面试题：ElasticSearch中查看等待执行集群任务方法的实现原理

Question

请阐述ElasticSearch查看等待执行集群任务方法背后的基本实现原理，以及相关的API调用流程。

Answer 1

基本实现原理

1. 任务队列管理：Elasticsearch内部维护了各种任务队列，如索引创建、删除、更新等任务。当一个任务被提交时，它会进入相应的任务队列等待执行。
2. 任务优先级：不同类型的任务可能有不同的优先级。例如，一些影响集群状态的关键任务（如节点加入/离开）可能具有较高优先级，会优先于普通的文档索引任务执行。
3. 任务调度器：有专门的任务调度器负责从任务队列中按照优先级和一定的调度策略取出任务并分配给相应的执行单元进行处理。

API调用流程

1. 获取任务信息：
   • REST API方式：可以使用/_cluster/pending_tasks API 。发送GET请求到这个端点，Elasticsearch会返回等待执行的集群任务列表。
   • 示例：curl -X GET "localhost:9200/_cluster/pending_tasks"
   • 返回结果：返回的JSON数据包含每个任务的详细信息，如任务ID、优先级、源节点、描述等。
2. 在客户端代码中调用：
   • Java客户端：使用Elasticsearch的Java High Level REST Client 。

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
        RestClient.builder(
                new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

GetPendingClusterTasksRequest request = new GetPendingClusterTasksRequest();
GetPendingClusterTasksResponse response = client.getPendingClusterTasks(request, RequestOptions.DEFAULT);
List<PendingClusterTask> tasks = response.getTasks();
for (PendingClusterTask task : tasks) {
    System.out.println("Task ID: " + task.getTaskId());
    System.out.println("Priority: " + task.getPriority());
    System.out.println("Description: " + task.getDescription());
}

- **Python客户端（elasticsearch - py）**：

from elasticsearch import Elasticsearch

es = Elasticsearch([{'host': 'localhost', 'port': 9200}])
response = es.cluster.pending_tasks()
for task in response['tasks']:
    print("Task ID:", task['task_id'])
    print("Priority:", task['priority'])
    print("Description:", task['description'])