Elasticsearch面试深度解析：分片策略、选举机制与调优技巧

"Elasticsearch面试题及答案涵盖了节点配置、选举机制、性能优化、避免脑裂策略以及大数据量聚合方法等核心知识点。" 在Elasticsearch中，节点配置对于集群的稳定性和性能至关重要。一个Node的分片分配遵循官方建议，通常一个Node不应分配超过三个主分片（shards），以保持节点的处理能力和资源均衡。 Elasticsearch的Master选举是由ZenDiscovery模块管理的。节点间通过Ping RPC进行通信，发现彼此的存在，并使用Unicast单播模块来控制需要ping的节点列表。选举过程涉及节点根据node_id排序，初步选定第一个节点作为潜在Master，若该节点获得超过半数其他节点的投票且自身也参与竞选，则被选为Master。若未满足条件，则重新进行选举，直至满足条件为止。 针对Elasticsearch的写入调优，有以下几个关键步骤：首先，写入前可暂时将副本数设为0，减少复制数据的开销；其次，关闭refresh_interval至-1，禁用刷新机制，减少写入时的额外负担；再者，利用bulk批量写入，以提高效率；写入完成后，恢复副本数和刷新间隔，确保数据实时性；最后，尽量使用系统自动生成的ID，避免因用户自定义ID导致的分片分布不均问题。 为了避免Elasticsearch集群出现“脑裂”现象，即两个或多个独立的主节点同时存在，可以通过设置`discovery.zen.minimum_master_nodes`参数，确保至少超过所有候选主节点数的一半，以此避免分裂情况的发生。 对于大数据量（如上亿级别）的聚合操作，Elasticsearch提供了cardinality度量，利用HyperLogLog（HLL）算法估算字段的基数，即唯一值的数量。HLL算法通过哈希运算和bits分析来估计基数，具有可配置的精度，可根据需求调整内存使用，即使面对大量数据，内存占用仍与预设精度相关。 至于Elasticsearch的主分片数量，一旦设定，是无法在后期更改的。这是因为分片分配基于文档ID的哈希值和主分片总数的模运算，改变主分片数量会导致数据路由规则变化，从而破坏已有的数据分布。 这些面试题和答案揭示了Elasticsearch在集群管理、性能优化和大数据处理等方面的关键概念和技术，对于理解和操作Elasticsearch集群至关重要。