elasticsearch集群cluster示例详解

前言

上一篇通过clusterservice对cluster做了一个简单的概述， 应该能够给大家一个初步认识。本篇将对cluster的代码组成进行详细分析，力求能够对cluster做一个更清晰的描述。cluster作为多个节点的协同工作机制，它需要节点，节点间通信，各个节点的状态及各个节点上的数据（index）状态。因此这一部分代码包括了上述的几个部分。

节点DiscoveryNode

首先是节点（DiscoveryNode），这里的节点不同于之前所说的node，只是集群上一个逻辑意义上的节点，只是一个实际节点的描述信息。它实现了Streamable接口和  serializable接口，可以在物理节点上传输。下图是它的field：

可以看到它只是一个节点的信息描述。在集群中每个节点会被抽象成一个DiscoveryNode，这些DiscoveryNode被封装到DiscoveryNodes中，同时提供一下操作如查找，连接等。这样集群维护所有节点的信息，同时可以根据集群状态进行节点的操作。

集群阻塞

集群还需要有一个机制就是集群阻塞，因为处于不同状态的集群能够进行的操作不同，如没有master节点的时候，所有的master操作都要停止，当前的任务是选举master，此时一个block就会引发，通知集群所有节点。不同于同一个jvm中的同步，不同的节点处在不同的jvm中，jvm的同步机制无法使用，因此只能使用这种阻塞机制进行节点间的协调。它的部分代码如下所示：

public class ClusterBlock implements Serializable, Streamable, ToXContent {
   private int id;
   private String description;
   private EnumSet<ClusterBlockLevel> levels;
   private boolean retryable;
   private boolean disableStatePersistence = false;
   private RestStatus status;
   ClusterBlock() {
   }
   public ClusterBlock(int id, String description, boolean retryable, boolean disableStatePersistence, RestStatus status, EnumSet<ClusterBlockLevel> levels) {
       this.id = id;
       this.description = description;
       this.retryable = retryable;
       this.disableStatePersistence = disableStatePersistence;
       this.status = status;
       this.levels = levels;
   }
}

阻塞主要由三部分组成，描述（description），阻塞级别（READ(0),WRITE(1), METADATA(2)），及restful状态码RestStatus构成。阻塞级别主要用于节点间对于index的操作的阻塞，如某个index在进行恢复过程时，它的状态是MATEDATA级别，此时不能够对其进行任何读写操作。 RestStatus主要用于restful请求的阻塞。最后要说的就是ack机制，集群的很多操作都需要节点响应。因此cluster定义了ack的请求和响应接口。所有需要ack的请求通过实现此ack接口都能够实现。另外集群还涉及matedata和routing,这两部分其实都是针对数据（index），如matedata主要是mapping，index， alias的相关元数据，因此这两部分会在分析数据功能时在做分析。

clusterService接口

说完了DiscoveryNode和block，接下来通过clusterService接口，它的作用主要是提供对外调用。这个接口主要提供Listener，block的add和remove及cluster状态的更新提交。cluster只是一个理论上的实体，其实并不存在，所有功能都是由各个节点来完成的。因此clusterService接口主要方法是集群状态 * 的操作。它的类图：

这里着重说一下submitStateUpdateTask的实现。对于节点来说，如果它探测到集群状态的更新，如果它是master则它需要向其它节点发布。代码如下：

public void submitStateUpdateTask(final String source, Priority priority, final ClusterStateUpdateTask updateTask) {
       if (!lifecycle.started()) {
           return;
       }
       try {
//封装成updateTask
           final UpdateTask task = new UpdateTask(source, priority, updateTask);
//会超时的任务
           if (updateTask instanceof TimeoutClusterStateUpdateTask) {
               final TimeoutClusterStateUpdateTask timeoutUpdateTask = (TimeoutClusterStateUpdateTask) updateTask;
               updateTasksExecutor.execute(task, threadPool.scheduler(), timeoutUpdateTask.timeout(), new Runnable() {
                   @Override
                   public void run() {
                       threadPool.generic().execute(new Runnable() {
                           @Override
                           public void run() {
                               timeoutUpdateTask.onFailure(task.source(), new ProcessClusterEventTimeoutException(timeoutUpdateTask.timeout(), task.source()));
                           }
                       });
                   }
               });
           } else {
               updateTasksExecutor.execute(task);
           }
       } catch (EsRejectedExecutionException e) {
           // ignore cases where we are shutting down..., there is really nothing interesting
           // to be done here...
           if (!lifecycle.stoppedOrClosed()) {
               throw e;
           }
       }
   }

上面的代码逻辑很简单，对于提交的task进行封装然后运行。这里运行的是ClusterStateUpdateTask， 它的实现很多，无法一一说明。但是它的方法说明了一切，它的类图如下所示：

子类的主要逻辑实现都在execute方法中，比如ZenDiscovery中handleMasterGone中的实现，master丢失后会进行master选举或者是试图加入新组成的集群。这些在后面的分析中可以看到。

来源：https://www.cnblogs.com/zziawanblog/p/6512661.html