【后端面经】【NoSQL】ElasticSearch - 1 -3 基本思路 限流

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 【6月更文挑战第17天】在面试中讨论Elasticsearch高可用性时,聚焦于分片机制和主从副本,确保数据冗余。Translog作为关键组件,用于数据安全,防止崩溃后丢失。为提升高可用性,实施了额外措施,如限流保护,通过Elasticsearch内置功能或自定义插件监控内存和CPU使用率,当超过阈值时动态限流,以应对突发流量,避免系统崩溃。

基本思路

业务开发面试Elasticsearch的时候基本问的是基础知识以及倒排索引。

Elasticsearch最基本的可用性保障就是分片,而且是主从分片,所以遇到Elasticsearch如何做到高可用这个问题的时候,首先要提到这一点。

Elasticsearch高可用的核心是分片,而且每个分片都有主从之分。如果主分片崩溃了,还可以使用从分片,从而保证最基本的可用性。

接着要补充Translog的作用

而且Elasticsearch在写入数据的时候,为了保证高性能,都是写到自己的Buffer里,后面再刷新到磁盘上。为了降低数据丢失的风险,Elasticsearch还额外写了一个Translog,类似MySQL的redo log,如果Elasticsearch崩溃的话,可以利用Translog来恢复数据。

接着尝试把话题引导到准备的高可用方案中

我维护的业务对可用性要求比较高,所以在Elasticsearch的基础上,还做了一些额外的优化,来保证Elasticsearch的高可用

Elasticsearch高可用方案

限流保护节点

限流是一个治标的策略,但是它能够保证Elasticsearch不会因为突发大流量而直接崩溃。

可以通过Elasticsearch的插件机制来实现自定义的限流策略,注意Elasticsearch集群本身提供了限流的功能,也可以通过控制线程池大小和队列大小来间接实现限流的功能。

如果打算利用插件来实现限流功能的时候,就一定能够要有特殊之处。比如可以考虑结合Elasticsearch的内存使用率和CPU使用率设计限流策略。

之前用Elasticsearch的插件机制,设计过一个限流插件。功能比较简单,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。

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ElasticSearch 入门精讲
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