面试题答案
一键面试确保数据一致性的方法
- 使用官方工具：
- Cross - Cluster Replication（CCR）：
- Elasticsearch提供的CCR功能可以实现跨集群的索引复制。它基于主从模型，主集群上的索引数据更改（增删改）会异步地复制到从集群。通过这种方式，能在一定程度上保证数据一致性。主集群会记录操作日志，从集群根据这些日志来同步数据。
- 配置CCR时，首先在主集群和从集群上都要开启CCR功能。然后在主集群创建一个“leader index”，并在从集群创建对应的“follower index”。在创建“follower index”时，指定主集群的相关信息（如集群名称、主索引名称等），这样就建立了主从关系。
- Cross - Cluster Replication（CCR）：
- 基于Logstash：
- Logstash可以作为数据同步的中间件。它从源集群读取数据（例如通过Elasticsearch input插件），然后经过一些过滤处理（如果需要），再将数据写入目标集群（通过Elasticsearch output插件）。
- 配置时，在Logstash的配置文件中定义input、filter（可选）和output部分。例如，input部分配置源集群的连接信息和索引名称，output部分配置目标集群的连接信息和索引名称。通过这种方式，可以定期（或实时，取决于配置）从一个集群同步数据到另一个集群。
同步机制
- CCR的同步机制：
- 异步复制：主集群上的数据更改操作（如索引文档、删除文档等）会被记录在操作日志中。然后这些日志会异步地传输到从集群，从集群按照日志顺序应用这些操作，从而保持数据同步。
- 版本控制：Elasticsearch使用版本号来确保数据一致性。每次文档更新时，版本号会递增。主集群传输操作日志时，包含文档的版本号。从集群在应用操作时，会检查版本号，如果版本号不一致（例如从集群上的文档版本比主集群传输过来的版本新），则会拒绝该操作，防止数据回滚。
- Logstash的同步机制：
- 轮询或实时监听：如果使用轮询方式，Logstash会按照设定的时间间隔从源集群读取数据。例如每5分钟读取一次，然后将新数据或更新的数据写入目标集群。如果要实现实时监听，可以结合Elasticsearch的River插件（虽然River插件已逐渐被弃用，但类似原理可通过其他方式实现，如使用Elasticsearch的Change Data Capture功能与Logstash配合），实时捕获源集群的变化并同步到目标集群。
- 数据过滤与转换：在同步过程中，Logstash可以对数据进行过滤和转换。例如，可以根据某些条件过滤掉不需要的文档，或者对文档中的某些字段进行格式转换等操作，然后再将处理后的数据写入目标集群。
可能遇到的挑战与解决方案
- 网络延迟与故障：
- 挑战：跨集群通常意味着网络传输，网络延迟可能导致数据同步延迟，网络故障可能导致数据同步中断。
- 解决方案：
- 使用缓存：在从集群端设置缓存，当网络延迟时，从缓存中读取数据以满足查询需求，减少对实时同步数据的依赖。同时，主集群可以将操作日志先缓存起来，待网络恢复后再批量传输给从集群。
- 重试机制：当网络故障导致同步中断时，CCR或Logstash都应具备重试机制。例如，CCR会自动重试未成功传输的操作日志，Logstash可以配置在网络故障后按照一定的时间间隔进行重试，直到同步恢复正常。
- 数据冲突：
- 挑战：在不同集群上可能同时对同一文档进行更新操作，导致数据冲突。
- 解决方案：
- 以主集群为准：在CCR场景下，明确以主集群的数据更新为准。从集群接收到冲突的数据更新时，根据主集群传输过来的版本号和操作日志，丢弃从集群上的本地更新，应用主集群的更新操作。
- 合并策略：对于一些复杂场景，可以制定合并策略。例如，在更新文档时，将两个集群上的更新部分进行合并。可以通过自定义脚本在Logstash中实现这种合并逻辑，先从两个集群获取冲突文档的不同版本，然后按照设定的规则（如时间戳最新的为准等）进行合并，再写入目标集群。
- 性能问题：
- 挑战：跨集群索引同步可能会对源集群和目标集群的性能产生影响，尤其是在大数据量和高并发情况下。
- 解决方案：
- 资源隔离：在源集群和目标集群上为同步任务分配专门的资源，如独立的节点或资源池。这样可以避免同步任务与其他业务查询和写入任务竞争资源。
- 优化同步频率和批量处理：合理调整同步频率，避免过于频繁的同步操作对集群性能造成过大压力。同时，采用批量处理的方式，例如CCR可以配置批量传输操作日志的大小，Logstash可以配置每次从源集群读取和写入目标集群的文档数量，以提高同步效率。