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题目

💬技术栈：Elasticsearch

🔍简历内容：熟悉Elasticsearch节点角色、索引与分片基本原理。

根据业务定制Elasticsearch插件，实现基于内存使用率和CPU 使用率限流；针对xx业务实时性不高，引入消息队列Kafka，通过监听binlog并将生成消息丢到Kafka中，实现削峰和限流；针对高并发业务设计策略保护协调节点；设计简易双集群方案来替换CCR方案，成本节约了近80%。

🚩面试问：主分片是由主节点选出来的，那么主节点自己又是怎么选出来的呢？

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💡建议暂停思考10s，你有答案了嘛？如果你有不同题解，欢迎评论区留言、打卡。

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答案

对于中间件，常见的两个问题：

1. 中间件是如何做到高可用/高性能的？
2. 你在实践中怎么做到高可用/高性能？

Elasticsearch 节点角色

Elasticsearch 的节点可以分成很多种角色，并且一个节点可以扮演多种角色。常见的有：

• 候选主节点（Master-eligible Node)：可以被选举为主节点的节点。主节点主要负责集群本身的管理，比如说创建索引。类似的还有仅投票节点（Voting-only Node），这类节点只参与主从选举，但是自身并不会被选举为主节点。
• 协调节点（Coordinating Node）：协调节点负责协调请求的处理过程。一个查询请求会被发送到协调节点上，协调节点确定数据节点，然后让数据节点执行查询，最后协调节点合并数据节点返回的结果集。大多数节点都会兼任这个角色。
• 数据节点（Data Node）：存储数据的节点。当协调节点发来查询请求的时候，也会执行查询并且把结果返回给协调节点。类似的还有热数据节点（Hot Data Node）、暖数据节点（Warm Data Node）、冷数据节点（Cold Data Node），你从名字就可以看出来，它们只是用于存储不同热度的数据。

写入数据

写入数据的整体流程如下：

1. 文档首先被写入到 Buffer 里面，这个是 Elasticsearch 自己的 Buffer。
2. 定时刷新到 Page Cache 里面。这个过程叫做 refresh，默认是 1 秒钟执行一次。
3. 刷新到磁盘中，这时候还会同步记录一个 Commit Point。

数据迁移存在的问题：

• 在写入到 Page Cache 之后会产生很多段（Segment），一个段里面包含了多个文档。文档只有写到了这里之后才可以被搜索到。
• 不断写入会不断产生段，而每一个段都要消耗 CPU、内存和文件句柄，所以需要考虑合并。

整个过程：

1. 已有的段不动。
2. 创建一个新的段，把已有段的数据写过去，标记为删除的文档就不会写到段里面。
3. 告知查询使用新的段。
4. 等使用老的段的查询都结束了，直接删掉老的段。

查询怎么知道应该使用合并段了呢？

这都依赖于一个统一的机制，就是 Commit Point。你可以理解成，它里面记录了哪些段是可用的。所以当合并段之后，产生一个新的 Commit Point，里面有合并后的段，但是没有被合并的段，就相当于告知了查询使用新的段。

Translog

Elasticsearch 在写入的时候，还要写入一个东西，也就是 Translog。如果宕机了，Elasticsearch 可以用 Translog 来恢复数据。

对比一下 MySQL 的写入过程：

• MySQL 写入的时候，其实只是修改了内存里的值，然后记录了日志，也就是 binlog、redo log 和 undo log。
• Elasticsearch写入的时候，也是写到了 Buffer 里，然后记录了 Translog。

不同的是，Translog 是固定间隔刷新到磁盘上的，默认情况下是 5 秒。

Elasticsearch 索引与分片

一个 Elasticsearch 的索引并不仅仅指倒排索引，还包括了对应的文档。这个和关系型数据库下的语义是不同的。Elasticsearch 的一个索引有多个分片，每个分片又有主从结构。

• 一个索引就是一个逻辑表。
• 分片就是分库分表。
• 每个分片都有主从结构，在分库分表里面，一般也是用主从集群来存储数据。

简历准备

问题收集：

• 你们公司有没有使用 Elasitcsearch？用来解决什么问题？
• 你用的 Elasticsearch 的性能怎么样？读写流量多大？存储的数据量又有多大？
• 你创建的索引有多大？多少个分片？你是怎么确定分片数量的？
• 你们公司有没有使用一些措施来保证 Elasticsearch 的可用性？有没有用过 Elasticsearch 的网关？
• 你们公司的 Elasticsearch 有没有出过问题？出了什么问题？最终又是怎么解决的？

Elasitcsearch 高可用的核心：

• 分片，并且每个分片都有主从之分。万一主分片崩溃了，还可以使用从分片，从而保证了最基本的可用性。
• Translog，类似于 MySQL 里的 redo log。后面 Elasticsearch 崩溃之后，可以利用 Translog 来恢复数据。Elasticsearch 在写入数据的过程中，为了保证高性能，都是写到自己的 Buffer 里面，后面再刷新到磁盘上。所以为了降低数据丢失的风险，Elasticsearch 还额外写了一个 Translog。

在 Elasticsearch 的基础上，还可以做一些额外的优化，来保证 Elasticsearch 的高可用。

限流保护节点

通过 Elasticsearch 的插件机制来实现自定义的限流策略，例如设计一个限流插件，根据 Elasticsearch 当前的内存使用率和 CPU 使用率来判断是否需要执行限流。不管是内存使用率还是 CPU 使用率，只要超过阈值一段时间，就触发限流。

也可以考虑其他两种策略，一种是在 Elasticsearch 之前加一个网关，查询经过网关的时候会被限流、熔断或者降级。当然，引代理也可以。

这里客户端也可以进行限流，各个业务方需要限制住自己的查询频率，防止把整个 Elasticsearch 打崩，这种方式是最好落地的。

利用消息队列削峰

场景：数据实时性要求不高。

方案：在业务方和 Elasticsearch 中间加入一个消息队列。削峰和限流。

优化前：双写，一方面写数据库，一方面写 Elasticsearch。那么在业务高峰期，Elasticsearch 就会有性能瓶颈。

优化后：引入了消息队列。业务方只是写入数据库就返回。然后我们监听 binlog，并且生成消息丢到 Kafka 上。在这种情况下，Elasticsearch 空闲的话，消费速率就高；如果 Elasticsearch 性能比较差，那么消费就比较慢。这样就起到了削峰和限流的效果。

在这个架构的基础上，还可以考虑引入降级，也就是在 Elasticsearch 真的有性能问题的时候，关闭一部分消费者。

我有两类消费者写入数据到 Elasticsearch。一类是核心数据消费者，一类是非核心数据消费者。如果我在监控到 Elasticsearch 性能已经比较差了，比如说写入的时候会遇到超时问题，那么我就把非核心数据消费者停下来。等 Elasticsearch 恢复过来再启动。

对于大促或者秒杀这种活动中，你可以把整个数据同步都停掉，让 Elasticsearch 只支持查询操作。如果你所在的业务是电商类的，那么你可以考虑使用这个策略。

保护协调节点

问题：突发大请求打崩协调节点。

场景：你有一个查询命中了十个分片，并且每个分片都返回了几万条数据，那么协调节点本身的资源使用量一下就会上去，甚至出现 CPU 100% 或者 OOM 等问题。

解决方案：如果公司内部资源比较多，那么可以考虑 部署纯粹的协调节点。比如说专门部署一批节点，只扮演协调节点的角色。

如果客户端能够判定自己是大请求，就将请求发送到纯粹的协调节点上，否则发送到其他兼任的协调节点上。

好处：大请求即便把协调节点打崩了，也只会影响到其他大请求。但是占据绝大多数的普通请求，并不会受到影响。

对 Elasticsearch 进行二次开发，可以修改协调节点的逻辑，让协调节点在资源快不足的时候，直接拒绝这种大请求。

双集群

钞能力方案：直接使用付费的 CCR 跨集群复制。

简单方案：假设有A、B两个集群。

• 使用消息队列来保持双写。写入的时候并不是直接写入到 Elasticsearch，而是写入到消息队列，而后启动两个消费者，分别消费消息，然后写到两个集群 AB 里面。
• 在查询的时候，优先使用 A 集群，当确认 A 集群出了问题的时候，切换到 B 集群。

如何实现自动切换：对 Elasticsearch 的客户端进行了二次封装。在封装之后，正常情况下，会访问集群 A。同时客户端监控集群 A 的响应时间。如果响应时间超出预期，又或者返回了比较多超时响应，客户端就会自动切换到集群 B 上。

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📌 [ 笔者 ]   文艺倾年
📃 [ 更新 ]   2025.6.20
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📜 [ 声明 ]   由于作者水平有限，本文有错误和不准确之处在所难免，本人也很想知道这些错误，恳望读者批评指正！