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ElasticSearch SequenceIDs中PrimaryTerms和SequenceNumbers的应用场景

2024-07-131.6k 阅读

ElasticSearch 中的 SequenceIDs 概述

在 ElasticSearch 分布式环境下，数据的一致性和可靠性是至关重要的。SequenceIDs 就是 ElasticSearch 用于保证数据一致性的一种重要机制，其中包含了 PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 两个关键概念。

SequenceIDs 机制的核心目标是确保在多个副本之间数据的更新操作以正确的顺序应用，避免出现数据不一致的情况。比如，当主分片接收到一个写请求，它会为这个操作分配一个唯一的 SequenceNumber 和一个 PrimaryTerm。然后，这个写操作会被传播到各个副本分片。副本分片在应用这个写操作之前，会检查接收到的 PrimaryTerm 和 SequenceNumber 是否符合预期，以此来决定是否接受该更新。

PrimaryTerms 的深入解析

PrimaryTerms 的定义与作用

PrimaryTerm 是 ElasticSearch 中用于标识主分片版本的一个编号。每当主分片发生故障并重新选举新的主分片时，PrimaryTerm 就会递增。它的主要作用是确保副本分片只接受来自当前合法主分片的写请求。

在 ElasticSearch 的分布式架构中，主分片负责处理写请求并将其同步到副本分片。如果在主分片故障转移过程中，旧的主分片（未意识到自己已经不再是主分片）继续发送写请求给副本分片，副本分片可以通过检查 PrimaryTerm 来拒绝这些过时的请求。例如，假设当前主分片的 PrimaryTerm 为 3，突然发生故障，新选举出的主分片的 PrimaryTerm 变为 4。此时，如果旧主分片尝试发送写请求，副本分片发现请求中的 PrimaryTerm 为 3，小于当前预期的 4，就会拒绝该请求，从而保证数据一致性。

PrimaryTerm 在选举过程中的变化

在 ElasticSearch 的选举过程中，PrimaryTerm 扮演着重要角色。当一个节点检测到当前主分片不可用时，它会发起选举。在选举过程中，候选节点会相互交换信息，包括当前的 PrimaryTerm。获胜的节点（即新的主分片）会将 PrimaryTerm 加 1。这个递增的 PrimaryTerm 会随着写请求被传播到所有副本分片，使得副本分片能够识别出新的主分片。

例如，集群中有三个节点 A、B、C，节点 A 最初是主分片，PrimaryTerm 为 1。当节点 A 故障后，节点 B 和 C 发起选举，假设节点 B 赢得选举，它会将 PrimaryTerm 递增为 2。然后，节点 B 作为新的主分片开始处理写请求，并将这个新的 PrimaryTerm 传播给副本分片。

SequenceNumbers 的深入解析

SequenceNumbers 的定义与作用

SequenceNumber 是 ElasticSearch 为每个写操作分配的一个单调递增的编号。每个主分片维护自己的 SequenceNumber 计数器，每当有新的写操作到达主分片时，SequenceNumber 就会增加。

SequenceNumber 的主要作用是确保写操作的顺序性。在副本分片应用写操作时，它会检查接收到的 SequenceNumber 是否比当前已应用的 SequenceNumber 大 1。如果是，则说明该操作是按顺序到达的，可以安全应用；否则，说明操作顺序有误，副本分片会拒绝该操作。例如，主分片依次接收到写操作 W1、W2、W3，分别分配 SequenceNumber 为 1、2、3。副本分片在接收到 W2 时，会检查当前已应用的 SequenceNumber 为 1，而 W2 的 SequenceNumber 为 2，符合顺序，因此可以应用 W2。

SequenceNumber 与版本控制的关系

SequenceNumber 与 ElasticSearch 的版本控制密切相关。在 ElasticSearch 中，除了使用 _version 字段进行版本控制外，SequenceNumber 也提供了一种更细粒度的版本控制方式。通过比较 SequenceNumber，副本分片可以更精确地判断写操作的顺序和有效性。

例如，当一个文档有多个更新操作并发进行时，通过 SequenceNumber 可以确保这些操作按正确顺序应用。假设文档最初版本为 1，SequenceNumber 为 0。有两个更新操作 U1 和 U2 同时到达主分片，U1 先被处理，分配 SequenceNumber 为 1，U2 后被处理，分配 SequenceNumber 为 2。副本分片在应用这些更新时，会根据 SequenceNumber 确保先应用 U1，再应用 U2，从而保证文档版本的一致性。

PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 的应用场景

数据一致性保证

在 ElasticSearch 集群中，保证数据一致性是 PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 的最主要应用场景。例如，在一个电商应用中，商品库存数据需要在多个副本之间保持一致。当用户下单减少商品库存时，主分片会为这个写操作分配一个 PrimaryTerm 和 SequenceNumber。副本分片在接收到这个写操作时，通过检查 PrimaryTerm 确保是来自当前合法主分片的请求，通过检查 SequenceNumber 确保操作顺序正确，从而保证所有副本上的商品库存数据一致。

故障恢复与数据同步

当 ElasticSearch 集群中的节点发生故障时，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 有助于快速恢复数据一致性。假设主分片所在节点故障，新选举出的主分片需要与副本分片进行数据同步。新主分片会向副本分片发送写操作，副本分片通过检查 PrimaryTerm 和 SequenceNumber 来判断哪些操作需要重新应用，哪些操作已经应用过。这样可以避免重复应用操作导致数据不一致，同时确保所有副本分片的数据与新主分片保持同步。

防止脑裂问题

脑裂是分布式系统中常见的问题，即集群中出现多个“主节点”的情况。在 ElasticSearch 中，PrimaryTerms 可以有效防止脑裂问题。当出现脑裂时，不同的“主节点”会有不同的 PrimaryTerm。副本分片只会接受具有最高 PrimaryTerm 的“主节点”发送的写请求，从而避免数据不一致。例如，假设集群中由于网络问题出现两个“主节点”，节点 A 的 PrimaryTerm 为 5，节点 B 的 PrimaryTerm 为 4。副本分片会拒绝节点 B 发送的写请求，只接受节点 A 的请求，确保集群数据的一致性。

代码示例

以下是使用 Elasticsearch Java API 展示 PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 在写操作中的应用的代码示例。

首先，需要添加 Elasticsearch Java API 的依赖。如果使用 Maven，可以在 pom.xml 中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-high-level-client</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>

然后，编写 Java 代码来执行一个简单的写操作，并获取相关的 PrimaryTerm 和 SequenceNumber：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.action.index.IndexRequest;
import org.elasticsearch.action.index.IndexResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;

import java.io.IOException;

public class ElasticsearchWriteExample {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
                RestClient.builder(
                        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));

        IndexRequest request = new IndexRequest("your_index")
               .id("1")
               .source("{\"field\":\"value\"}", XContentType.JSON);

        IndexResponse response = client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);

        long sequenceNumber = response.getSeqNo();
        long primaryTerm = response.getPrimaryTerm();

        System.out.println("SequenceNumber: " + sequenceNumber);
        System.out.println("PrimaryTerm: " + primaryTerm);

        client.close();
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个 IndexRequest 对象，指定要写入的索引和文档 ID，并设置文档内容。然后通过 RestHighLevelClient 执行这个写操作。IndexResponse 对象返回了本次写操作的 SequenceNumber 和 PrimaryTerm，我们可以将其打印出来查看。

从底层原理看应用场景

日志复制与一致性协议

从底层原理角度，ElasticSearch 的 PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 与分布式系统中的日志复制和一致性协议密切相关。类似于 Raft 协议中的 Term 和 Log Index，ElasticSearch 通过 PrimaryTerm 来标识主分片的任期，通过 SequenceNumber 来标识写操作在日志中的位置。

在日志复制过程中，主分片将写操作记录到本地日志，并将日志条目发送给副本分片。副本分片通过检查 PrimaryTerm 和 SequenceNumber 来确保日志条目的正确性和顺序性。这种机制保证了在分布式环境下，所有副本分片的日志最终会保持一致，从而实现数据的一致性。

例如，在一个分布式日志系统中，每个写操作（如记录用户的操作日志）会被分配一个 SequenceNumber 和 PrimaryTerm。主分片将这些日志条目发送给副本分片，副本分片通过检查这两个值来决定是否接受并应用该日志条目。这样可以确保在不同节点上存储的日志是一致的，便于后续的分析和查询。

分布式事务处理

在涉及分布式事务的场景中，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 也能发挥重要作用。假设在一个多服务协同的电商系统中，下单操作涉及库存服务、订单服务等多个服务。当库存服务减少库存时，ElasticSearch 中的库存数据需要更新，这个更新操作会被分配 PrimaryTerm 和 SequenceNumber。

如果订单服务在处理订单过程中出现故障，恢复后需要重新与库存服务同步数据。库存服务可以通过 PrimaryTerm 和 SequenceNumber 来告知订单服务哪些库存更新操作已经完成，哪些需要重新执行，从而保证整个分布式事务的一致性。

复杂场景下的应用

跨数据中心复制

在跨数据中心的 ElasticSearch 集群中，网络延迟和故障的可能性更高，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 的应用更加关键。不同数据中心的副本分片需要通过检查 PrimaryTerm 和 SequenceNumber 来确保从主数据中心同步过来的写操作是正确且有序的。

例如，一个跨国公司的业务数据存储在多个数据中心的 ElasticSearch 集群中。当位于某个数据中心的主分片接收到写操作时，会为其分配 PrimaryTerm 和 SequenceNumber。这些写操作通过网络同步到其他数据中心的副本分片。由于网络延迟，副本分片可能会接收到顺序混乱的写操作。通过检查 SequenceNumber，副本分片可以重新排序并正确应用这些操作，同时通过检查 PrimaryTerm 确保这些操作来自当前合法的主分片，从而保证跨数据中心的数据一致性。

高并发写场景

在高并发写场景下，多个写请求可能同时到达主分片。ElasticSearch 通过为每个写请求分配唯一的 SequenceNumber 来确保这些操作在副本分片上按顺序应用。同时，PrimaryTerm 确保在高并发情况下，副本分片只接受来自当前主分片的请求。

比如，在一个实时数据分析系统中，大量的传感器数据同时写入 ElasticSearch。主分片快速为每个写请求分配 SequenceNumber 和 PrimaryTerm，副本分片根据这些值正确处理这些高并发的写操作，避免数据冲突和不一致。

总结应用场景的关键要点

  1. 数据一致性核心保障：无论是简单的单节点集群还是复杂的分布式跨数据中心集群，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 始终是保证数据一致性的核心机制。通过确保写操作来自合法主分片（PrimaryTerm 检查）以及按顺序应用（SequenceNumber 检查），ElasticSearch 能够在各种场景下维持数据的一致性。
  2. 故障恢复与稳定性：在节点故障、网络分区等故障场景下，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 帮助 ElasticSearch 快速恢复并保持数据的一致性。新选举出的主分片通过这两个值与副本分片进行数据同步，避免重复操作和数据丢失。
  3. 适应复杂业务场景：从简单的文档存储到复杂的分布式事务处理，从高并发写入到跨数据中心复制，PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 都能够根据不同的业务需求和场景特点，提供有效的数据一致性解决方案。

通过深入理解 PrimaryTerms 和 SequenceNumbers 的应用场景，开发者可以更好地设计和优化基于 ElasticSearch 的应用系统，充分发挥其分布式数据存储和检索的强大功能。无论是构建大规模的企业级应用，还是处理实时数据的互联网应用，这两个关键概念都为 ElasticSearch 的数据一致性和可靠性提供了坚实的保障。