面试题：ElasticSearch时间单位API在分布式定时任务中的高可用设计

Question

在一个分布式系统中，使用ElasticSearch作为数据存储和检索工具，要设计一个高可用的定时任务框架，基于ElasticSearch时间单位API实现。任务需在多个节点上协同执行，确保任务不重复、不遗漏，并且在节点故障时能够自动重新分配任务。请详细描述你的设计思路，包括涉及到的ElasticSearch特性、分布式算法以及如何处理可能出现的网络分区等问题。

Answer 1

设计思路

1. ElasticSearch 特性利用
   • 文档存储：将定时任务相关信息（如任务ID、执行时间、任务详情等）以文档形式存储在ElasticSearch索引中。每个任务对应一个文档，通过文档唯一标识任务。
   • 时间单位API：利用ElasticSearch支持的时间类型和时间范围查询功能，精确控制任务执行时间。例如，使用 date 类型字段记录任务计划执行时间，通过 range 查询获取即将执行的任务。
2. 分布式算法
   • 任务分配算法：采用基于权重的任务分配算法。为每个节点分配一个权重值，权重可根据节点的硬件资源（如CPU、内存等）动态调整。在任务分配时，优先将任务分配给权重高的节点，以充分利用资源。
   • 任务协调：使用分布式锁机制，确保同一任务不会在多个节点同时执行。例如，利用ElasticSearch的乐观锁（通过版本号控制）实现分布式锁。当一个节点尝试获取任务执行权时，首先获取任务文档的当前版本号，然后以该版本号为条件尝试更新任务文档（如标记任务为执行中），如果更新成功，则获取到锁，可执行任务；否则，等待并重试。
3. 处理网络分区问题
   • 节点健康检查：定期通过ElasticSearch的集群状态API检查节点健康状况。每个节点定时向ElasticSearch集群发送心跳信息（如通过更新节点状态文档），其他节点通过监控这些文档来判断节点是否存活。
   • 网络分区检测：基于ElasticSearch的集群状态变化，检测是否发生网络分区。当网络分区发生时，不同分区内的节点可能会形成多个小集群。通过对比不同节点获取的集群状态信息，判断是否存在网络分区。
   • 任务重新分配：一旦检测到网络分区，并且分区恢复后，对任务进行重新分配。对于在网络分区期间未执行的任务，重新评估节点权重，按照任务分配算法重新分配给可用节点执行。

具体实现步骤

1. 任务文档结构设计 在ElasticSearch中创建一个索引，每个任务文档包含以下字段：
   • task_id：任务唯一标识符。
   • execution_time：任务计划执行时间（date 类型）。
   • task_status：任务状态，如“待执行”、“执行中”、“已完成”、“失败”等。
   • task_detail：任务具体执行逻辑（如脚本内容、方法调用等）。
   • assigned_node：当前分配执行任务的节点标识。
2. 任务调度流程
   • 任务添加：将新任务以文档形式写入ElasticSearch索引，设置 task_status 为“待执行”，assigned_node 为空。
   • 任务分配：每个节点定期查询ElasticSearch，获取即将执行且 task_status 为“待执行”的任务。根据权重计算，每个节点尝试获取任务执行权，通过更新任务文档标记 task_status 为“执行中”并设置 assigned_node 为自身节点标识。
   • 任务执行：获取到任务执行权的节点，按照 task_detail 中的逻辑执行任务。执行完成后，更新任务文档的 task_status 为“已完成”或“失败”，并记录相关执行结果。
   • 节点故障处理：当某个节点发生故障时，其他节点通过节点健康检查发现该节点异常。对于该故障节点上处于“执行中”的任务，将其 task_status 重新设置为“待执行”，assigned_node 清空，以便重新分配执行。

通过以上设计思路和实现步骤，可以构建一个基于ElasticSearch时间单位API的高可用定时任务框架，确保任务在分布式系统中协同执行，不重复、不遗漏，并能应对节点故障和网络分区等问题。