理解原理对于解决或避免集群维护过程中可能遇到的脑裂、无主、恢复慢、丢数据等问题很有帮助。

1 集群启动主要流程 

1. Elect-master

选出临时Master【参选人数过半】

确定Master【得票过半】

检测集群节点数【离开节点】

2. Gateway

Master 索取MetaState

选举元信息，发布元信息

参与元信息选举的节点数过半

3. Allocation

向所有节点询问shard信息

磁盘且in-sync列表存在为主分片

磁盘存在选为副本否则延迟分配

4. Recovery

两阶段恢复

translog事件日志

2 Elect-master

集群选举，集群启动的第一件事：从已知的活跃机器列表中选择一个作为主节点。选主之后的流程由主节点触发。

选主算法：基于Bully算法进行了改进。

主要思路：对节点ID排序，取ID值最大的节点作为Master，每个节点都运行这个流程。简单来说就是基于节点ID排序的简单选举算法。

为什么不使用Raft算法，为什么不使用Paxos算法？

选主目的：确定唯一的主节点

3 Gateway

选举元信息，被选出的 Master 和集群元信息的新旧程度没有关系。因此它的第一个任务是选举元信息，让各节点把各自存储的元信息发过来，根据版本号确定最新的元信息，然后把这个信息广播下去，这样集群的所有节点都有了最新的元信息。

集群元信息的选举包括两个级别：集群级和索引级。不包含哪个shard存于哪个节点这种信息。这种信息以节点磁盘存储的为准，需要上报。为什么呢？因为读写流程是不经过Master的，Master 不知道各shard 副本直接的数据差异。

集群元信息选举完毕后，Master发布首次集群状态，然后开始选举shard级元信息。选举shard级元信息，构建内容路由表，是在allocation模块完成的。

4 allocation

在初始阶段，所有的shard都处于UNASSIGNED（未分配）状态。

ES中通过分配过程决定哪个分片位于哪个节点，重构内容路由表。此时，首先要做的是分配主分片。

1 分配主分片

主分片如何分配？

Master节点向集群中所有节点询问：所有节点将分片的元信息返回给Master，根据返回的 shard 信息，配合主节点内的分配策略选一个分片作为主分片。

这种做法效率怎么样？

询问量=shard 数×节点数。所以说我们最好控制shard的总规模别太大。有了shard的分片的多份信息，剩下的就是选出主分片。

主分片选举方式：

ES 5.x之前，通过对比shard级元信息的版本号来决定潜在问题：在多副本的情况下，考虑到如果只有一个 shard 信息汇报上来，则它一定会被选为主分片，但数据不一定是最新的。可能版本号比它大的那个shard所在节点还没启动。

ES 5.x之后：通过集群级元信息中记录的“最新主分片列表”确定主分片【汇报信息中存在，并且这个列表中也存在】

给每个 shard 都设置一个 UUID，然后在集群级的元信息中记录哪个shard是最新的。

因为ES是先写主分片，再由主分片节点转发请求去写副分片，所以主分片所在节点肯定是最新的。

主分片数量取决于什么？

2 分配副分片

主分片选举完成后，从上一个过程汇总的 shard 信息中选出副本。

如果汇总信息中不存在，则分配一个全新副本。分配的时间依赖于延迟配置项：index.unassigned.node_left.delayed_timeout

tip：我们的生产环境中最大的集群有100+节点，掉节点的情况并不罕见，很多时候不能第一时间处理，这个延迟我们一般配置为以天为单位。

allocation过程中允许新启动的节点加入集群。分片分配成功后进入recovery流程。

5 recovery

为什么需要recovery？

对于主分片来说，可能有一些数据没来得及刷盘

对于副分片来说，一是没刷盘，二是数据的不一致【主分片写完了，副分片还没来得及写，主副分片】

1 主分片recovery

将最后一次提交之后的 translog重放，建立Lucene索引，如此完成主分片的recovery

每次写操作都会记录translog【事务日志中记录了哪种操作以及相关数据】。

Lucene 的一次提交就是一次 fsync 刷盘的过程

2 副分片recovery

在ES的版本迭代中，副本分片的恢复策略有过不少调整，比较复杂。

副分片需要恢复成与主分片一致，同时，恢复期间还需要允许新的索引操作。

在6.0版本中，恢复分成两个阶段执行：

phase1：

在主分片所在节点，获取translog保留锁，从获取保留锁开始，会保留translog不受其刷盘清空的影响。

然后调用Lucene接口把已经刷磁盘中的shard做快照。然后把这些shard数据复制到副本节点。

在phase1完毕前，会向副分片节点发送告知对方启动engine

在phase2开始前，副分片就可以正常处理写请求了。

phase2：

对translog做快照，这个快照里包含从phase1开始，到执行translog快照期间的新增索引。

将这些translog发送到副分片所在节点进行重放。

思考：第二阶段运行期间，如果刷盘并清空tranlog怎么办？

3 恢复需重点关注4个问题

由于需要支持恢复期间的新增写操作（让ES的可用性更强），需要重点关注以下几个问题。

1. 分片数据完整性：如何做到副分片不丢数据？

第二阶段的 translog 快照包括第一阶段所有的新增操作。那么第一阶段执行期间如果发生“Lucene commit”（将文件系统写缓冲中的数据刷盘，并清空translog），清除translog怎办？

在ES 2.0之前：阻止了刷新操作，以此让translog都保留下来。

从ES 2.0之后：为了避免这种做法产生过大的translog，引入了translog.view的概念，创建 view 可以获取后续的所有操作。

从ES 6.0之后：translog.view 被移除，引入TranslogDeletionPolicy的概念，它将translog做一个快照来保持translog不被清理。这样实现了在第一阶段允许Lucenecommit。

2. 数据一致性

在ES 2.0之前：副分片恢复过程其实是三个阶段，第三阶段会阻塞新的索引操作，传输第二阶段执行期间新增的translog，这个时间很短。

在ES2.0之后：第三阶段被删除，恢复期间没有任何写阻塞过程。但是在副分片节点，重放translog时，phase1和phase2之间的写操作与phase2重放操作之间的时序错误和冲突【极少】。

通过写流程中异常处理，和对比版本号来过滤掉过期操作对于特定的 doc，只有最新一次操作生效，保证了主副分片的数据一致性

3. 第一阶段操作优化：第一阶段尤其漫长，因为它需要从主分片拉取全量的数据。

索引数据恢复是最漫长的过程。当shard总量达到十万级的时候，6.x之前的版本集群从Red变为Green的时间可能需要小时级。

在ES 6.x之后：增量同步，对第一阶段再次优化，标记每个操作。

在正常的写操作中，每次写入成功的操作都分配一个序号，通过对比序号就可以计算出差异范围然后同步。

ES 6.x中的translog恢复是一次重大改进，避免了从主分片所在节点拉取全量数据，为恢复过程节约了大量时间。

4. 集群启动过程中，集群健康值变化含义

当一个索引的主分片分配成功后，到此分片的写操作就是允许的。

当一个索引所有的主分片都分配成功后，该索引变为Yellow。

当全部索引的主分片都分配成功后，整个集群变为Yellow。

当一个索引全部分片分配成功后，该索引变为 Green。

当全部索引的索引分片分配成功后，整个集群变为Green。

标签：translog,shard,面试,ElasticSearch,ES,分片,架构师,节点,集群
来源： https://blog.csdn.net/chongfa2008/article/details/121992425