面试题：在复杂分布式环境下，ElasticSearch Term向量一致性维护及故障处理策略？

Question

假设在一个多节点、高并发读写的分布式ElasticSearch集群中，Term向量的一致性面临挑战。请详细说明如何确保Term向量在各节点间的一致性，以及当出现节点故障、网络分区等故障时，相应的Term向量恢复和数据一致性修复策略。

Answer 1

确保Term向量在各节点间一致性的方法

1. 版本控制
   • 使用版本号来标记Term向量数据。每次对Term向量进行修改时，版本号递增。当节点间进行数据同步时，比较版本号，新的版本覆盖旧的版本，以保证所有节点上的数据一致性。例如，Elasticsearch在文档级别有内置的版本控制机制，可扩展应用于Term向量。
2. 同步机制
   • 定期全量同步：设置定期的时间间隔，各节点将自身的Term向量数据全量发送给其他节点进行同步。这种方式能确保数据的一致性，但在网络带宽占用方面较大，适合在网络带宽充足且集群规模较小的场景。
   • 增量同步：节点仅同步自上次同步后发生变化的Term向量数据。通过记录每次修改的日志，在同步时将日志发送给其他节点，其他节点根据日志更新本地数据。这种方式减少了网络传输量，适合高并发读写场景。
3. 共识算法
   • 引入如Paxos、Raft等共识算法。在对Term向量进行修改时，节点通过共识算法达成一致，只有达成共识的修改才会被应用到所有节点。例如，Raft算法通过选举领导者，领导者协调各节点的数据更新，确保数据一致性。

节点故障时的Term向量恢复策略

1. 数据备份
   • 采用多副本机制，在集群中为每个Term向量数据创建多个副本，分布存储在不同节点。当某个节点故障时，其他节点上的副本可以替代故障节点提供服务。例如，Elasticsearch默认支持创建多个副本，可通过配置调整副本数量。
2. 故障检测与恢复
   • 集群中的其他节点通过心跳机制检测故障节点。一旦检测到节点故障，立即从副本节点中选择一个节点来替代故障节点，并重新分配相关的Term向量数据。例如，通过监控节点的心跳信息，若在一定时间内未收到心跳，则判定该节点故障。

网络分区时的数据一致性修复策略

1. 分区感知
   • 集群能够感知到网络分区的发生。可以通过网络监测工具或自定义的网络探测机制，当发现节点间网络连接中断时，判定发生网络分区。
2. 分区修复
   • 主动合并：当网络分区恢复后，各分区内的节点主动发起数据合并操作。通过比较版本号、日志等信息，将不同分区内的数据进行合并，以恢复数据一致性。
   • 选举协调者：在网络分区发生时，每个分区内选举出一个协调者节点。当网络恢复后，协调者节点之间进行通信，协商数据合并的策略，确保所有节点的数据一致性。