Elasticsearch ——集群脑裂问题

Posted 2023-03-08 小志的博客

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• • 一、Elasticsearch集群脑裂问题可能的成因
  • 二、Elasticsearch集群脑裂问题解决方案

一、Elasticsearch集群脑裂问题可能的成因

• 网络问题：集群间的网络延迟导致一些节点访问不到 master，认为 master 挂掉了从而选举出新的master，并对 master 上的分片和副本标红，分配新的主分片。
• 节点负载：主节点的角色既为 master 又为 data，访问量较大时可能会导致 ES 停止响应造成大面积延迟，此时其他节点得不到主节点的响应认为主节点挂掉了，会重新选取主节点。
• 内存回收：data 节点上的 ES 进程占用的内存较大，引发 JVM 的大规模内存回收，造成 ES 进程失去响应。

二、Elasticsearch集群脑裂问题解决方案

• 减少误判：discovery.zen.ping_timeout 节点状态的响应时间，默认为 3s，可以适当调大，如果 master在该响应时间的范围内没有做出响应应答，判断该节点已经挂掉了。调大参数（如 6s，discovery.zen.ping_timeout:6），可适当减少误判。

• 选举触发: discovery.zen.minimum_master_nodes:1，该参数是用于控制选举行为发生的最小集群主节点数量。当备选主节点的个数大于等于该参数的值，且备选主节点中有该参数个节点认为主节点挂了，进行选举。官方建议为（n/2）+1，n 为主节点个数（即有资格成为主节点的节点个数）

• 角色分离：即 master 节点与 data 节点分离，限制角色

  主节点配置为：node.master: true node.data: false
  从节点配置为：node.master: false node.data: true