面试题：ElasticSearch PacificA算法配置优化策略

Question

假设你负责的ElasticSearch集群在使用PacificA算法时出现数据同步延迟的问题，阐述你会从哪些方面入手进行配置优化以提升同步效率，详细说明优化思路和可能涉及的配置参数及其作用。

Answer 1

网络方面

1. 优化思路：确保集群节点间网络稳定且带宽充足，减少网络延迟和丢包。
2. 配置参数及作用：
   • transport.tcp.compress：设置为true可对传输数据进行压缩，减少网络传输量，在带宽有限时提高传输效率。

节点资源方面

1. 优化思路：合理分配节点的硬件资源，避免因资源不足导致同步延迟。
2. 配置参数及作用：
   • node.master、node.data、node.ingest：根据节点硬件性能和预期功能，明确节点角色。如高性能节点设为node.master: true且node.data: true，处理更多数据同步任务；低性能节点可设为node.ingest: true，专注数据预处理。
   • bootstrap.memory_lock：设置为true，锁定节点内存，防止内存交换（swapping），因交换会严重影响性能，确保数据同步操作内存使用稳定。

索引配置方面

1. 优化思路：调整索引相关配置，提升数据同步写入效率。
2. 配置参数及作用：
   • index.refresh_interval：适当增大此值（如从默认的1s改为5s），减少索引刷新频率，因为每次刷新会触发一些资源开销操作，降低频率可提高写入性能，但会使数据可见性延迟增加，需权衡。
   • index.translog.durability：设置为async，采用异步方式将操作写入事务日志，减少同步等待时间，提升写入效率，但可能在节点故障时丢失少量未持久化数据，需结合业务数据重要性考虑。

PacificA算法本身配置方面

1. 优化思路：调整与PacificA算法紧密相关的配置，适应集群业务负载。
2. 配置参数及作用：
   • discovery.zen.minimum_master_nodes：确保集群中有足够的活跃主节点，避免脑裂问题影响数据同步。设置为超过集群主节点一半数量的值，如3个主节点集群设为2。
   • cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries：控制节点同时进行恢复（如数据同步）的数量，避免过多恢复任务竞争资源。根据节点硬件资源设置合理值，如4核8G节点可设为2 - 3。