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ElasticSearch选主设计思想在实际场景中的应用

2023-08-316.5k 阅读

ElasticSearch 集群架构基础

在深入探讨 ElasticSearch 选主设计思想在实际场景中的应用之前，我们先来了解一下 ElasticSearch 的集群架构基础。ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，它的集群由多个节点组成，这些节点协同工作来存储和检索数据。

节点类型

  • 主节点（Master-eligible Node）：主节点负责管理集群的元数据，例如索引的创建、删除，节点的加入和离开等。在一个集群中，有资格成为主节点的节点称为主节点候选节点。并不是所有节点都需要具备成为主节点的能力，对于那些只负责存储和处理数据的节点，可以将其配置为非主节点候选节点。
  • 数据节点（Data Node）：数据节点主要负责存储索引数据，并执行数据相关的操作，如文档的增删改查等。数据节点承担了大部分的 I/O 和 CPU 负载，在大规模集群中，通常会有较多的数据节点来处理大量的数据。
  • 协调节点（Coordinating Node）：协调节点负责接收客户端请求，并将请求分发到合适的数据节点进行处理，然后将各个数据节点的处理结果汇总返回给客户端。每个节点默认都可以作为协调节点，在高并发场景下，可以专门设置一些节点作为协调节点来提高请求处理效率。

集群状态

ElasticSearch 集群有两种主要状态：黄色 和 绿色。绿色状态表示集群健康，所有主分片和副本分片都已分配。黄色状态表示所有主分片都已分配，但部分副本分片未分配，集群仍可正常工作，但存在数据丢失风险。红色状态表示部分主分片未分配，集群无法正常工作，数据不可用。

ElasticSearch 选主设计思想

基于 Bully 算法的改进

ElasticSearch 的选主过程借鉴了经典的 Bully 算法思想，但进行了一些针对分布式搜索场景的改进。在 Bully 算法中，节点按照某种规则（通常是节点 ID）进行排序，当一个节点发现当前没有主节点时，它会向所有 ID 比它大的节点发送选举请求。如果没有收到响应，该节点就认为自己当选为主节点。

在 ElasticSearch 中，节点通过 Ping 机制来发现彼此并确定集群状态。每个主节点候选节点都会定期向其他主节点候选节点发送 Ping 请求。当一个主节点候选节点发现当前没有主节点（例如，长时间未收到主节点的 Ping 响应）时，它会发起选举。在选举过程中，节点会比较自身的权重（通过配置文件设置）和节点 ID。权重较高的节点更有可能当选为主节点，如果权重相同，则比较节点 ID，ID 较大的节点当选。

选举过程

  1. 初始化阶段：当一个新的 ElasticSearch 集群启动时，所有的主节点候选节点都处于未选举状态。每个节点开始尝试发现其他节点，并通过 Ping 消息交换集群状态信息。
  2. 选举发起：如果一个主节点候选节点在一段时间内（可配置的选举超时时间）没有收到来自当前主节点的 Ping 响应，它会认为主节点可能失效，从而发起选举。该节点会向其他主节点候选节点发送选举请求消息。
  3. 投票与当选：收到选举请求的主节点候选节点会根据发送请求节点的权重和 ID 进行判断。如果请求节点的权重高于自身，或者权重相同但 ID 更大，该节点会投赞成票，并在一定时间内等待其他节点的投票结果。当发起选举的节点收到超过半数（不包括自身）的赞成票时，它就当选为主节点。
  4. 新主节点确认：当选的主节点会向所有节点发送确认消息，通知它们自己已成为新的主节点。其他节点收到确认消息后，会更新自己的集群状态信息，将该节点视为新的主节点。

实际场景中的应用

高可用场景

在生产环境中，高可用性是至关重要的。ElasticSearch 的选主设计思想确保了即使主节点发生故障，集群也能快速选举出新的主节点，继续正常工作。

假设我们有一个由 5 个节点组成的 ElasticSearch 集群，其中 3 个节点是主节点候选节点，2 个节点是数据节点。主节点负责管理集群的元数据，如索引的创建和删除等操作。当主节点发生故障时，剩余的 2 个主节点候选节点会发起选举。按照选主规则，权重较高或 ID 较大的节点会当选为主节点。这个过程通常在几秒内完成，从而保证了集群的高可用性。

以下是 ElasticSearch 配置文件中关于节点权重设置的示例（位于 config/elasticsearch.yml 文件中）：

node.master: true
node.rack: rack1
node.weight: 2

在上述配置中，node.weight 设置了节点的权重为 2。如果有多个主节点候选节点，权重高的节点在选举中更具优势。

大规模集群扩展

随着数据量和用户请求的增长，ElasticSearch 集群需要进行扩展。在大规模集群中，选主设计思想同样发挥着重要作用。

当新的主节点候选节点加入集群时，它会参与到选举过程中。新节点的权重和 ID 会影响选举结果。例如，在一个有 100 个节点的大型集群中，新加入的主节点候选节点可能会改变原有的选举平衡。如果新节点的权重较高，它可能会在后续的选举中更容易当选为主节点。

假设我们要向集群中添加一个新的主节点候选节点，首先需要在新节点的 elasticsearch.yml 文件中进行如下配置：

cluster.name: my_cluster
node.name: new_master_node
node.master: true
node.data: false
node.rack: rack2
node.weight: 3
network.host: new_node_ip
discovery.seed_hosts: ["existing_master_node1_ip", "existing_master_node2_ip"]

在上述配置中，node.weight 设置为 3，表明该节点在选举中有较高的优先级。discovery.seed_hosts 配置项指定了集群中已有的主节点地址，以便新节点能够加入集群。

故障恢复与数据一致性

当集群中的某个数据节点发生故障时，主节点需要重新分配该节点上的分片，以保证数据的可用性和一致性。选主过程的稳定性对于故障恢复至关重要。

例如，在一个电商搜索系统中，假设某个数据节点由于硬件故障而离线。主节点会检测到该节点的故障，并根据副本分片的分布情况，将该节点上的主分片重新分配到其他数据节点上。在这个过程中，主节点的稳定性保证了分片重新分配的顺利进行，从而确保了用户搜索数据的一致性和可用性。

代码示例

以下是使用 Java 客户端操作 ElasticSearch 集群，并在一定程度上展示选主相关概念的代码示例。首先，需要引入 ElasticSearch Java 客户端依赖，以 Maven 为例：

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

然后，编写一个简单的 Java 类来连接 ElasticSearch 集群，并获取集群状态信息：

import org.apache.http.HttpHost;
import org.elasticsearch.client.RestClient;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.client.cluster.ClusterStateRequest;
import org.elasticsearch.client.cluster.ClusterStateResponse;
import org.elasticsearch.common.settings.Settings;

import java.io.IOException;

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

        ClusterStateRequest request = new ClusterStateRequest();
        request.masterNodeTimeout("10s");
        ClusterStateResponse response = client.cluster().state(request, RequestOptions.DEFAULT);

        System.out.println("Cluster Name: " + response.getClusterName());
        System.out.println("Master Node: " + response.getState().getNodes().getMasterNode());

        client.close();
    }
}

在上述代码中，ClusterStateRequest 用于获取集群状态信息，通过 response.getState().getNodes().getMasterNode() 可以获取当前集群的主节点信息。这在一定程度上展示了如何通过代码与 ElasticSearch 集群交互，并了解选主后的集群状态。

应对复杂网络环境

在实际应用中，ElasticSearch 集群可能部署在复杂的网络环境中，如跨数据中心、广域网等。这种情况下，选主过程需要考虑网络延迟、分区等问题。

网络分区

网络分区是指由于网络故障或配置错误，导致集群中的节点被分成多个不连通的子集。在网络分区发生时，不同子集内的节点可能会各自选举出主节点，这就导致了 “脑裂” 问题。为了避免脑裂，ElasticSearch 采用了法定人数（quorum）机制。

法定人数是指集群中能够达成共识的最小节点数。在 ElasticSearch 中，法定人数的计算公式为 (master_eligible_nodes / 2) + 1。例如，当有 5 个主节点候选节点时，法定人数为 (5 / 2) + 1 = 3。只有当一个子集内的主节点候选节点数量达到法定人数时，才能进行选举并产生有效的主节点。

假设在一个跨数据中心的 ElasticSearch 集群中，数据中心 A 有 3 个主节点候选节点，数据中心 B 有 2 个主节点候选节点。如果两个数据中心之间的网络发生分区，数据中心 A 中的节点数量达到法定人数（3 个节点满足 (5 / 2) + 1 = 3），可以选举出主节点并继续正常工作；而数据中心 B 中的节点数量未达到法定人数，无法选举出有效的主节点，从而避免了脑裂问题。

高延迟网络

在高延迟网络环境下，节点之间的通信可能会受到影响，导致选举超时等问题。为了应对这种情况，ElasticSearch 允许对选举超时时间等参数进行调整。

在 elasticsearch.yml 配置文件中，可以通过以下参数来调整选举超时时间：

discovery.zen.ping_timeout: 10s
discovery.zen.fd.ping_timeout: 10s
discovery.zen.fd.ping_retries: 3

discovery.zen.ping_timeout 表示节点之间 Ping 请求的超时时间，discovery.zen.fd.ping_timeout 表示故障检测（failure detection）的 Ping 请求超时时间，discovery.zen.fd.ping_retries 表示故障检测 Ping 请求的重试次数。通过适当调整这些参数，可以在高延迟网络环境下确保选主过程的稳定进行。

多数据中心部署与选主优化

在多数据中心部署 ElasticSearch 集群时，选主设计需要进一步优化，以提高集群的整体性能和可用性。

数据中心感知

为了避免在网络分区时不同数据中心各自选举主节点，ElasticSearch 支持数据中心感知（data center awareness）功能。通过在节点配置中指定数据中心信息，可以让集群在选举时优先选择同一数据中心内的节点作为主节点。

在 elasticsearch.yml 文件中，可以通过以下配置来指定节点所在的数据中心：

node.attr.dc: dc1

在上述配置中，node.attr.dc 表示节点所在的数据中心为 dc1。在选举过程中，ElasticSearch 会尽量选择同一数据中心内的节点作为主节点，这样可以减少由于跨数据中心网络问题导致的选举异常。

跨数据中心同步

在多数据中心部署中，为了保证数据的一致性，需要进行跨数据中心的同步。主节点在管理集群元数据变更时，需要将这些变更同步到其他数据中心的节点。

ElasticSearch 通过异步复制的方式来实现跨数据中心同步。当主节点发生元数据变更时，它会将变更信息发送给其他数据中心的节点。这些节点会在本地应用这些变更，并通过副本机制保证数据的一致性。

例如，当在数据中心 A 的主节点上创建一个新的索引时，主节点会将索引创建的元数据信息发送给数据中心 B 和数据中心 C 的节点。这些节点会在本地创建相应的索引元数据，并通过副本同步机制确保索引数据的一致性。

安全与选主

在 ElasticSearch 集群中，安全是一个重要的考虑因素，选主过程也需要与安全机制相结合。

认证与授权

ElasticSearch 支持多种认证和授权方式，如 Basic 认证、X-Pack 安全等。在选主过程中，节点之间的通信需要进行身份验证，以防止未经授权的节点参与选举。

以 X-Pack 安全为例，当启用 X-Pack 安全功能后，节点之间的通信会通过 SSL/TLS 加密，并进行身份验证。只有通过身份验证的节点才能参与选举过程，从而保证了选主过程的安全性。

在 elasticsearch.yml 配置文件中，可以通过以下配置启用 X-Pack 安全功能：

xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.verification_mode: certificate
xpack.security.transport.ssl.keystore.path: elastic-certificates.p12
xpack.security.transport.ssl.truststore.path: elastic-certificates.p12

上述配置启用了 X-Pack 安全功能，并配置了节点之间通信的 SSL/TLS 加密和证书验证。

防止恶意选举

为了防止恶意节点通过篡改选举消息等方式干扰选主过程，ElasticSearch 采用了一些安全机制。例如，节点之间的通信通过签名和加密来保证消息的完整性和真实性。

在启用 X-Pack 安全功能后，节点之间的选举消息会被加密和签名。接收节点会验证消息的签名，确保消息在传输过程中没有被篡改。这样可以有效防止恶意节点干扰选主过程，保证集群的稳定性和安全性。

性能优化与选主

选主过程对 ElasticSearch 集群的性能也有一定的影响，需要进行相应的优化。

减少选举频率

频繁的选举会消耗节点的资源，影响集群的性能。为了减少选举频率，需要确保主节点的稳定性。可以通过以下措施来提高主节点的稳定性：

  • 硬件和网络优化：为主节点候选节点提供高性能的硬件和稳定的网络连接，减少主节点因硬件或网络故障而导致的选举。
  • 合理配置节点权重：根据节点的硬件资源和性能，合理配置节点的权重。权重较高的节点通常具有更好的性能，更适合作为主节点，这样可以减少因主节点性能问题导致的选举。

选举性能调优

在选举过程中，可以通过调整一些参数来优化选举性能。例如，适当增加 Ping 请求的超时时间，可以减少因网络波动导致的误判选举。

在 elasticsearch.yml 配置文件中，可以通过以下参数来调整 Ping 请求的超时时间：

discovery.zen.ping_timeout: 15s

将 discovery.zen.ping_timeout 设置为 15 秒，可以在一定程度上避免因网络短暂延迟而触发不必要的选举，从而提高选举性能和集群的稳定性。

与其他系统集成时的选主考量

当 ElasticSearch 与其他系统集成时，如与大数据平台、日志管理系统等集成，选主设计需要考虑与这些系统的兼容性和协同工作。

大数据平台集成

在与大数据平台（如 Hadoop、Spark 等）集成时，ElasticSearch 的选主过程可能会受到大数据平台的资源调度和网络环境的影响。

例如，在一个基于 Hadoop 的数据分析系统中，ElasticSearch 集群作为数据检索层。当 Hadoop 集群进行资源调度时，可能会导致 ElasticSearch 节点的资源分配发生变化，从而影响主节点的稳定性。为了应对这种情况，需要在集成时充分考虑资源隔离和弹性调度，确保 ElasticSearch 选主过程不受大数据平台资源调度的干扰。

日志管理系统集成

在与日志管理系统集成时，ElasticSearch 通常用于存储和检索日志数据。由于日志数据的实时性和高吞吐量要求，选主过程需要保证快速和稳定，以确保日志数据的不间断处理。

假设在一个基于 ElasticSearch 的日志管理系统中，每秒有大量的日志数据写入。如果选主过程不稳定，可能会导致日志数据的写入延迟或丢失。因此，在集成时需要优化 ElasticSearch 的选主配置，确保在高负载情况下选主过程能够快速完成，保证日志管理系统的正常运行。

通过对 ElasticSearch 选主设计思想在各种实际场景中的应用分析，我们可以看到选主过程在 ElasticSearch 集群的稳定性、可用性、性能等方面都起着关键作用。合理配置和优化选主相关参数，结合不同场景的特点进行调整，能够使 ElasticSearch 集群更好地满足业务需求。