面试题：ElasticSearch分布式索引实现原理之高级难度题

Question

ElasticSearch是如何处理分布式环境下索引的一致性问题的？请详细阐述其采用的策略和机制，包括但不限于如何应对网络分区、节点故障等情况。

Answer 1

1. 分片与副本机制

• 分片：Elasticsearch 将索引数据划分为多个分片（shard），每个分片是一个独立的 Lucene 索引。这种划分使得数据可以分布在不同节点上，提高了并行处理能力和存储扩展性。例如，一个大型索引可以分为 10 个分片，分别存储在不同节点。
• 副本：为了保证数据的高可用性和容错性，每个分片可以有多个副本（replica）。主分片负责处理写操作，副本分片复制主分片的数据，用于读操作和故障恢复。如主分片有 3 个副本，当主分片所在节点故障时，副本分片可提升为主分片继续提供服务。

2. 一致性策略

• 写一致性：Elasticsearch 支持多种写一致性级别，包括 one（默认，只要一个主分片写入成功即认为成功）、all（所有主分片和副本分片都写入成功才认为成功）、quorum（大多数分片写入成功即认为成功，如 3 个分片需 2 个成功）。用户可根据业务需求选择合适级别，例如对数据一致性要求极高的金融场景可选择 all。
• 读一致性：默认情况下，读操作从副本分片读取数据。Elasticsearch 通过版本号机制保证读取到的数据是最新的。每次文档更新，版本号递增，副本分片在复制数据时会检查版本号，确保数据一致性。

3. 应对网络分区

• 脑裂问题处理：Elasticsearch 通过选举产生主节点来管理集群状态。当发生网络分区时，不同分区可能产生多个“主节点”，出现脑裂。为防止这种情况，Elasticsearch 使用 discovery.zen.minimum_master_nodes 参数（7.0 版本后改为 cluster.initial_master_nodes），规定形成主节点所需的最少节点数。如设置为 3，当网络分区导致节点数小于 3 时，不会产生新主节点，避免脑裂。
• 分区恢复：网络分区恢复后，集群自动检测分区情况，缺失的数据分片会从其他正常节点复制恢复，重新达到数据一致性状态。

4. 应对节点故障

• 主节点故障：当主节点故障时，集群会重新选举新的主节点。选举过程基于节点的权重（node.master: true 节点，权重默认相同），通过分布式一致性算法（如 Zen Discovery 算法）进行。新主节点选举产生后，负责管理集群状态，协调数据复制和分片分配。
• 数据节点故障：如果数据节点故障，该节点上的主分片或副本分片不可用。此时，副本分片会提升为主分片（如果是主分片故障），集群会从其他副本分片复制数据到新分配的节点，重新创建副本分片，以保持数据的高可用性和一致性。例如，某数据节点存储的主分片故障，对应的副本分片会立即提升为主分片继续提供服务，同时集群从其他副本分片复制数据到新节点创建新副本。