Elasticsearch集群优化与面试解析

"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。