面试题答案
一键面试1. 乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control）
在 Elasticsearch 中，文档有一个版本号。每次文档更新时，版本号会递增。在创建快照期间，对于并发的写操作，Elasticsearch 会检查版本号。如果在创建快照过程中，某个文档被更新，那么版本号改变，当快照尝试存储这个文档时，会因为版本冲突而失败，但这不会影响整个快照的创建，只是该文档不会被正确存储在这个快照中。读操作不受此影响，仍然可以读取到最新版本的文档（在并发写操作完成后）。
2. 段（Segment）机制
- 段的冻结：Elasticsearch 基于段来存储数据。在创建快照时，会对当前活跃的段进行“冻结”。这意味着在快照创建期间，这些段的数据不会再被修改，从而保证了快照中数据的一致性。并发的写操作会写入到新的段中，而读操作则可以同时从冻结的段（用于快照创建的数据）和新的段（用于并发写操作后的数据）读取数据。
- 段合并：虽然在快照创建期间段会被冻结，但 Elasticsearch 会在后台处理段合并操作。然而，快照创建操作会尽量避免与段合并操作冲突。如果段合并正在进行，快照创建可能会等待段合并完成后再对相关段进行冻结操作，以确保快照获取到完整且一致的段数据。
3. 事务日志（Transaction Log）
- 记录写操作：Elasticsearch 使用事务日志（translog）来记录所有的写操作。在创建快照时，会记录下事务日志的当前位置。在快照完成后，会重放从快照开始时记录的事务日志中的操作到新创建的快照中，以确保即使在快照创建期间有并发写操作，这些写操作也能被正确反映在快照中，保证数据的一致性。
- 恢复一致性：如果在快照创建过程中发生故障，系统可以根据事务日志中的记录来恢复到一个一致的状态，然后重新进行快照创建操作。通过这种方式，即使面对并发读写导致的复杂情况，也能保证快照数据的完整性和一致性。
4. 集群协调机制
- 主节点协调：在 Elasticsearch 集群中，主节点负责协调快照操作。主节点会确保所有参与快照创建的节点在同一时间点开始创建快照，避免因为节点之间的时间差异导致数据不一致。它会向各个数据节点发送创建快照的指令，并监控整个过程。
- 节点间通信：数据节点之间会进行通信，以确保在快照创建期间，各个节点上的数据状态保持一致。例如，如果一个节点在快照创建过程中接收到新的写操作，它会与其他节点同步相关信息，保证所有节点在快照创建完成时拥有一致的数据视图。