面试题：如何优化ElasticSearch集群启动时reroute策略以提高启动效率

Question

假设你负责优化一个大型ElasticSearch集群的启动过程，已知reroute策略在启动时耗费较多时间，你会从哪些方面入手对reroute策略进行优化？请详细说明优化思路和可能涉及的参数调整。

Answer 1

优化思路

1. 理解reroute策略：深入研究当前使用的reroute策略，了解其目的、规则以及在启动过程中如何运作。这包括查看策略文档、分析现有代码（如果是自定义策略）或研究相关日志，明确耗时操作。
2. 减少不必要的计算：
   • 批量操作：检查是否可以将多次小的reroute操作合并为一次批量操作。例如，如果在启动过程中有多个相似的节点添加或移除操作，可以一次性处理这些变更，而不是逐个触发reroute。
   • 缓存与预计算：对于一些固定不变或变化不大的信息，如集群拓扑结构的部分信息，可以进行缓存。在reroute计算时，优先使用缓存数据，减少实时查询和计算。例如，记录节点的属性信息（如磁盘容量、CPU 使用率等），在策略计算中直接使用缓存值，避免每次都从节点获取最新数据。
3. 优化节点选择算法：
   • 简化选择条件：如果reroute策略在选择节点时使用了复杂的条件组合，尝试简化这些条件。例如，减少不必要的排序、筛选条件，只保留对集群平衡和数据分布至关重要的条件。
   • 使用高效数据结构：在实现节点选择算法时，选择合适的数据结构来存储和查询节点信息。例如，使用哈希表来快速查找符合特定条件的节点，而不是使用线性遍历的方式。
4. 延迟非关键操作：确定启动过程中哪些reroute操作是可以延迟到集群完全启动后再执行的。将这些非关键操作放到后台线程或定时任务中执行，避免在启动阶段阻塞集群的初始化。例如，一些针对特定索引的精细平衡操作，在集群启动时，先确保基本的集群结构稳定，索引可用，之后再进行这些操作。
5. 并行处理：分析reroute策略中的计算任务，看是否存在可以并行执行的部分。如果有，可以使用多线程或分布式计算框架来并行处理这些任务，加快整体计算速度。例如，如果reroute策略需要对不同索引进行独立的平衡计算，可以将这些计算任务分配到不同线程或节点上并行执行。

参数调整

1. cluster.routing.allocation.cluster_concurrent_rebalance：这个参数控制集群中允许同时进行的重新平衡分片数量。适当增加此值，可以加快reroute过程，但可能会对集群资源（如网络带宽、磁盘 I/O）造成更大压力。在确保集群资源充足的情况下，可以尝试逐步提高该值，观察启动时间和集群性能的变化。例如，从默认值 2 提高到 4 或 6 进行测试。
2. cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries：它定义了每个节点上允许同时进行的恢复分片数量。增加此参数值可以加快节点间的数据迁移和reroute速度，但同样需要注意节点资源的承受能力。可以根据节点的硬件配置（如 CPU 核心数、磁盘读写速度）来调整，比如从默认的 4 调整到 6 或 8 进行测试。
3. cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries：此参数控制节点启动时允许恢复的初始主分片数量。适当增加该值可以加快启动时主分片的分配和恢复，从而加快reroute过程。不过，过高的值可能导致节点在启动时资源消耗过大。根据节点的性能，可以将其从默认值 4 调整到 6 或 8 进行优化尝试。
4. cluster.routing.allocation.disk.watermark.low 和 cluster.routing.allocation.disk.watermark.high：这两个参数用于定义磁盘水位标记，当磁盘使用量达到这些标记时，会触发reroute操作。如果在启动过程中，发现磁盘相关的reroute操作耗时较长，可以适当调整这两个水位标记，避免在启动时不必要的磁盘相关reroute计算。例如，将 low 值调高，high 值调低，减少启动时因为磁盘水位触发的reroute次数。但要注意，调整后要确保集群在正常运行时磁盘使用的合理性。