2023年ElasticSearch面试常见问题

快来打我* 2024-03-29 15:43 73阅读 0赞

**一、了解ElasticSearch 深翻页的问题及解决吗？**

深翻页：比如我们检索一次，轮询所有分片，汇集结果，根据 TF-IDF 等算法打分，排序后将前 10条数据返回。用户感觉不错，说我看看下一页。ES 依然是轮询所有分片，汇集结果，根据 TF-IDF等算法打分，排序后将前 11-20 条数据返回。对用户来说，翻页应该很快啊，但是实际上，第一次检索多复杂，下一次检索就多复杂。解决的话，可以把用户的检索结果，存入 Redis 中 10 分钟。这样分页就很快，超过 10 分钟，用户不翻页，也就不会翻页了，数据就可以清除了。

**二、熟悉ElasticSearch 性能优化**

1. 批量提交

背景是大量的写操作，每次提交都是一次网络开销。网络永久是优化要考虑的重点。

2. 优化硬盘

索引文件需要落地硬盘，段的思想又带来了更多的小文件，磁盘 IO 是 ES 的性能瓶颈。一个固态硬盘比普通硬盘好太多。

3. 减少副本数量

副本可以保证集群的可用性，但是严重影响了 写索引的效率。写索引时不只完成写入索引，还要完成索引到副本的同步。ES 不是存储引擎，不要考虑数据丢失，性能更重要。 如果是批量导入，建议就关闭副本。

**三、ElasticSearch 查询优化手段有哪些？**

设计阶段调优

（1）根据业务增量需求，采取基于日期模板创建索引，通过 roll over API 滚动索引；

（2）使用别名进行索引管理；

（3）每天凌晨定时对索引做 force\_merge 操作，以释放空间；

（4）采取冷热分离机制，热数据存储到 SSD，提高检索效率；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储；

（5）采取 curator 进行索引的生命周期管理；

（6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器；

（7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性，是否需要检索、是否需要存储等。写入调优

（1）写入前副本数设置为 0；

（2）写入前关闭 refresh\_interval 设置为-1，禁用刷新机制；

（3）写入过程中：采取 bulk 批量写入；

（4）写入后恢复副本数和刷新间隔；

（5）尽量使用自动生成的 id。

查询调优

（1）禁用 wildcard；

（2）禁用批量 terms（成百上千的场景）；

（3）充分利用倒排索引机制，能 keyword 类型尽量 keyword；

（4）数据量大时候，可以先基于时间敲定索引再检索；

（5）设置合理的路由机制。

其他调优

部署调优，业务调优等。

上面的提及一部分，面试者就基本对你之前的实践或者运维经验有所评估了。

**四、elasticsearch 是如何实现 master 选举的？**

面试官：想了解 ES 集群的底层原理，不再只关注业务层面了。

前置前提：

（1）只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。

（2）最小主节点数（min\_master\_nodes）的目的是防止脑裂。

核对了一下代码，核心入口为 findMaster，选择主节点成功返回对应 Master，否则返回 null。选举流程大致描述如下：

第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的、discovery.zen.minimum\_master\_nodes；

第二步：比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回；

若两节点都为候选主节点，则 id 小的值会主节点。注意这里的 id 为 string 类型。

题外话：获取节点 id 的方法。

GET /\_cat/nodes?v&h=ip,port,heapPercent,heapMax,id,name

ip port heapPercent heapMax id name

**五、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署？**

面试官：想了解大数据量的运维能力。

解答：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，这样才能有效的避免突如其来的数据激增导致集群处理能力不足引发的线上客户检索或者其他业务受到影响。

如何调优：

动态索引层面

基于模板+时间+rollover api 滚动创建索引，举例：设计阶段定义：blog 索引的模板格式为：blog\_index\_时间戳的形式，每天递增数据。这样做的好处：不至于数据量激增导致单个索引数据量非常大，接近于上线 2 的32 次幂-1，索引存储达到了 TB+甚至更大。一旦单个索引很大，存储等各种风险也随之而来，所以要提前考虑+及早避免。

存储层面

冷热数据分离存储，热数据（比如最近 3 天或者一周的数据），其余为冷数据。对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force\_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。

部署层面

一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。

结合 ES 自身的支持动态扩展的特点，动态新增机器的方式可以缓解集群压力，注意：如果之前主

节点等规划合理，不需要重启集群也能完成动态新增的。

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