面试题：ElasticSearch 选举临时Master过程中如何处理脑裂问题

Question

在 ElasticSearch 选举临时 Master 的场景下，脑裂问题可能会出现。请分析脑裂产生的原因，并说明 ElasticSearch 是通过哪些机制和技巧来预防和处理脑裂问题，以确保集群的一致性和稳定性。

Answer 1

脑裂产生原因

1. 网络分区：网络故障导致集群节点间通信中断，形成多个独立的网络区域，每个区域内的节点都认为自己是集群的一部分，从而各自选举出 Master 节点，引发脑裂。例如，交换机故障、网络线路中断等情况。
2. 节点响应延迟：部分节点由于负载过高、硬件性能问题等，导致在选举过程中的响应延迟，其他节点在等待超时后会重新进行选举，可能产生多个 Master 节点。

预防和处理机制

1. Quorum 机制
   • ElasticSearch 通过 Quorum（法定人数）机制来选举 Master 节点。只有当超过半数的节点（ quorum = (master eligible nodes / 2) + 1 ）认可一个节点为 Master 时，该节点才能成为 Master。这样在网络分区时，较小的分区无法满足 Quorum 条件，从而避免脑裂。例如，集群有 5 个节点，那么至少需要 3 个节点同意，某个节点才能成为 Master。
2. 节点角色配置
   • Master 节点配置：通过 node.master: true 配置节点有资格参与 Master 选举，通过合理规划 Master 候选节点数量，避免过多节点参与选举导致混乱。同时，对于重要的 Master 节点可以配置较高的权重（ node.master_weight ），使选举更倾向于这些节点。
   • Data 节点和 Client 节点：配置 node.data: true 表示数据节点，主要负责存储和处理数据；配置 node.ingest: true 等用于特定功能节点。合理划分节点角色，减少不必要的 Master 选举竞争。
3. Ping 机制和超时设置
   • Ping 机制：节点之间通过定期发送 Ping 请求来保持通信，以检测其他节点的存活状态。如果某个节点在一定时间内没有收到其他节点的 Ping 响应，就认为该节点可能出现故障。
   • 超时设置：合理设置 discovery.zen.ping_timeout （默认 3 秒）等超时参数，避免因网络延迟等原因导致误判节点故障而引发不必要的选举。如果超时时间设置过短，可能会因为短暂的网络波动就触发选举；设置过长，可能导致故障节点不能及时被发现。
4. Master 节点选举过程优化
   • ElasticSearch 的选举过程采用了一种基于版本号和节点 ID 的比较机制。在选举时，每个节点会比较自身与其他节点的状态版本号，版本号高的节点优先成为 Master。如果版本号相同，则比较节点 ID，ID 小的节点优先。这种机制使得选举过程相对稳定，减少了脑裂的可能性。例如，当网络分区恢复后，版本号高的 Master 节点会继续作为集群的 Master，其他分区选举出的临时 Master 会自动放弃角色。