面试题：ElasticSearch如何保障分片读写关闭节点并发控制下的数据一致性

Question

在ElasticSearch的分片读写过程中关闭节点，可能会影响数据一致性。请详细说明ElasticSearch通过哪些机制来保障在这种并发控制场景下的数据一致性？

Answer 1

1. 副本机制：
   • ElasticSearch 为每个分片创建多个副本。当某个节点关闭导致分片不可用时，副本分片可以替代原分片继续提供读写服务。例如，主分片所在节点关闭，副本分片可以晋升为主分片，确保数据的可用性和一致性。通过这种冗余方式，即使部分节点出现故障，数据依然完整，后续可以通过同步机制使新的副本与主分片数据保持一致。
2. 版本控制：
   • 每个文档在 ElasticSearch 中有一个版本号。每次对文档进行写操作时，版本号会递增。当节点关闭后重新恢复操作时，ElasticSearch 会比较版本号。如果在节点关闭期间，其他操作已经更新了文档版本，新的操作会基于最新版本进行，避免旧版本数据覆盖新版本数据，从而保证数据一致性。例如，客户端尝试更新版本号为 5 的文档，在更新过程中节点关闭，当重新操作时，发现文档版本已经变为 6 ，则会基于版本 6 进行后续操作。
3. 写一致性设置：
   • ElasticSearch 允许设置写一致性级别，如 quorum（默认）、one、all 等。quorum 要求在大多数分片（主分片和副本分片）成功写入后才确认写操作成功。在节点关闭场景下，如果未达到设定的写一致性要求，写操作会被拒绝，防止数据不一致。例如，设置 quorum 一致性级别，假设有 1 个主分片和 2 个副本分片，那么至少需要 2 个分片（主分片加上一个副本分片）成功写入，写操作才会被确认。如果节点关闭导致无法满足 quorum 要求，写操作失败，保障了数据一致性。
4. 同步恢复机制：
   • 当节点重新加入集群时，ElasticSearch 会执行同步恢复过程。节点会从其他节点拉取缺失的数据，以使其数据状态与集群其他节点保持一致。例如，关闭的节点重新加入集群后，它会根据版本信息和缺失数据情况，从其他拥有完整数据的节点同步数据，确保自身数据与集群整体数据一致，进而保障整个集群的数据一致性。