京东大佬问我,ES高可用方案有哪些？Java代码说明

首先，我需要回忆一下ES的高可用性通常有哪些方法。可能包括集群部署、分片和副本设置、节点角色分离、跨数据中心复制，还有监控和自动恢复这些。然后要结合Java代码，可能需要用ES的Java客户端来演示一些配置或者操作。

首先，集群部署是基础，ES本身就是分布式的，所以至少三个主节点避免脑裂。分片和副本的话，创建索引的时候要设置合理的分片数和副本数，比如每个索引至少1个副本，这样主分片挂了，副本可以顶上。节点角色分离，比如专用主节点、数据节点、协调节点，这样可以提高稳定性和性能。

然后是跨集群复制，比如CCR，或者使用快照备份到其他集群。监控方面，可以用Elasticsearch的健康检查API，或者集成Prometheus、Kibana。自动恢复的话，可能需要设置ILM策略，自动管理索引的生命周期，比如定期删除旧索引或者合并段。

接下来是Java代码部分。可能需要用RestHighLevelClient或者新的Java客户端来演示如何创建索引，设置分片和副本，配置ILM策略，或者执行跨集群复制。比如，创建索引时指定number_of_shards和number_of_replicas，或者使用IndexLifecyclePolicy来管理。

用户可能需要具体的代码示例，比如如何通过Java API设置索引的副本数，或者配置ILM。还要注意异常处理，比如捕获ElasticsearchException，确保代码的健壮性。另外，节点角色分离可能在客户端代码中不需要直接体现，更多的是ES的配置，但可以提到如何在Java应用中连接不同的节点角色。

可能还需要考虑一些实际场景，比如如何处理节点故障，如何自动重试请求到其他节点，或者使用断路器模式。不过这些可能超出了问题范围，用户主要问的是高可用方案，所以需要集中在ES本身的配置和架构上，用Java代码来辅助说明这些配置的实现。

要确保代码示例是正确且最新的，特别是考虑到Elasticsearch的版本变化，比如现在可能推荐使用新的Java客户端而不是RestHighLevelClient，但后者可能更常见。需要指出版本差异，或者统一使用某一种客户端写法。

总结一下，回答的结构应该是先列出高可用方案，每个方案简要说明，然后附上相关的Java代码示例，比如创建索引设置副本，配置ILM策略，跨集群复制的API调用等。同时指出这些代码的作用和在高可用中的角色。可能还需要提到监控相关的代码，比如定期检查集群健康状态。

Elasticsearch（ES）的高可用方案通常围绕集群设计、容错机制、数据冗余和自动化恢复展开。以下是常见方案及对应的 Java 代码示例：

1.集群多节点部署

• 方案：至少部署 3 个节点（避免脑裂），角色分离（Master/Data/Coordinator）。
• Java 代码（检查集群健康）：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(new HttpHost("es-node1", 9200, "http")));

ClusterHealthRequest request = new ClusterHealthRequest();
request.timeout(TimeValue.timeValueSeconds(30));
ClusterHealthResponse response = client.cluster().health(request, RequestOptions.DEFAULT);

if (response.getStatus() == ClusterHealthStatus.GREEN) {
    System.out.println("Cluster is healthy");
}

2.分片与副本策略

• 方案：每个索引设置 number_of_shards 和 number_of_replicas，确保数据冗余。
• Java 代码（创建带副本的索引）：

CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("orders");
request.settings(Settings.builder()
    .put("index.number_of_shards", 3)
    .put("index.number_of_replicas", 1) // 每个主分片1个副本
);
client.indices().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

3.跨集群复制（CCR）

• 方案：使用 Cross-Cluster Replication 同步数据到另一个集群。
• Java 代码（配置跨集群连接）：

Settings settings = Settings.builder()
    .put("cluster.remote.second_cluster.seeds", "es-backup-node:9300")
    .build();
TransportClient transportClient = new PreBuiltTransportClient(settings);

4.自动故障转移与重试

• 方案：客户端配置多节点连接和重试机制。
• Java 代码（配置多节点客户端）：

RestClientBuilder builder = RestClient.builder(
    new HttpHost("es-node1", 9200),
    new HttpHost("es-node2", 9200),
    new HttpHost("es-node3", 9200)
).setFailureListener(new RestClient.FailureListener() {
    @Override
    public void onFailure(Node node) {
        System.err.println("Node failed: " + node.getHost());
    }
});
RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(builder);

5.索引生命周期管理（ILM）

• 方案：自动滚动索引、删除旧数据，防止节点过载。
• Java 代码（定义 ILM 策略）：

PutLifecyclePolicyRequest request = new PutLifecyclePolicyRequest(
    new LifecyclePolicy("logs_policy",
        new Phase("hot", TimeValue.ZERO, Collections.emptyMap()),
        new Phase("delete", new TimeValue(30, TimeUnit.DAYS),
            Collections.singletonMap(DeleteAction.NAME, new DeleteAction()))
);
client.indexLifecycle().putLifecyclePolicy(request, RequestOptions.DEFAULT);

6.快照与恢复

• 方案：定期备份索引到共享存储（如 S3、HDFS）。
• Java 代码（创建快照）：

CreateSnapshotRequest request = new CreateSnapshotRequest("backup_repo", "snapshot_202310");
request.waitForCompletion(true);
client.snapshot().create(request, RequestOptions.DEFAULT);

高可用设计要点总结：

通过以上方案，可确保 Elasticsearch 在节点故障、网络分区或数据异常时仍保持高可用。具体参数需根据业务数据量和性能要求调整。