Elasticsearch集群优化与面试解析
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更新于2024-08-03
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"Elasticsearch 25道面试题涵盖了从基础概念到高级优化策略,包括集群架构、索引设计、调优手段以及倒排索引的解释。"
Elasticsearch 是一个分布式、实时的搜索和分析引擎,常用于日志分析、全文搜索、监控等多种场景。在面试中,面试官通常会关注应聘者对Elasticsearch的理解,包括实际应用、集群规模、索引设计以及性能优化等方面。
1. 集群架构与索引设计
- 集群规模:例如,回答中提到的13个节点的ES集群,根据不同的业务通道创建20多个索引,每个通道每天生成约150GB的数据。
- 索引分片:每个索引有10个分片,以适应大量数据的分布式处理。
- 索引增量处理:采用基于日期的模板和Tolliver API进行索引滚动。
2. 索引层面的调优
- 基于日期的索引管理,通过别名进行操作。
- 使用force_merge定期合并段以释放磁盘空间。
- 冷热数据分离,热数据存于SSD,冷数据定期shrink减小存储占用。
- Curator工具进行索引生命周期管理。
- 精心设计mapping,合理分配字段属性。
- 控制写入时的副本数和刷新间隔以提升性能。
3. 写入调优
- 写入前暂时关闭副本和刷新间隔,批量写入后恢复设置。
- 自动生成的ID用于提高写入效率。
4. 查询调优
- 禁用 wildcard 查询以减少计算量。
- 避免大量terms查询,优先使用更高效的查询方式。
- 利用keyword类型字段提高查询速度。
- 时间戳筛选索引,减少搜索范围。
- 设置合理的路由策略以优化分布。
5. 基础概念:倒排索引
- 倒排索引是一种快速查找文档的技术,通过词典和倒排表实现词与文档的映射。
- 它允许O(1)时间复杂度的搜索,显著提高检索效率。
- 倒排索引底层实现基于FST(Finite State Transducer)等数据结构。
这些回答展示了对Elasticsearch深入理解,包括其核心原理和实际操作经验,对于面试者来说,这将有助于展示他们在Elasticsearch领域的专业技能和实践经验。
2023-06-14 上传
2023-06-14 上传
2023-06-14 上传
2024-10-30 上传
2024-10-30 上传
2024-10-30 上传
栾还是恋
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