面试题答案
一键面试选举机制原理
- 节点角色与职责：
- Elasticsearch 集群中有三种主要节点角色：主节点（Master-eligible node）、数据节点（Data node）和协调节点（Coordinating node）。主节点负责集群的管理工作，如索引创建、删除，节点的加入和离开等。
- 只有主节点候选节点（Master-eligible node）才有资格参与主节点选举。数据节点主要负责存储数据和执行数据相关的操作，协调节点负责接收客户端请求，分发请求到合适的节点，并汇总结果返回给客户端。
- 基于 Bully 算法改进：
- Elasticsearch 使用基于 Bully 算法改进的选举机制。当发生 MasterFaultDetection 事件（通常是主节点失联），集群开始选举新的主节点。
- 每个主节点候选节点都会向集群中其他节点发送投票请求。每个节点会对收到的第一个投票请求进行响应，并投出自己的一票。
- 节点在投票时，会优先选择节点 ID 较小的候选节点（在相同条件下，节点 ID 小的具有优势）。一旦某个候选节点获得超过半数以上的选票（不包括自己的一票），就会被选举为新的主节点。
- 选举过程中的数据同步：
- 新选举出的主节点会向集群中的其他节点发送状态更新请求，以确保集群状态的一致性。其他节点接收到状态更新请求后，会将自己的状态与主节点的状态进行同步，包括索引信息、节点信息等。
选举过程中可能出现的异常情况
- 脑裂问题：
- 现象：在网络分区等情况下，集群可能会被分割成多个子网段，每个子网段内都可能选举出一个主节点，导致集群出现多个“主节点”同时运行的情况，这就是脑裂问题。例如，网络故障将集群分为两个子网段 A 和 B，A 段和 B 段分别选举出了主节点，各自认为自己是集群的主节点并继续处理请求，导致数据不一致等问题。
- 原因：网络不稳定、网络延迟过高、网络配置错误等都可能引发脑裂问题。
- 选举超时：
- 现象：如果在选举过程中，节点之间的通信出现问题，导致某个候选节点长时间无法收集到超过半数的选票，选举就会超时。例如，网络拥塞使得部分节点之间的投票请求和响应无法及时送达，选举过程长时间停滞。
- 原因：网络问题（如网络延迟、丢包）、节点负载过高导致处理投票请求缓慢等都可能导致选举超时。
- 数据不一致：
- 现象：在选举过程中，如果新主节点选举出来后，部分节点没有及时与新主节点完成状态同步，就可能出现数据不一致的情况。比如，新主节点已经开始接收写请求并更新数据，而部分节点还在使用旧的集群状态，导致不同节点上的数据存在差异。
- 原因：网络问题影响状态同步过程、节点故障导致状态同步失败等。
应对异常以保障集群稳定运行的方法
- 应对脑裂问题：
- 设置合适的 discovery.zen.minimum_master_nodes 参数：这个参数指定了选举主节点时需要的最少主节点候选节点数量。设置这个值为（候选主节点数 / 2 + 1），可以有效避免脑裂问题。例如，集群中有 5 个候选主节点，那么将 discovery.zen.minimum_master_nodes 设置为 3。这样在网络分区时，子网段内如果候选主节点数量不足 3 个，就无法选举出主节点，从而避免脑裂。
- 使用单播或多播发现机制：单播方式可以明确指定要连接的节点列表，减少因网络问题导致的错误发现节点。多播方式虽然在一定程度上可以自动发现节点，但可能在复杂网络环境下出现问题。通过合理配置发现机制，确保节点之间的正确连接和选举。
- 应对选举超时：
- 优化网络配置：检查网络设备的配置，确保网络带宽充足，减少网络延迟和丢包。可以通过调整网络拓扑结构、更换网络设备等方式优化网络。例如，将老旧的网络交换机更换为性能更好的设备，提高网络传输速度和稳定性。
- 监控节点负载：使用监控工具（如 Elasticsearch 自带的监控功能或第三方监控工具）实时监控节点的 CPU、内存、磁盘 I/O 等负载情况。当发现某个节点负载过高时，及时采取措施，如调整业务负载或增加硬件资源。例如，如果某个节点 CPU 使用率持续超过 80%，可以考虑将部分索引数据迁移到其他节点，降低该节点的负载。
- 应对数据不一致：
- 配置同步策略：可以设置合适的同步策略，如在新主节点选举出来后，暂停写操作，等待所有节点完成状态同步后再恢复写操作。可以通过 Elasticsearch 的 API 或者配置文件来实现这种策略。
- 定期数据校验：定期使用 Elasticsearch 提供的工具（如 _cat 命令、_cluster/health API 等）对集群中的数据进行校验，检查数据的一致性。发现数据不一致时，及时采取措施进行修复，如重新同步数据或者从备份中恢复数据。