我是 javapub，一名 Markdown 程序员从??，八股文种子选手。
<font color=blue>面试官</font>： 嗨，候选人！今天我们来详细讨论一下ElasticSearch选主的重要性和具体过程。你对这个话题有了解吗？
<font color=red>候选人：</font> 当然有！选主是ElasticSearch中至关重要
原创
2023-08-08 21:24:17
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1 为什么要使用Elasticsearch?系统中的数据，随着业务的发展，时间的推移，将会非常多，而业务中往往采用模糊查询进行数据的搜索，而模糊查询会导致查询引擎放弃索引，导致系统查询数据时都是全表扫描，在百万级别的数据库中，查询效率是非常低下的，而我们使用ES做一个全文索引，将经常查询的系统功能的某些字段，比如说电商系统的商品表中商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入ES索引库里，
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2024-04-03 19:49:48
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文章目录1 选举算法2 相关配置3 流程概述4 流程分析4.1 选举临时Master流程4.2 投票4.3 确认master4.4 小结5 节点失效检测5.1 NodesFaultDetection5.2 MasterFaultDetection 1 选举算法 elasticsearch的选举算法是基于Bully算法改造的。 Bully是Leader选举的基本算法之一。 它假定
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2024-05-17 19:51:17
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Elasticsearch 的 master 选举流程Elasticsearch的选主是ZenDiscovery模块负责的，主要包含Ping(节点之间通过这个RPC来发现彼此) 和 Unicast(单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要 ping 通)这两部分对所有可以成为 master 的节点(node.master: true)根据 nodeId 字典排序，每次选举每个节点都把自 己所知道
es选主流程源码解析es采用类Bully算法来当做主节点选举的算法，同时避免了当发生网络分区等异常情况下出现脑裂的问题。Bully算法：Leader选举的基本算法之一。它假定所有节点都有一个唯一的ID，使用该ID对节点进行排序。任何时候，当前的Leader都是节点中ID最高的那个。该算法实现简单，但当Leader节点网络故障或者不稳定时会有问题。比如，Master负载过重假死，集群选举第二大的ID
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2024-03-26 07:57:52
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实例化node后调用各个模块的 start方法，discovery模块调用startInitialJoin()->startNewThreadIfNotRunning()->innerJoinCluster() /**
* the main function of a join thread. This function is
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2024-07-26 00:46:58
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本文内容已收录至我的面试网站：www.javacn.siteKafka 和 ES 都是用来处理大数据的中间件，一个是消息中间件的代表（Kafka），另一个是大数据搜索引擎的代表（ES）。它们在 Java 领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主（选择主节点）有什么关联与区别呢？接下来，我们一起来看。1.基础概念1.1 什么是Kafka？Kafka 是一个分布式流处理平台，由 Li
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2024-08-06 18:41:45
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ES版本5.6.31、整个流程的开始，实在node启动后触发的，Node.java中start()方法，通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法，之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主。 public void startInitialJoin() {
// start the join thread f
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2024-03-28 23:38:10
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最近一段时间比较忙，都很少来园子逛了，刚好，用到了ElasticSearch，感觉还不错，所以就给大家推荐一下，自己也顺便学习；虽然公司选择用ElasticSearch,但是以前都没有用过这个，而且公司没有一个人对它熟悉，所以比较坑就是，遇到问题，还得自己去解决；好了，其他话就不多说了，先给大家介绍一下ElasticSearch（下面简称ES）吧！ 简介 ES是一个开源的基于L
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2024-07-14 17:23:10
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1.ES选主流程分析 概要: 我们知道es本身就是具有分布式特性的框架,并且采用的主从的架构,有主有从,那么当出现网络故障或主节点挂了,ES如果维持集群的状态,重新选举出一个master结点呢？1.1 采用的选举算法 es采用的选择算法是Bully算法,他假定集群中所以结点都有一个唯一的ID,使用该ID对结点进行排序。任何时候的当前Leader都是参与集群的最高ID结点.相关概念可参考:https
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2024-03-15 12:59:30
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Elasticsearch原理分析——选主流程 文章目录Elasticsearch原理分析——选主流程1. 设计思想2. 为什么使用主从模式3. 选举算法4. 相关配置5. 流程概述6. 流程分析6.1 选举临时Master6.2 投票与得票的实现6.3 确立Master或加入集群7. 节点失效检查7.1 NodesFaultDetection事件处理7.2 MasterFaultDetectio
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2024-05-16 04:16:02
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假设有若干节点正在启动，集群启动的第一件事是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。ES的选主算法是基于Bully算法的改进，主要思路是对节点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。是不是非常简单？选主的目的是确定唯一的主节点，初学者可能认为选举出的主节点应该持有最新的元数据信息，实际上这个问题在实现上被分解为两步：先确定唯一的、大家公认
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2024-04-18 20:56:52
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Elasticsearch通过Discovery模块来发现集群节点以及选举主节点，具体的实现为ZenDiscovery。1 ES的选举算法1.1 Bully算法假定集群的所有节点都有一个唯一ID，对这些节点ID排序，任何时候Leader都是ID最大或最小的节点。 优点：简单易实现。 缺点：当最大（小）ID的节点不稳定时，可能会有问题。比如最大节点ID为5，当5掉线时，4号被选为主节点，如果5号恢复
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2024-03-20 10:45:18
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ES选主过程？其实ES的选主过程其实没有很高深的算法加持，启动过程中对接点的ID进行排序，取ID最大节点作为Master节点，那么如果选出来的主节点中存储的元信息不是最新的怎么办？其实他是分了2个步骤做这件事，先选出ID最大的主节点，然后再从元信息最新的节点将元信息数据复制到选举出来的主节点当然虽然是选出ID取值最大的节点作为主节点，但是内部还是有一定限制逻辑的：参选人数需要过半，达到 quoru
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2024-03-01 07:06:46
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1.为什么要使用Elasticsearch? 因为在我们商城中的数据，将来会非常多，所以采用以往的模糊查询，模糊查询前置配置，会放弃索引，导致商品查询是全表扫面，在百万级别的数据库中，效率非常低下，而我们使用ES做一个全文索引，我们将经常查询的商品的某些字段，比如说商品名，描述、价格还有id这些字段我们放入我们索引库里，可以提高查询速度。2.Elasticsearch是如何实现Master选举
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2024-06-16 20:39:20
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Elasticsearch作为一个分布式搜索和分析引擎需要一个master来管理集群中的节点、维护集群的元数据。与其它采用zookeeper来实现选主的分布式系统不同，Elasticsearch自己实现了自己的选举流程，下面介绍一下Elasticsearch的选主流程Elasticsearch中的Discovery模块负责发现集群中的节点，以及选择主节点。ES支持多种不同的Discovery选择，
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2024-04-18 10:46:07
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1.elasticsearch 如何实现Master 选举elasticsearch 选主是zenDiscovery模块负责，主要通过ping(节点之间的RPC来发现彼此)和Unicast(单播模块包含一个主机列表来控制那些节点需要ping通)；对所有可以成为master的节点（node.master:true）根据nodeId字典排序，每次选举都把自己所知道的节点排一次序，然后选出第一个（第0位
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2024-08-14 09:32:46
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摘要
在一个集群中2个节点需要选举，有一个节点会被选为主节点（master节点）主节点负责管理集群中的状态。对于用户来说这个ES主节点是谁都是无所谓的，我们只要连接到其中一台就可以的（我们所有操作都可以连接到任意一个节点上）<img src="https://s2.51cto.com/images/blog/202405/19011344_6648e1c80057039804.jpg
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2024-05-19 16:17:19
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在多线程的web应用程序中，有时候同一时刻只允许一台服务器做某些操作，比如电商网站的库存加减，下单操作等，实现这样的业务，方法很多，一种是利用redis的setnx+expire实现（或者现在更成熟的redisson），一种是利用zk选主，让主服务器做这件事，其他服务器不操作（适合中小型应用，性能受限于单台机器，但中小企业足以应付），客户端调用方把所有需要主节点处理的请求全部转发到主节点上来。下面
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2024-04-03 16:18:28
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FastLeaderElectionZooKeeper 中一共有三个实现了Election接口的选举类，分别是 LeaderElection , AuthFastLeaderElection 和 FastLeaderElection。 前两个类已经在3.4.0版本之后被废弃掉，因此在本节中，我只会介绍LeaderElection 的选主算法。接下来我会以一个5台节点的集群为例，介绍 ZooKeep
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2024-06-07 07:51:03
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