面试:Elasticsearch是如何实现Master选举的?

Elasticsearch实现主节点选举的过程是通过ZenDiscovery模块来完成的。下面是关于主节点选举的详细说明:

1. 节点发现:ZenDiscovery模块通过Ping机制来发现集群中的节点。节点使用Ping机制相互通信以了解彼此的存在。Ping机制可以基于多种传输方式,如多播(multicast)或单播(unicast)。

**2. 主节点候选:**对于具有`node.master: true`配置的所有节点,它们都可以成为主节点的候选。首先,每个候选节点将已知的候选节点按照节点ID进行排序。

**3. 选举过程:**在选举过程中,每个候选节点都会将它所知道的候选节点列表进行排序。然后,它将选择排序后的第一个节点(索引为0)作为主节点。节点使用自己所知的候选节点信息进行选举,以确保选举结果的一致性。

**4. 投票阶段:**如果某个节点收到的投票数达到一定的阈值(大于等于候选节点数的一半加一),并且该节点也投票给了自己,那么该节点将成为主节点。否则,重新进行选举过程,直到满足上述条件。

补充说明:

  • 主节点的职责主要涉及集群、节点和索引的管理,而不涉及文档级别的管理。

  • 数据节点可以关闭HTTP功能,以减少资源消耗。

解决脑裂问题:

如果在集群中有多个节点同时成为主节点候选者,可能导致脑裂问题。为了解决这个问题,可以采取以下措施:

  • 修改每个节点的配置文件(elasticsearch.yml)中的`discovery.zen.minimum_master_nodes`参数。将其设置为大于等于候选节点数的一半加一(N/2+1)。

  • 当只有两个主节点候选者时,必须将其中一个节点设为唯一的主节点候选者,而其他节点则作为数据节点,以避免脑裂问题。

相关推荐
AI周红伟12 小时前
周红伟:Qwen3.5-Plus - 企业级部署案例实操,Qwen3.5 LLM,包括 Qwen3.5-397B-A17B
大数据·人工智能·大模型·智能体
历程里程碑12 小时前
普通数组---合并区间
java·大数据·数据结构·算法·leetcode·elasticsearch·搜索引擎
T062051413 小时前
【面板数据】A股上市公司重污染行业分组数据集-含参考文献 (2000-2024年)
大数据
cm_chenmin13 小时前
Cursor最佳实践之三:MCP
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Loo国昌14 小时前
【AI应用开发实战】09_Prompt工程与模板管理:构建可演进的LLM交互层
大数据·人工智能·后端·python·自然语言处理·prompt
xrczsjq15 小时前
客流增长新观察:从三个重庆案例看商业街区设计的演变
大数据·文旅商业美陈设计·商场氛围布置·文旅街区升级改造·商业美陈设计·商场美陈设计·商业街区设计
人机与认知实验室15 小时前
2026:人形机器人的未来发展趋势
大数据·人工智能·机器人
YangYang9YangYan15 小时前
2026中专大数据技术专业学数据分析的实用性分析
大数据·数据挖掘·数据分析
YangYang9YangYan15 小时前
2026大专大数据专业学数据分析的价值与前景分析
大数据·数据挖掘·数据分析
TDengine (老段)16 小时前
TDengine IDMP 数据可视化——富文本
大数据·数据库·物联网·ai·时序数据库·tdengine·涛思数据