面试题：ElasticSearch数据副本模型写入性能调优之底层存储与副本写入策略

Question

从ElasticSearch底层存储机制出发，结合数据副本模型，分析不同的副本写入策略（如同步写入、异步写入等）对写入性能的影响。在高并发写入场景下，如何设计一种优化的副本写入策略，兼顾数据一致性、可用性和写入性能，并给出具体的实现思路和可能遇到的挑战及解决方案。

Answer 1

ElasticSearch底层存储机制与副本模型

1. 底层存储机制：ElasticSearch基于Lucene，数据以文档形式存储，每个文档被索引并存储在分片（shard）中。这些分片分布在集群的不同节点上，构成了数据的分布式存储。每个分片是一个独立的Lucene索引，具备完整的读写能力。
2. 副本模型：副本是主分片的拷贝，用于提高数据可用性和查询性能。一个主分片可以有多个副本分片，副本分片可以分布在不同节点上。

不同副本写入策略对写入性能的影响

1. 同步写入
   • 原理：主分片写入数据后，等待所有副本分片都成功写入相同数据，才向客户端返回写入成功响应。
   • 对写入性能影响：写入性能较低，因为每次写入都需要等待所有副本确认，网络开销大，尤其是副本数量较多时，写入延迟会显著增加。但是数据一致性高，只要主分片和所有副本都写入成功，数据就不会丢失。
2. 异步写入
   • 原理：主分片写入数据后，立即向客户端返回写入成功响应，同时异步将数据发送给副本分片进行写入。
   • 对写入性能影响：写入性能较高，因为不需要等待副本确认，减少了客户端等待时间。但数据一致性相对较低，可能出现主分片写入成功，而副本分片写入失败的情况，导致数据不一致。

高并发写入场景下优化的副本写入策略

1. 实现思路
   • 部分同步写入：设置一个阈值，比如当副本数量为3时，主分片写入成功后，只等待至少1个副本分片写入成功，就向客户端返回写入成功响应。这样既保证了一定的数据一致性（多数派写入原则），又能提高写入性能。
   • 写入队列与批量处理：在每个节点上设置写入队列，将高并发的写入请求先放入队列，然后按照一定规则（如按时间窗口或数量阈值）进行批量处理。这样可以减少网络请求次数，提高写入效率。
   • 异步重试机制：对于副本写入失败的情况，采用异步重试机制。当发现某个副本写入失败时，将该写入任务放入重试队列，在后台进行多次重试，直到写入成功或达到最大重试次数。
2. 可能遇到的挑战及解决方案
   • 数据一致性挑战：部分同步写入可能导致短暂的数据不一致。解决方案是在查询时，优先从主分片读取数据，对于读取到的数据版本进行校验，如果发现版本不一致，从副本重新读取并进行数据修复。
   • 重试队列压力：异步重试机制可能导致重试队列压力过大。可以对重试队列进行优先级管理，对于重要数据的写入重试任务设置较高优先级，同时根据系统负载动态调整重试频率和重试队列的大小。
   • 网络分区问题：在网络分区情况下，可能出现部分节点无法通信，导致写入策略异常。可以采用Quorum机制，确保在网络分区发生时，只有包含多数节点的分区才能继续进行写入操作，从而保证数据一致性。