面试题答案
一键面试1. 保证GET API实时性及数据同步机制
- 实时性保证：
- ElasticSearch采用了近实时（Near - Real - Time，NRT）搜索机制。当文档通过PUT操作更新后，会先写入内存中的写入缓冲区（write buffer），并生成一个新的段（segment）文件。然后这个新段会被尽快（默认1秒）刷入磁盘，这个过程称为refresh。一旦刷新完成，新的数据就可以被搜索到，从而实现GET API的近实时性。
- 在多节点集群中，每个节点都有自己的本地数据副本，当一个节点更新文档后，其他节点会通过集群间的同步机制逐渐获取到最新数据。
- 数据同步处理：
- ElasticSearch使用分布式文件系统（如Lucene的段文件）来存储数据。更新操作在主分片上完成后，会通过副本复制机制将更新同步到其他副本分片。主分片和副本分片之间通过**分布式一致性协议（如Raft或类似的协议变体）**来确保数据一致性。当主分片接收到更新请求并完成更新后，会将更新操作同步到副本分片，副本分片应用这些更新，从而保持数据一致。
2. 可能遇到的挑战
- 网络延迟：集群节点间可能存在网络延迟，导致更新操作同步到其他节点的时间变长，影响GET API获取最新数据的及时性。
- 脑裂问题：在网络分区等异常情况下，集群可能会分裂成多个部分，每个部分都认为自己是主集群，从而导致数据不一致。
- 副本同步压力：当有大量更新操作时，副本同步可能会产生较大的网络和I/O开销，影响集群性能。
3. ElasticSearch的应对策略
- 网络延迟：
- 采用心跳机制，节点间定期发送心跳包来检测网络连接状态，及时发现网络延迟过高的情况并进行相应处理。
- 利用异步复制策略，主分片在完成更新后，可以先响应客户端，同时异步将更新同步到副本分片，减少客户端等待时间。
- 脑裂问题：
- 使用**法定人数（quorum）**机制，例如在选举主节点时，只有超过半数的节点参与投票并达成一致，才能选举出主节点，防止脑裂产生多个主节点。
- 配置合适的网络拓扑，确保网络的稳定性，减少网络分区的发生概率。
- 副本同步压力：
- 优化网络配置，提高网络带宽，减少同步数据传输时间。
- 批量处理更新操作，减少副本同步的频率，降低网络和I/O开销。例如，ElasticSearch支持批量操作（Bulk API），可以将多个更新请求合并成一个请求发送，在减少网络传输次数的同时，也降低了副本同步的压力。