elasticsearch缓存一致性

回答: Elasticsearch缓存一致性是指在使用Elasticsearch时，确保数据的一致性和可靠性。在Elasticsearch中，有一些配置和机制可以帮助实现缓存一致性。

首先，对于扩容MasterNode，可以参考Elasticsearch的官方文档中的说明来进行配置和操作。

其次，节点发现是通过配置文件中的discovery.zen.ping.unicast.hosts来实现的，该配置指定了节点之间进行发现的主机列表。通过正确配置这些主机列表，可以确保节点能够正确发现和加入到集群中。

此外，Elasticsearch还有一些与数据持久性和可靠性相关的配置项。例如，默认情况下，index.translog.durability设置为request，表示在主分片和每个副本上成功提交请求后才向客户端报告成功。如果将index.translog.durability设置为async，则Elasticsearch会在指定的时间间隔内进行fsync和提交操作。

总之，通过正确配置和使用Elasticsearch的相关配置项，可以确保数据的缓存一致性和可靠性。对于具体的配置和操作，建议参考Elasticsearch的官方文档和指南来进行详细了解和操作。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/allocation-filtering.html 引用 引用

相关问题

如何解决elasticsearch和数据库一致性问题

对于elasticsearch和数据库一致性问题，一般有以下几种方案：

1.使用elasticsearch作为缓存层，将数据先写入数据库，然后再同步到elasticsearch中。这种方案可以保证数据的一致性，但是会有一定的延迟。

2.使用两阶段提交（2PC）来实现一致性。在数据库和elasticsearch中对同一数据进行写操作时，通过2PC来确保数据的一致性。这种方案可以保证数据的强一致性，但是会带来一定的性能开销。

3.使用事件驱动的架构，将数据的更新操作通过消息队列异步发送给elasticsearch。这种方案可以保证数据的最终一致性，同时也能提高系统的吞吐量。

需要根据实际情况选择合适的方案来解决elasticsearch和数据库一致性问题。

elastic search 面试题

Elasticsearch 是一个流行的分布式搜索和分析引擎，广泛应用于日志分析、文档搜索、实时数据处理等场景。面试关于 Elasticsearch 的问题可能涵盖以下几个方面：

1. **基本概念**：
- Elasticsearch 是什么？它在分布式搜索中的作用是什么？
- 它基于哪种数据模型（如文档、倒排索引）工作？

2. **架构和部署**：
- Elasticsearch 的集群结构是怎样的？如何管理节点和分片？
- 如何配置索引、映射以及 shards 和 replicas？

3. **查询语言**：
- Explain API 是什么？它在什么情况下使用？
- 使用缓存（如 query cache、doc values）来优化查询性能的方法有哪些？

5. **API 和客户端**：
- RESTful API 是怎么工作的？如何通过 HTTP 请求执行搜索操作？
- 对于大规模数据，如何使用 Scroll 或 Scroll API？

6. **高可用性和扩展性**：
- 如何实现 Elasticsearch 集群的高可用性？Shard 或 Replication 的复制延迟是如何控制的？
- 怎么进行水平扩展，增加更多的节点？

7. **错误排查**：
- 如何使用 Kibana 或 Logstash 来监控和诊断 Elasticsearch 系统？
- 当遇到索引丢失或数据不一致时，如何恢复？