面试题：自定义ElasticSearch的allocators与deciders

Question

如果需要根据特定业务场景自定义ElasticSearch的allocators与deciders，你能描述整个实现思路和关键技术点吗？包括如何与现有ElasticSearch架构进行融合，以及可能面临的挑战和应对策略。

Answer 1

实现思路

1. 深入理解业务场景：明确特定业务对于数据存储、检索、分配等方面的特殊需求，比如某些业务可能对特定类型数据的读写频率有不同要求，或对数据的地理位置分布有偏好。
2. 研究ElasticSearch现有机制：熟悉ElasticSearch默认的allocators（负责决定分片分配到哪个节点）和deciders（决定是否允许分片分配）的工作原理与实现逻辑。例如，默认的allocator会考虑节点的负载、磁盘空间等因素。
3. 设计自定义allocators：
   • 根据业务需求，确定新的分配规则。比如，如果业务数据按地域划分重要性，可设计基于地理位置的allocator，优先将分片分配到距离数据使用方近的节点。
   • 编写代码实现这些规则，通常需要继承ElasticSearch相关的抽象类，重写关键方法来实现自定义逻辑。
4. 设计自定义deciders：
   • 同样依据业务场景确定决策规则。例如，业务可能要求某个索引的所有分片不能都在同一数据中心，decider就需要判断分配是否符合此规则。
   • 继承相应decider抽象类，重写决策方法来实现逻辑。
5. 测试与优化：在开发环境中进行大量模拟测试，确保自定义的allocators和deciders在不同场景下都能正确工作，并根据测试结果优化性能和规则。

关键技术点

1. 代码实现：掌握Java编程，因为ElasticSearch主要用Java开发。熟悉ElasticSearch的插件开发机制，通过插件形式集成自定义的allocators和deciders。
2. 配置管理：了解如何在ElasticSearch配置文件中启用和配置自定义的组件，确保它们能在集群中生效。
3. 集群感知：自定义组件要能感知ElasticSearch集群的状态变化，如节点加入、离开等，以便做出合理的分配和决策。

与现有ElasticSearch架构融合

1. 插件开发：将自定义的allocators和deciders封装成ElasticSearch插件。按照ElasticSearch插件开发规范，打包成相应的插件文件。
2. 部署插件：将插件部署到ElasticSearch集群的各个节点上。通过ElasticSearch提供的插件管理命令或手动部署方式，确保每个节点都能加载插件。
3. 配置启用：在ElasticSearch配置文件（如elasticsearch.yml）中配置启用自定义插件，使集群开始使用自定义的allocators和deciders。

可能面临的挑战及应对策略

1. 兼容性问题：
   • 挑战：ElasticSearch版本更新可能导致自定义插件不兼容。
   • 策略：密切关注ElasticSearch官方文档和版本更新日志，及时调整自定义代码以适配新版本。在每次ElasticSearch版本升级前，进行全面的兼容性测试。
2. 性能影响：
   • 挑战：自定义逻辑可能引入额外计算开销，影响集群性能。
   • 策略：在设计阶段对自定义逻辑进行性能评估和优化，尽量减少不必要的计算。在实际运行中，通过监控工具（如ElasticSearch提供的监控API）实时监测性能指标，根据指标调整逻辑。
3. 集群稳定性：
   • 挑战：自定义的allocators和deciders出现错误可能导致集群分片分配异常，影响集群稳定性。
   • 策略：在开发和测试阶段进行严格的异常处理和容错设计。在生产环境中，设置应急机制，如能够快速回滚到默认的allocators和deciders，以保障集群的正常运行。