面试题：在高并发写入场景下，ElasticSearch负载均衡类decider如何优化性能

高并发写入下 ElasticSearch 负载均衡类 decider 面临的性能挑战

网络延迟：高并发写入时，大量请求同时到达，网络拥塞可能导致数据传输延迟，decider 无法及时获取各节点状态，影响负载均衡决策的及时性与准确性。
节点资源压力：众多写入请求使各节点 CPU、内存和磁盘 I/O 等资源紧张，decider 需要快速评估节点资源状况，但资源竞争可能使评估结果不准确，导致错误的负载分配。
数据一致性维护：高并发写入可能引发数据版本冲突，decider 需在保证负载均衡的同时，确保数据一致性，这增加了决策复杂度与性能压力。
集群状态频繁更新：大量写入操作会频繁触发集群状态变化，decider 要实时处理这些变化，以调整负载均衡策略，处理速度跟不上变化频率会导致策略滞后。

优化负载均衡策略保障数据一致性与集群稳定性的机制

基于权重的负载均衡：根据节点的硬件资源（如 CPU 核心数、内存大小等）、网络带宽等因素为每个节点分配权重。权重较高的节点接收更多的写入请求，源码中在 NodeAllocationDecider 相关类里，通过计算节点权重，在决策写入节点时优先考虑权重高的节点。例如在 WeightedRoundRobinAllocator 类中，会根据权重循环选择节点，保障资源利用更合理。
副本分配策略：为保障数据一致性和集群高可用性，Elasticsearch 采用副本机制。在写入数据时，decider 会考虑副本的分布情况，避免副本集中在少数节点。在 AllocationService 类的 decide 方法中，会检查副本是否均匀分布在不同节点上，若不符合要求则重新分配，确保数据在集群故障时的可恢复性和一致性。
动态感知集群状态：通过集群状态更新机制，decider 实时获取集群各节点状态信息，如节点是否健康、负载情况等。ClusterStateListener 监听集群状态变化事件，当状态改变时，AllocationService 会重新计算负载均衡策略。在 ClusterStateUpdateTask 类中，会根据新的集群状态信息调整写入请求的分配。
写入队列与限流：为防止高并发写入瞬间压垮节点，Elasticsearch 为每个节点设置写入队列，并采用限流机制。当节点负载过高时，写入请求会进入队列等待处理，超出限流阈值的请求会被拒绝。在 CircuitBreakerService 类中实现了限流逻辑，通过设置不同类型的断路器（如 fielddata、request 等），监控资源使用情况，避免资源耗尽，保障集群稳定性。

关键实现逻辑源码分析

NodeAllocationDecider 类：它是负载均衡决策的核心类之一。在 canAllocate 方法中，会检查节点是否满足分配条件，如节点是否可用、磁盘空间是否充足等。该方法综合考虑节点权重、副本分布等因素，决定是否将新的写入请求分配到该节点。

public class NodeAllocationDecider {
    public Decision canAllocate(ShardRouting shardRouting, ClusterState state, Node node) {
        // 检查节点是否可用
        if (!node.isNodeRole(NodeRole.DATA_ROLE)) {
            return Decision.NO;
        }
        // 检查磁盘空间
        long diskFree = state.getMetaData().customs().getOrDefault(NODE_DISK_FREE_KEY, 0L);
        if (diskFree < MIN_DISK_FREE) {
            return Decision.NO;
        }
        // 考虑副本分布
        if (!isReplicaDistributionSatisfied(shardRouting, state)) {
            return Decision.NO;
        }
        // 根据权重等因素决策
        int weight = calculateWeight(node);
        if (weight < MIN_ALLOCATION_WEIGHT) {
            return Decision.NO;
        }
        return Decision.YES;
    }
}

WeightedRoundRobinAllocator 类：实现基于权重的负载均衡算法。nextNode 方法通过维护一个权重数组，循环选择权重最高的节点。

public class WeightedRoundRobinAllocator {
    private final Map<Node, Integer> weights;
    private int currentIndex = 0;

    public WeightedRoundRobinAllocator(Map<Node, Integer> weights) {
        this.weights = weights;
    }

    public Node nextNode() {
        Node[] nodes = weights.keySet().toArray(new Node[0]);
        int maxWeight = 0;
        Node selectedNode = null;
        for (int i = 0; i < nodes.length; i++) {
            int index = (currentIndex + i) % nodes.length;
            Node node = nodes[index];
            int weight = weights.get(node);
            if (weight > maxWeight) {
                maxWeight = weight;
                selectedNode = node;
            }
        }
        currentIndex = (currentIndex + 1) % nodes.length;
        return selectedNode;
    }
}

AllocationService 类：管理集群的分配决策，在 decide 方法中，结合集群状态、节点状态以及各种分配策略（如副本分配策略），最终决定写入请求的分配。

public class AllocationService {
    public Decision decide(ShardRouting shardRouting, ClusterState state) {
        // 检查集群状态是否健康
        if (state.getNodes().isYellow() && shardRouting.primary() && state.getMetaData().numberOfDataNodes() < 2) {
            return Decision.NO;
        }
        // 检查节点分配决策
        for (NodeAllocationDecider decider : deciders) {
            Decision decision = decider.canAllocate(shardRouting, state, null);
            if (decision.type() == Decision.Type.NO) {
                return decision;
            }
        }
        return Decision.YES;
    }
}

ClusterStateListener 接口与 ClusterStateUpdateTask 类：ClusterStateListener 接口用于监听集群状态变化事件，ClusterStateUpdateTask 类实现了对集群状态变化的处理逻辑。在 run 方法中，当集群状态发生变化时，会重新计算负载均衡策略，更新写入请求的分配。

public class ClusterStateUpdateTask implements Runnable {
    private final ClusterState state;
    private final AllocationService allocationService;

    public ClusterStateUpdateTask(ClusterState state, AllocationService allocationService) {
        this.state = state;
        this.allocationService = allocationService;
    }

    @Override
    public void run() {
        // 根据新的集群状态重新计算负载均衡策略
        allocationService.updateAllocation(state);
    }
}

CircuitBreakerService 类：实现限流逻辑，通过 tripped 方法判断是否超出限流阈值。

public class CircuitBreakerService {
    private final Map<String, CircuitBreaker> circuitBreakers;

    public CircuitBreakerService() {
        this.circuitBreakers = new HashMap<>();
        // 初始化不同类型的断路器
        circuitBreakers.put("fielddata", new FielddataCircuitBreaker());
        circuitBreakers.put("request", new RequestCircuitBreaker());
    }

    public boolean tripped(String type, long size) {
        CircuitBreaker circuitBreaker = circuitBreakers.get(type);
        if (circuitBreaker == null) {
            return false;
        }
        return circuitBreaker.tripped(size);
    }
}

面试题：在高并发写入场景下，ElasticSearch负载均衡类decider如何优化性能

知识考点

面试题答案

高并发写入下 ElasticSearch 负载均衡类 decider 面临的性能挑战

优化负载均衡策略保障数据一致性与集群稳定性的机制

关键实现逻辑源码分析