面试题：如何优化ElasticSearch集群启动时reroute的性能

Question

在大规模的ElasticSearch集群环境下，启动时的reroute操作可能会对性能产生较大影响。请深入分析并提出一些优化ElasticSearch集群启动时reroute性能的策略和方法，包括但不限于配置参数调整、节点规划、算法优化等方面，并阐述每种方法的原理和适用场景。

Answer 1

配置参数调整

1. cluster.routing.allocation.node_initial_primaries_recoveries
   • 原理：该参数控制每个节点在启动时恢复主分片的并发数。降低此值可以减少启动时的资源竞争，避免因过多的并发恢复操作导致系统资源耗尽。
   • 适用场景：适用于集群资源有限，特别是在网络带宽或磁盘I/O能力不足的情况下。例如，在老旧服务器组成的集群中，可适当降低该值，如设置为1或2。
2. cluster.routing.allocation.node_concurrent_recoveries
   • 原理：它决定每个节点同时进行的分片恢复总数（包括主分片和副本分片）。合理调整此参数可以平衡节点间的负载，优化整体恢复性能。
   • 适用场景：当集群中有部分节点性能较差，为避免这些节点因过多恢复任务而负载过高，可适当降低该值。一般可根据节点的硬件性能进行调整，性能高的节点可设置相对较高的值，如4 - 6，性能低的节点设置为2 - 3。

节点规划

1. 硬件资源分配
   • 原理：为ElasticSearch节点分配足够且合适的硬件资源，如CPU、内存、磁盘和网络带宽。足够的资源可以保证在reroute操作时，节点有能力处理大量的分片迁移和恢复任务。
   • 适用场景：在规划新集群或对现有集群进行扩容时，根据预估的负载和数据量，合理配置硬件。例如，对于数据量较大且读写频繁的集群，可选用多核CPU、大容量内存和高速磁盘的服务器作为节点。
2. 节点角色划分
   • 原理：将节点划分为不同角色，如master节点、data节点和coordinating节点。Master节点主要负责集群的元数据管理，data节点负责数据的存储和处理，coordinating节点负责接收客户端请求并转发。明确的角色划分可以避免单个节点承担过多任务，提高reroute操作的效率。
   • 适用场景：在大规模集群中，建议采用专门的master节点和data节点。对于读写负载特别高的场景，还可以增加coordinating节点来分担请求压力。例如，一个有50个节点的集群，可以设置3 - 5个master节点，其余为data节点，根据需要适当增加coordinating节点。

算法优化

1. 自定义路由算法
   • 原理：根据业务需求和数据特点，开发自定义的路由算法。例如，基于地理位置、业务类型等因素进行分片路由，使数据分布更合理，减少reroute操作的频率和开销。
   • 适用场景：当业务数据有明显的分区特性时，如按地区划分的数据。通过自定义路由算法，可以将同一地区的数据集中存储在特定的节点或节点组，在reroute时可以减少跨节点的数据迁移。
2. 预计算和缓存
   • 原理：在集群启动前，预计算一些可能在reroute操作中用到的信息，如节点的负载情况、可用资源等，并进行缓存。这样在启动时，reroute操作可以直接使用这些缓存信息，加快决策速度。
   • 适用场景：适用于集群规模较大且相对稳定的环境。例如，每天凌晨业务低谷时，对集群状态进行分析和预计算，将结果缓存起来，在白天业务高峰期集群重启时，可利用这些缓存信息快速完成reroute操作。