Elasticsearch面试深度解析:集群架构与调优策略
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更新于2024-08-03
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"Elasticsearch面试题和答案涵盖了从集群架构、索引设计、调优策略到基础概念的多个方面,旨在评估应聘者的实践经验和技术理解。"
在面试中,面试官通常会询问关于Elasticsearch的使用场景、集群规模、索引结构以及优化方法。例如,面试者可能会被问到他们所在公司的Elasticsearch集群是如何构建的,包括有多少个节点,每个索引的分片数量,以及如何处理大量的数据写入和查询优化。一个示例回答可能涉及一个由13个节点组成的集群,20多个根据日期划分的索引,每天新增20多个索引,每个索引有10个分片,每天处理超过1亿条数据,每个通道的日索引大小控制在150GB以内。
在索引层面的调优策略包括:
1. 使用基于日期的模板和rollover API来创建和滚动索引。
2. 利用别名进行索引管理和查询。
3. 定时执行force_merge操作来释放磁盘空间。
4. 实施冷热数据分离,热数据存储在SSD上以提升检索速度,冷数据通过shrink操作减少存储占用。
5. 使用Curator进行索引生命周期管理。
6. 针对需要分词的字段合理配置分词器。
7. 在mapping阶段明确字段属性,如是否需要检索、是否需要存储。
写入调优的技巧包括:
1. 写入前暂时将副本数设为0,关闭refresh_interval。
2. 采用bulk批量写入以提高效率。
3. 写入后恢复副本数和刷新间隔。
4. 尽可能使用系统自动生成的ID。
查询优化措施可能包括:
1. 禁用不高效的wildcard查询。
2. 避免大量terms查询。
3. 利用keyword类型来优化查询,特别是大数据量时。
4. 先按时间筛选索引,再进行具体查询。
5. 设定合理的路由机制以优化查询性能。
此外,还有其他方面的调优,如部署优化和业务逻辑优化等。
面试中还会考察对Elasticsearch基础知识的理解,例如倒排索引的概念。倒排索引是一种数据结构,通过分词策略将词与包含这些词的文档建立映射,从而实现快速检索。简单来说,它改变了传统线性搜索的方式,通过词典和倒排表实现了对文档的高效查找。在学术上,倒排索引是由词典(记录所有唯一词)和倒排表(记录每个词出现在哪些文档中)组成。更深入一点,其底层实现可能涉及到FST(有限状态转换器),这是一种高效的数据结构,用于存储和检索大量词汇信息。
上述内容展示了Elasticsearch在实际应用中的复杂性和深度,对于面试者来说,展示出对这些概念和实践的深刻理解是非常重要的。
2023-03-26 上传
2023-04-01 上传
2023-07-17 上传
2023-04-28 上传
2023-08-25 上传
2023-05-09 上传
2023-06-06 上传
2023-08-22 上传
2023-03-16 上传
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