面试题：优化 ElasticSearch 协调节点故障恢复机制以应对高并发场景

Question

假设在高并发写入和查询的场景下，ElasticSearch 协调节点出现故障，现有的故障恢复机制可能会面临哪些挑战？你会从哪些方面对故障恢复机制进行优化，以确保集群在高并发场景下仍能快速且稳定地恢复？

Answer 1

现有故障恢复机制面临的挑战

1. 数据一致性问题：高并发写入时，部分数据可能在协调节点故障前未完全同步到其他节点，导致恢复后数据不一致。
2. 恢复时间长：高并发写入和查询产生大量索引和数据变动，故障恢复时重新同步和重建索引耗时久，影响集群可用性。
3. 资源压力：恢复过程中，为了补齐缺失数据和重建索引结构，会消耗大量网络、磁盘和 CPU 资源，可能导致集群性能进一步下降，甚至引发其他节点故障。
4. 脑裂风险：高并发场景下，由于网络延迟或短暂故障，可能导致部分节点误认为协调节点故障，启动恢复流程，造成脑裂现象，破坏数据一致性和集群稳定性。

优化故障恢复机制的方面

1. 数据同步优化
   • 预写日志（WAL）：采用预写日志机制，协调节点在处理写入请求时，先将数据写入 WAL 日志，确保即使节点故障，也能依据日志恢复未完成的操作，保证数据一致性。
   • 增量同步：故障恢复时，只同步故障期间发生变化的数据，而不是全量数据，减少同步时间和网络资源消耗。
2. 恢复流程优化
   • 优先级队列：根据数据重要性或业务需求，为不同类型的数据或索引建立恢复优先级队列，优先恢复关键数据，快速恢复核心业务功能。
   • 并行恢复：将恢复任务拆分成多个子任务，利用多线程或分布式计算并行处理，加快恢复速度。
3. 资源管理优化
   • 资源隔离：为恢复任务分配独立的资源池，避免恢复过程过度抢占正常业务资源，影响集群整体性能。
   • 动态资源调整：根据集群当前负载动态调整恢复任务的资源使用，如在业务低峰期增加恢复资源，提高恢复效率。
4. 脑裂预防
   • 选举机制强化：改进选举算法，设置更严格的选举条件和时间阈值，避免因短暂网络问题导致误选举，减少脑裂发生概率。
   • 多活架构：采用多协调节点的多活架构，当一个协调节点故障时，其他协调节点能无缝接管，降低脑裂风险，同时提高集群的整体可用性。