面试题：在复杂业务场景下，如何设计动态自适应的ElasticSearch集群节点过滤机制

Question

假设存在一个复杂业务场景，数据量和访问模式随时间动态变化，需要一个动态自适应的ElasticSearch集群节点过滤机制来保障性能。请详细描述设计思路，包括但不限于如何实时监测业务指标、如何基于监测结果动态调整过滤规则以及如何确保整个机制的稳定性和可靠性。

Answer 1

实时监测业务指标

1. 选择监测工具：利用Elasticsearch自身提供的监控API，如_cat API系列（_cat/nodes 查看节点状态，_cat/indices 查看索引状态等），以及Elasticsearch Monitoring插件，它可以收集详细的集群指标数据，包括节点健康状况、CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、索引读写速率等。
2. 自定义指标采集：对于业务相关的特定指标，如特定查询的响应时间、每秒查询量（QPS）等，可以在应用程序代码中通过埋点方式收集。将这些指标数据发送到类似Prometheus这样的时间序列数据库进行存储和分析。例如，在Java应用中，可以使用Micrometer库与Prometheus集成来实现指标采集。

基于监测结果动态调整过滤规则

1. 建立指标阈值：分析历史监测数据，结合业务对性能的要求，为每个关键指标设定合理的阈值。例如，设定CPU使用率超过80%、内存使用率超过90%为高负载阈值；单个节点每秒查询量超过其处理能力的80% 为查询压力阈值等。
2. 规则调整逻辑：
   • 基于节点负载：当某个节点的CPU或内存使用率超过阈值时，将该节点从处理高并发查询的节点列表中过滤掉。可以通过Elasticsearch的节点标签功能，为不同负载状态的节点打上不同标签，然后在查询请求时，根据标签过滤节点。例如，使用PUT _cluster/settings API为高负载节点打上high_load标签，查询时添加preference=_t:!high_load参数来避开这些节点。
   • 基于查询性能：如果特定查询的响应时间过长或QPS过低，分析是由于某些节点处理能力不足导致的，调整过滤规则将该查询路由到性能更好的节点。可以在应用层维护一个查询性能与节点关系的映射表，根据实时监测结果动态更新该映射表，查询时依据映射表选择合适的节点。

确保机制的稳定性和可靠性

1. 备份与恢复：定期对Elasticsearch集群进行快照备份，将快照存储到可靠的存储介质（如Amazon S3、阿里云OSS等）。在过滤机制出现异常导致节点配置错误，影响集群性能时，可以通过恢复快照快速恢复到正常状态。
2. 容错设计：在设计过滤机制时，要考虑到部分监测数据丢失或不准确的情况。例如，当某个节点的CPU使用率数据短暂异常时，不要立即将其从集群中过滤掉，可以设置一个数据验证周期，多次确认指标异常后再进行过滤操作。同时，在调整过滤规则时，采用逐步调整的策略，每次调整后观察一段时间，确保集群性能稳定后再进行下一步调整。
3. 监控过滤机制本身：建立对过滤机制的监控体系，监测过滤规则调整的频率、节点过滤操作对集群性能的影响等指标。如果发现过滤机制频繁调整或导致集群性能波动过大，及时发出警报，以便人工干预排查问题。可以利用Grafana等可视化工具展示这些监控指标，方便运维人员及时发现异常。