版本： 7.12-8.9
简要来说，当作为主节点的Elasticsearch节点在机器学习(ML)内存跟踪器刷新期间失去其主节点状态时，会发生此错误。这可能是由于网络问题、资源限制或选举了新的主节点造成的。要解决此问题，请确保集群的健康状态为绿色且稳定。检查网络问题并解决它们。如果集群处于重负载下，考虑添加更多节点或增加资源。此外，确保主节点选举过程正常工作。如果问题持续存在，考虑暂时禁用ML作业，直到问题解决。
日志上下文 #
日志"Node ceased to be master during ML memory tracker refresh"的类名是 MlMemoryTracker.java。 我们从Elasticsearch源代码中提取了以下内容，供那些寻求深入上下文的人使用：
for (ActionListenerlistener : fullRefreshCompletionListeners) {
listener.onResponse(null);
}
logger.debug("ML memory tracker last update time now [{}] and listeners called"; lastUpdateTime);
} else {
Exception e = new NotMasterException("Node ceased to be master during ML memory tracker refresh");
for (ActionListenerlistener : fullRefreshCompletionListeners) {
listener.onFailure(e);
}
logger.debug(e.getMessage());
}
