面试题：ElasticSearch recovery监控命令与集群运维深度结合

1. 通过自定义ElasticSearch recovery相关监控命令输出格式满足业务需求和运维报表生成的方法

脚本语言处理
- 使用Python + Elasticsearch API：利用Python的Elasticsearch客户端库，如elasticsearch-py。首先连接到Elasticsearch集群，例如：

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch(['http://localhost:9200'])

然后通过_recovery API获取recovery相关信息，例如：

recovery_info = es.cat.recovery(format='json')

对获取到的JSON格式数据进行处理，按照业务需求的格式进行整理。比如，如果业务需要以CSV格式输出特定字段，可以使用csv模块：

import csv
with open('recovery_report.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['index', 'shard', 'stage', 'total', 'recovered']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    for item in recovery_info:
        writer.writerow({
            'index': item['index'],
           'shard': item['shard'],
           'stage': item['stage'],
            'total': item['total'],
           'recovered': item['recovered']
        })

使用Elasticsearch插件
- 开发自定义插件：可以开发一个Elasticsearch插件来处理recovery监控命令输出格式。在插件中，通过继承相关的命令类（如CatCommand），重写其格式化输出的方法。例如，在Java中：

import org.elasticsearch.action.ActionListener;
import org.elasticsearch.client.node.NodeClient;
import org.elasticsearch.cluster.service.ClusterService;
import org.elasticsearch.common.collect.Tuple;
import org.elasticsearch.common.io.stream.NamedWriteableRegistry;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;
import org.elasticsearch.rest.BaseRestHandler;
import org.elasticsearch.rest.RestController;
import org.elasticsearch.rest.RestRequest;
import org.elasticsearch.rest.action.cat.CatAction;
import org.elasticsearch.rest.action.cat.CatRequestBuilder;
import org.elasticsearch.rest.action.cat.CatResponse;
import org.elasticsearch.rest.action.cat.CatResponseBuilder;
import org.elasticsearch.rest.action.cat.CatRestHandler;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import static org.elasticsearch.rest.RestRequest.Method.GET;
public class CustomRecoveryRestHandler extends CatRestHandler {
    public CustomRecoveryRestHandler(Settings settings, ClusterService clusterService, NamedWriteableRegistry namedWriteableRegistry) {
        super(settings, clusterService, namedWriteableRegistry);
    }
    @Override
    public List<Route> routes() {
        return List.of(new Route(GET, "/_cat/customrecovery"));
    }
    @Override
    protected String helpURI() {
        return "/_cat/customrecovery";
    }
    @Override
    protected void buildCatRequest(RestRequest restRequest, CatRequestBuilder requestBuilder) {
        requestBuilder.setAction(CatAction.RECOVERY);
    }
    @Override
    protected void handleCatResponse(CatRequestBuilder requestBuilder, NodeClient client, RestRequest restRequest, ActionListener<CatResponse> listener) {
        client.admin().cluster().prepareCatRecovery()
              .execute(new ActionListener<CatResponse>() {
                    @Override
                    public void onResponse(CatResponse response) {
                        CatResponseBuilder builder = new CatResponseBuilder(requestBuilder, response);
                        // 自定义格式化输出
                        StringBuilder output = new StringBuilder();
                        for (Tuple<String, String> line : response.getLines()) {
                            output.append(line.v1()).append(",").append(line.v2()).append("\n");
                        }
                        listener.onResponse(new CatResponse(response.getHeaders(), output.toString()));
                    }
                    @Override
                    public void onFailure(Exception e) {
                        listener.onFailure(e);
                    }
                });
    }
}

然后将插件打包并安装到Elasticsearch集群中，通过访问自定义的API（如/_cat/customrecovery）获取自定义格式的recovery信息。

2. 自定义过程中可能遇到的技术挑战及解决方案

版本兼容性问题
- 挑战：Elasticsearch不同版本的API可能有变化，这可能导致自定义脚本或插件在版本升级后无法正常工作。例如，在某些版本中_recovery API返回的数据结构可能发生改变。
- 解决方案：定期关注Elasticsearch官方文档的版本更新说明，在升级前对自定义代码进行测试和适配。对于脚本，可以使用条件语句根据不同版本调用不同的API方法。对于插件，在插件开发时尽量遵循稳定的API接口，并且在升级Elasticsearch后及时更新插件代码。
性能问题
- 挑战：如果对recovery信息处理过于复杂，可能会影响Elasticsearch集群的性能。例如，在处理大量recovery数据时，脚本或插件的处理逻辑可能导致CPU或内存占用过高。
- 解决方案：优化处理逻辑，尽量减少不必要的计算和数据转换。对于数据量较大的情况，可以采用分页获取数据的方式，避免一次性处理过多数据。在插件开发中，可以合理使用缓存机制，避免重复获取相同的recovery信息。
安全问题
- 挑战：自定义的监控命令可能会暴露敏感信息，或者在执行过程中引入安全漏洞，例如恶意脚本注入等问题。
- 解决方案：对输入参数进行严格的验证和过滤，避免接受不安全的输入。在插件开发中，遵循Elasticsearch的安全规范，确保插件不会破坏集群的安全设置。同时，对自定义脚本和插件进行安全扫描，及时发现和修复潜在的安全问题。

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面试题：ElasticSearch recovery监控命令与集群运维深度结合

知识考点

面试题答案

1. 通过自定义ElasticSearch recovery相关监控命令输出格式满足业务需求和运维报表生成的方法

2. 自定义过程中可能遇到的技术挑战及解决方案