负载调整

Question

当ElasticSearch集群中的某个节点发生故障时，负载均衡类decider是怎样感知并重新分配负载的？详细说明其检测机制、数据迁移策略以及对集群整体性能的影响。

Answer 1

检测机制

1. 节点状态监控：Elasticsearch集群通过内部的分布式协议（如Zen Discovery协议）持续监控每个节点的状态。每个节点会定期向集群中的其他节点发送心跳包（ping请求），告知自身的存活状态。若某个节点在规定时间内没有收到来自目标节点的心跳响应，就会将该节点标记为疑似故障节点。
2. 故障确认：疑似故障节点的信息会在集群中传播，其他节点也会对该节点进行确认检查。若多个节点都判定该节点故障，集群会正式确认该节点已发生故障，并触发负载均衡相关的操作。

数据迁移策略

1. 副本分片迁移：Elasticsearch采用多副本机制来保证数据的高可用性和容错性。当某个节点故障时，集群会将该节点上的主分片对应的副本分片提升为新的主分片。同时，会从其他健康节点上选择合适的位置创建新的副本分片，以维持副本数量的设定。
2. 重新分配规则：
   • 基于分片平衡：优先考虑将分片分配到负载相对较低的节点上，以保证集群整体负载均衡。Elasticsearch会统计每个节点上的分片数量、磁盘使用情况、CPU和内存利用率等指标，根据这些指标来选择目标节点。
   • 避免热点：避免将过多的分片集中分配到少数几个节点上，防止这些节点成为热点，影响整个集群的性能。
   • 副本分布：尽量将副本分片分散到不同的节点上，以提高数据的冗余度和容错能力。

对集群整体性能的影响

1. 短期性能下降：
   • 数据迁移开销：在数据迁移过程中，需要在节点间传输大量的数据，这会占用网络带宽，导致其他正常的搜索和写入请求的响应时间变长。
   • 资源竞争：创建新的副本分片以及提升副本为新主分片等操作，会消耗节点的CPU、内存和磁盘I/O资源，可能导致集群整体处理能力下降。
2. 长期性能恢复：
   • 负载均衡优化：当数据重新分配完成后，集群的负载会得到重新平衡，各个节点能够更高效地处理请求，从而提升整个集群的性能和稳定性。
   • 容错能力增强：通过重新分配负载和创建新的副本，集群的容错能力得到进一步提升，在面对后续可能的节点故障时，能够更好地保证数据的可用性和服务的连续性。