面试题：ElasticSearch主节点故障对集群节点类型角色转换的影响

Question

假设ElasticSearch集群中的主节点发生故障，描述一下其他节点类型（数据节点、协调节点等）如何进行角色转换以维持集群的正常运行，这种转换过程可能会遇到哪些问题以及如何解决？

Answer 1

角色转换过程

1. 主节点选举：当主节点发生故障时，集群中的候选节点（具备成为主节点资格的节点，通常数据节点也可兼任候选节点）会发起选举。选举过程基于分布式一致性算法（如Zen Discovery机制中的Bully算法变种）。具有最高版本号和最高节点ID的候选节点将被选举为新的主节点。
2. 数据节点调整：新主节点选举出来后，会重新分配分片。数据节点会根据新主节点的指令，对自身存储的分片进行复制、迁移等操作，以确保数据的副本分布符合集群配置，维持数据的高可用性和一致性。例如，如果某个数据节点上原本负责的主分片所在的节点故障，新主节点会指定其他数据节点上的副本分片提升为主分片，同时可能从其他数据节点复制数据来补齐副本数量。
3. 协调节点工作：协调节点在主节点故障期间，依然负责接收客户端请求，并将请求转发到相应的数据节点。当新主节点选举完成后，协调节点继续根据新主节点的元数据信息，正确路由请求。

可能遇到的问题

1. 脑裂问题：可能出现多个候选节点都认为自己是主节点的情况，导致集群分裂为多个子集群，各自独立工作，破坏数据一致性。这通常是由于网络分区、节点间通信延迟等原因造成部分节点与多数节点失联。
2. 选举超时：选举过程中，如果网络不稳定或节点负载过高，可能导致选举超时。在规定时间内无法选出新的主节点，集群将处于不可用状态。
3. 数据不一致：在主节点故障到新主节点选举及分片重新分配完成这段时间内，可能由于部分节点的数据更新未同步，导致数据不一致。例如，某个数据节点在主节点故障前刚接收了一个数据写入，但还未来得及同步给其他副本节点，主节点就故障了。

解决方法

1. 脑裂问题解决：
   • 配置合适的 discovery.zen.minimum_master_nodes 参数，该参数表示形成一个可用集群所需要的最少主节点数。通常设置为 (候选节点数 / 2) + 1，确保在网络分区等情况下，只有多数节点所在的子集群才能选举出主节点，避免脑裂。
   • 启用 gateway.expected_nodes、gateway.recover_after_nodes 和 gateway.recover_after_time 等参数，控制集群恢复的条件。例如，只有当预期的节点数达到一定数量，并经过一定时间后，集群才开始恢复，防止部分节点过早启动选举导致脑裂。
2. 选举超时解决：优化网络环境，减少节点间通信延迟和丢包。同时，可以适当调整选举超时时间参数 discovery.zen.ping_timeout，根据实际网络情况设置一个合理的值，既保证选举过程不会因短暂网络波动而过早超时，又避免等待时间过长影响集群恢复。
3. 数据不一致解决：
   • Elasticsearch 本身具有数据恢复机制，新主节点选举完成后，会通过副本同步等方式恢复数据一致性。对于未同步的写入，当新主节点确定后，会重新同步这些数据。
   • 应用层面可以采用一些策略，如在写入数据时设置合适的 consistency 级别，如 quorum，确保数据写入到多数副本节点后才返回成功，降低数据不一致的概率。同时，在读取数据时，可以设置 replication 参数为 sync，确保读取到最新的数据。