面试题：ElasticSearch 获取_source在分布式环境下的一致性与异常处理

Question

在分布式的 ElasticSearch 环境中，当获取_source时，可能会遇到数据一致性问题，比如不同节点返回的_source内容版本不一致。请详细描述这种情况可能产生的原因，以及针对该问题如何设计合理的解决方案，同时说明在获取_source过程中遇到网络故障等异常情况时，应如何进行有效的异常处理和重试机制设计。

Answer 1

原因

1. 副本同步延迟：Elasticsearch 通过副本机制保证数据高可用。在主节点数据更新后，副本节点同步数据可能存在延迟。如果在同步过程中，不同客户端从主节点和副本节点获取_source，就可能得到不同版本的数据。
2. 写操作传播延迟：分布式环境下，写操作在集群内传播到各个节点需要时间。若在传播未完成时读取数据，不同节点的数据状态不一致，导致返回的_source版本不同。
3. 索引刷新策略：Elasticsearch 索引刷新操作会将内存中的数据持久化到磁盘。默认刷新策略下，新数据写入后不会立即刷新到磁盘，不同节点在刷新时机上的差异会造成数据版本不一致。

解决方案

1. 设置一致性级别：在读取请求中设置一致性级别，如consistency=quorum，要求在大多数节点确认数据更新后才返回读取结果，确保获取到的数据版本相对一致。
2. 版本控制：利用 Elasticsearch 内置的版本号机制。每次数据更新时，版本号递增。读取时通过指定版本号，确保获取到期望版本的数据。若版本不匹配，可重新读取。
3. 等待副本同步完成：使用wait_for_active_shards参数，等待足够数量的副本同步完成后再进行读取操作，提高数据一致性。

异常处理和重试机制设计

1. 网络故障处理：捕获网络异常（如连接超时、网络中断等），记录异常信息，包括请求的 URL、参数、发生时间等。根据异常类型，进行相应处理：
   • 短暂网络波动：可以立即进行重试，重试次数可设置为 3 - 5 次，每次重试间隔逐渐增加（如指数退避策略，第一次重试间隔 1 秒，第二次 2 秒，第三次 4 秒等）。
   • 网络配置问题或长期故障：提示用户检查网络配置，记录异常信息，避免无限制重试浪费资源。
2. 其他异常处理：对于其他异常（如 Elasticsearch 内部错误、权限问题等），根据错误码或异常类型进行分类处理：
   • 可恢复错误：如临时的集群负载过高导致的错误，可按照一定策略进行重试。
   • 不可恢复错误：如权限不足，向用户明确提示错误原因，停止重试。
3. 重试策略设计：
   • 固定次数重试：设置最大重试次数，在达到最大次数后仍失败，则抛出异常或返回错误结果。
   • 结合时间窗口：设置重试的时间窗口，例如在 1 分钟内进行重试，超过时间窗口后停止重试。这样可以避免在长时间故障情况下持续重试。