如何解决Elasticsearch脑裂问题

时间: 2023-12-20 16:45:18 浏览: 95

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Elasticsearch 相关面试问题 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，提供了强大的搜索和数据处理功能。本文档总结了 Elasticsearch 相关的面试问题，涵盖了集群管理、索引文档、搜索过程、聚合实现等多方面的知识点。一、Elasticsearch 集群管理 Elasticsearch 的集群管理是通过 ZenDiscovery 模块实现的，该模块包含 Ping 和 Unicast 两个部分。Ping 负责节点之间的发现，而 Unicast 负责控制哪些节点需要 ping 通。在节点选举过程中，Elasticsearch 会对所有可以成为 master 的节点根据 nodeId 字典排序，然后选出第一个节点作为 master 节点。如果某个节点的投票数达到一定的值，并且该节点自己也选举自己，那么这个节点就是 master。在解决脑裂问题时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）来超过所有候选节点的一半以上。当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data 节点，避免脑裂问题。二、Elasticsearch 索引文档过程 Elasticsearch 索引文档的过程可以分为以下几个步骤： 1. 协调节点默认使用文档 ID 参与计算，以便为路由提供合适的分片。 2. 分片所在的节点接收到来自协调节点的请求后，会将请求写入到 Memory Buffer，然后定时（默认是每隔 1 秒）写入到 Filesystem Cache，这个过程叫做 refresh。 3. 在 refresh 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync 将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一个新的 translog。三、Elasticsearch 搜索过程 Elasticsearch 的搜索过程可以分为两个阶段：Query Then Fetch。 1. 在初始查询阶段时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分片）。每个分片在本地执行搜索并构建一个匹配文档的大小为 from + size 的优先队列。 2. 每个分片返回各自优先队列中所有文档的 ID 和排序值给协调节点，它合并这些值到自己的优先队列中来产生一个全局排序后的结果列表。 3. 在取回阶段，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片提交多个 GET 请求。每个分片加载并丰富文档，如果有需要的话，接着返回文档给协调节点。四、Elasticsearch 聚合实现 Elasticsearch 提供的首个近似聚合是 cardinality 度量，它提供一个字段的基数，即该字段的 distinct 或者 unique 值的数目。它是基于 HLL 算法的，具有可配置的精度、可控的内存使用量等特点。五、Elasticsearch 在并发情况下的保证 Elasticsearch 在并发情况下，通过 translog 机制来保证数据的可靠性。在写入数据时，同时也会写入到 translog 中，当 Filesystem cache 中的数据写入到磁盘中时，才会清除掉，这个过程叫做 flush。在 flush 过程中，内存中的缓冲将被清除，内容被写入一个新段，段的 fsync 将创建一个新的提交点，并将内容刷新到磁盘，旧的 translog 将被删除并开始一个新的 translog。

Elasticsearch脑裂问题是指在Elasticsearch集群中123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [ElasticSearch五：脑裂问题与解决方案、空间向量模型、数据建模、文件路径检索与深分页、SQL、Java API整合...](https://blog.csdn.net/Xx__WangQi/article/details/114994199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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