面试题：ElasticSearch Master 异常下的数据一致性快速响应策略

Question

假设 ElasticSearch 集群中的 Master 节点发生故障，可能导致部分数据写入的一致性问题。请详细阐述如何在 Master 故障瞬间快速响应，确保数据一致性，并且说明在新 Master 选举期间和选举完成后，分别需要采取哪些数据修复和同步操作。

Answer 1

故障瞬间快速响应确保数据一致性

1. 配置冗余：通过设置多个候选主节点（node.master: true），使得当当前主节点故障时，其他候选主节点能够快速参与选举。这样可以减少选举时间，尽快产生新的主节点。
2. 写入确认机制：在写入数据时，使用 quorum 确认机制。例如，在 Java 客户端中设置 requestConfigBuilder.setConsistencyLevel(ConsistencyLevel.QUORUM)。这意味着只有当大多数副本分片（超过一半）成功写入时，才认为写入操作成功。这样在主节点故障瞬间，即使部分副本分片暂时不可用，也能保证数据一致性。

新 Master 选举期间

1. 数据隔离：暂时停止非必要的数据写入操作，防止在选举期间因不一致的状态导致更多的数据问题。可以通过设置集群为只读模式来实现，例如使用 Elasticsearch REST API：PUT _cluster/settings {"transient": {"cluster.routing.allocation.enable": "none"}}。这样可以防止新的数据写入，但允许读取操作继续进行。
2. 记录状态：记录当前集群中各个分片的状态，包括哪些分片是最新的，哪些可能存在数据不一致。可以通过 Elasticsearch 的元数据 API 获取这些信息，例如 GET _cluster/state，分析 state.metadata 中的分片信息。

选举完成后

1. 数据修复：
   • 缺失分片恢复：如果有因主节点故障导致的缺失分片，新主节点会自动触发分片恢复机制。Elasticsearch 会从其他副本分片中复制数据来恢复缺失的分片。可以通过监控 _cat/recovery API 来查看恢复进度，例如 GET _cat/recovery?v。
   • 不一致分片修复：对于存在数据不一致的分片，需要比较不同副本分片的数据，找出差异并进行修复。可以使用 _reindex API 将数据从一个分片复制到另一个分片，例如 POST _reindex {"source": {"index": "your_index", "slice": {"id": 0, "max": 1}, "query": {"match_all": {}}}, "dest": {"index": "your_index"}}。在执行 _reindex 之前，需要确定哪个分片的数据是正确的，这可以通过分析选举期间记录的状态信息以及数据的时间戳等方式来判断。
2. 数据同步：
   • 副本同步：新主节点选举完成后，会自动协调副本分片之间的数据同步。确保所有副本分片的数据与主分片的数据保持一致。可以通过 _cat/shards API 查看各个分片的同步状态，例如 GET _cat/shards?v，检查 state 字段是否为 STARTED，如果是 RELOCATING 或 INITIALIZING 等状态，说明同步正在进行中。
   • 跨节点同步：如果集群中有多个节点，可能需要进行跨节点的数据同步。这通常在节点加入或离开集群时会自动触发。可以通过监控集群健康状态来确保跨节点同步完成，例如 GET _cluster/health，查看 status 字段是否为 green，green 表示所有分片和副本都已同步且可用。