Elasticsearch面试精华:28道经典问题与深度解析
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更新于2024-08-03
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在Elasticsearch的面试中,面试官可能会关注候选人的技术理解和实践经验。以下是一些关键知识点,涵盖了Elasticsearch架构、配置、优化、选举机制以及处理大数据量的聚合方法:
1. 分片策略:在一个节点中,通常建议不要超过三个分片(shards),这是为了保持良好的性能和可用性。分片是Elasticsearch数据的逻辑划分,每个分片存储文档的副本,提高搜索效率。
2. Master选举:Elasticsearch的Master选举由ZenDiscovery模块负责,包括Ping和Unicast两个功能。节点通过这些机制发现并确认其他节点,然后通过节点间的排序和投票决定新的Master。当节点的投票数达到半数以上且节点自身同意,则成为Master。
3. 写入优化:对于写入操作,推荐进行以下优化:
- 副本数设置为0,直到写入完成;
- 关闭`refresh_interval`为-1,避免数据立即刷新到索引;
- 使用bulk批量写入,减少网络开销;
- 写入后恢复副本数和刷新间隔;
- 尽可能使用Elasticsearch自动生成的ID,避免手动指定可能导致的问题。
4. 避免脑裂:脑裂是指由于网络故障导致的多个节点同时认为自己是Master。Elasticsearch通过设置`discovery.zen.minimum_master_nodes`来防止这种情况,确保至少有半数以上的节点同意才能成为Master。
5. 大数据量聚合:Elasticsearch使用近似聚合,如cardinality,基于HyperLogLog (HLL)算法计算字段的唯一值数量。HLL通过哈希和概率估算提供高效的大数据去重,精度可通过配置调整,以平衡内存使用和准确性。
6. 主分片调整:Elasticsearch的主分片数量一旦确定,由于路由算法依赖document_id的哈希值确定分片,因此主分片数量不可更改。这确保了数据的一致性和查询的稳定性。
理解这些概念不仅有助于通过Elasticsearch的面试,还能展示你对搜索引擎的深入理解,包括性能优化、数据分布和一致性保障等方面。在实际项目中,根据应用场景灵活调整这些策略,以适应不同的需求和挑战。
2023-06-14 上传
2023-06-14 上传
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2024-10-24 上传
2024-10-24 上传
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2024-10-24 上传
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