面试题：ElasticSearch Master 复杂异常场景下的极限快速响应优化

Question

考虑一种极端情况，ElasticSearch 集群中的 Master 节点遭受恶意攻击，不仅网络连接被阻断，部分元数据也遭到篡改。在这种复杂异常场景下，描述如何在最短时间内检测到异常、恢复集群正常状态，并确保没有数据丢失或损坏，同时说明在整个过程中如何与集群中的其他节点进行高效协同。

Answer 1

1. 检测异常
   • 监控网络连接：使用网络监控工具（如 Prometheus + Grafana）持续监测 Master 节点的网络连接状态。一旦发现 Master 节点网络连接中断，立即触发警报。
   • 元数据校验：定期（如每 5 分钟）对 ElasticSearch 集群的元数据进行校验和计算，并与之前保存的正确元数据校验和对比。若校验和不一致，表明元数据可能被篡改。
2. 恢复集群正常状态
   • 选举新 Master：ElasticSearch 集群具备自动选举机制。当现有 Master 节点失联，集群会在符合条件的候选节点中选举新的 Master。确保候选节点配置正确且有足够的资源来承担 Master 职责。
   • 恢复元数据：若元数据被篡改，从最近的备份（如每日备份）中恢复正确的元数据。在恢复过程中，暂停集群的写操作，以防止数据不一致。
3. 确保数据无丢失或损坏
   • 数据副本机制：ElasticSearch 采用数据副本机制，每个分片都有副本。确保副本数据完整且可恢复。在恢复过程中，对比主分片和副本分片的数据，若发现不一致，以最新且正确的数据为准进行修复。
   • 数据校验：恢复完成后，对整个集群的数据进行一致性校验。通过重新计算数据的校验和，并与之前保存的校验和对比，确保数据无损坏。
4. 与其他节点高效协同
   • 集群状态同步：新 Master 选举完成后，及时向其他节点同步集群状态，包括元数据、分片分配等信息。确保所有节点对集群状态有一致的认知。
   • 节点间通信：利用 ElasticSearch 内置的节点间通信机制（如 gossip 协议），在恢复过程中实时交换信息。例如，节点间互相通报自己的数据状态，以便更快地定位和修复数据问题。