面试题：如何自定义ElasticSearch选主得票机制的动态调整策略

明确业务需求：确定业务场景中选主得票机制需要动态调整的具体触发条件，例如根据集群节点负载、网络状况、数据量等因素。
理解 ElasticSearch 现有选主机制：熟悉 ElasticSearch 默认的选主算法，如 ZenDiscovery 机制，了解其投票、选举流程以及影响选主的关键因素，包括节点优先级、节点状态等。
确定调整目标：明确动态调整策略希望达成的目标，例如提升选举效率、增强集群稳定性、优化资源利用等。
边界条件分析：考虑各种极端情况，如大量节点同时加入或离开集群、网络频繁抖动等情况下，自定义策略如何应对，确保策略的鲁棒性。

创建自定义 Discovery 类：
- 继承 ElasticSearch 的 Discovery 类，例如 CustomDiscovery extends Discovery。在 ElasticSearch 7.x 版本中，相关类位于 org.elasticsearch.discovery 包下。
- 重写 doStart、doStop 等生命周期方法，用于初始化和清理自定义策略相关的资源。
- 重写 findMaster 方法，该方法是选主的核心逻辑，在此方法中实现自定义的选主得票动态调整逻辑。
实现动态调整逻辑：
- 在 findMaster 方法内，获取集群节点信息，可通过 getNodes() 等方法获取当前集群中的所有节点。
- 根据业务需求计算每个节点的得票权重，例如，如果根据节点负载调整，可获取节点的 CPU、内存使用情况等指标来计算权重。可使用 ElasticSearch 的节点监控 API，如 ClusterHealthRequest 获取集群健康信息间接获取节点负载等信息。
- 按照计算出的权重分配选票，修改 ElasticSearch 原有的投票逻辑，使得权重高的节点有更大机会获得选票。
配置集成：
- 在 ElasticSearch 的配置文件（如 elasticsearch.yml）中指定使用自定义的 Discovery 类，通过配置项 discovery.type: custom（假设自定义类名为 CustomDiscovery 且已正确配置类路径）。

单元测试：
- 针对自定义 Discovery 类的各个方法编写单元测试，使用 Mock 框架（如 Mockito）模拟 ElasticSearch 的相关对象，例如模拟 ClusterService、Node 等对象，测试 findMaster 方法中得票权重计算和投票逻辑是否正确。
- 测试不同输入条件下（如不同节点负载、不同节点数量）方法的返回结果是否符合预期。
集成测试：
- 搭建一个小型的 ElasticSearch 集群，包含多个节点，部署自定义的 Discovery 类。
- 模拟各种业务场景，如逐渐增加节点负载、模拟节点网络抖动、节点动态加入和离开等，观察集群的选主过程是否按照自定义策略进行，验证选主结果是否符合预期。
- 检查集群状态的稳定性，通过 ElasticSearch 的 REST API（如 /_cluster/health）获取集群健康状态，确保在动态调整选主策略过程中，集群不会出现脑裂等异常情况。
压力测试：
- 使用工具（如 JMeter、Gatling 等）对集成测试的集群进行高并发请求压力测试，观察在高负载情况下自定义选主策略是否稳定，是否会影响集群的正常服务能力。

版本兼容性：
- 确保自定义代码基于所使用的 ElasticSearch 版本的 API 进行开发，不同版本的 ElasticSearch API 可能有较大差异。密切关注 ElasticSearch 官方文档，了解不同版本间 Discovery 模块的变化，及时调整自定义代码。
稳定性测试：
- 长时间运行集成测试和压力测试，模拟生产环境中的各种复杂情况，收集并分析集群的运行数据，如 CPU 使用率、内存使用率、选主频率等，确保自定义策略不会对集群稳定性造成负面影响。
- 在正式上线前，进行灰度发布，逐步将自定义策略应用到部分生产节点，密切监控这些节点的运行情况，收集反馈数据，确保策略稳定后再全面推广。
异常处理：
- 在自定义代码中添加全面的异常处理机制，对于可能出现的网络异常、节点状态异常等情况，要有合理的应对策略，避免因异常导致选主失败或集群不稳定。例如，在网络异常时，设置合理的重试机制，确保选主流程能够继续进行。

星途面试题库