面试题：自定义ElasticSearch副分片节点负载均衡策略的设计与实现

Question

假设现有ElasticSearch集群的负载均衡策略无法满足业务需求，需要你设计并实现一种自定义的副分片节点负载均衡策略。请详细描述你的设计思路、涉及的关键技术点以及实现步骤。

Answer 1

设计思路

1. 收集节点信息：定期收集每个节点的资源信息，如CPU使用率、内存使用率、磁盘空间、网络带宽等，以及节点当前承担的副分片数量。
2. 定义负载指标：综合上述资源信息和副分片数量，设计一个负载指标计算公式，例如：负载指标 = 0.4 * CPU使用率 + 0.3 * 内存使用率 + 0.2 * (副分片数量 / 节点最大承载副分片数) + 0.1 * (1 - 磁盘空闲率)。
3. 均衡算法：当有新的副分片需要分配时，遍历所有节点，选择负载指标最低的节点作为目标节点；如果需要重新平衡现有副分片，根据负载指标差异，逐步将负载高的节点上的副分片迁移到负载低的节点。

关键技术点

1. 节点信息获取：利用ElasticSearch提供的API（如/_nodes/stats）获取节点的资源信息。
2. 负载指标计算：确保负载指标公式能准确反映节点实际负载情况，需通过测试和实际业务场景调整公式权重。
3. 副分片迁移：通过ElasticSearch的/_cluster/reroute API来执行副分片的迁移操作，同时要考虑迁移对集群性能的影响，合理控制迁移速度。

实现步骤

1. 开发监控模块：使用编程语言（如Python + Elasticsearch客户端库）编写脚本，定时调用ElasticSearch API获取节点信息并存储在数据库（如Redis）中。
2. 负载指标计算模块：从数据库读取节点信息，按照定义的负载指标公式计算每个节点的负载指标，并更新到数据库。
3. 均衡决策模块：在有新副分片分配或需要重新平衡时，从数据库读取节点负载指标，按照均衡算法选择目标节点。
4. 迁移执行模块：根据均衡决策模块的结果，调用ElasticSearch的/_cluster/reroute API执行副分片迁移操作，并记录操作日志。同时，在迁移过程中实时监控节点负载变化，必要时调整迁移速度。