实战分享：30道Elasticsearch面试难题及调优策略

在Elasticsearch面试中，面试官通常会考察应聘者的理解和实践经验。以下是关于Elasticsearch的一些核心知识点： 1. 集群架构与索引管理：应聘者需阐述自己公司的Elasticsearch集群配置，包括节点数量（如13个节点）、索引数量和分布（20+索引，每日新增），以及分片策略（每个索引10个分片，每天增加1亿+数据）。此外，他们还会询问索引设计的规划和调优手段，如利用日期模板创建索引、rollover API滚动索引、别名管理、force_merge操作、冷热数据分离（SSD和shrink操作）、Curator的索引生命周期管理、以及合理设置分词器和字段属性。 2. 写入优化：面试者应熟悉如何在写入时优化性能，例如设置写入前副本数为0、关闭refresh_interval以减少刷新，采用bulk批量写入，以及恢复写入后的副本数和刷新间隔。同时，使用自动生成的ID也是写入过程中的最佳实践。 3. 查询优化：面试者需要展示对倒排索引的理解，即通过词典和映射表实现快速检索，避免使用wildcard和批量terms查询，优先使用keyword类型，以及根据数据量大小和时间范围进行索引选择。路由机制的合理设置也非常重要。 4. 基础概念理解：倒排索引是一种技术，它通过将文档中的词语映射到一个索引表中，使得搜索时能够迅速定位包含特定词的文档，显著提高了搜索效率。面试者需要用通俗易懂的方式解释这一概念，同时给出学术层面的定义。 5. 其他调优：面试官还会关注部署、业务层面的调优，如监控系统、性能瓶颈分析、索引和文档级别的优化，以及如何根据业务需求调整Elasticsearch的配置。 在面试中，应聘者需要展现出对Elasticsearch的深入理解和实践经验，包括如何根据实际需求设计和优化索引结构，以及如何在性能和可用性之间取得平衡。同时，对于基础概念的掌握和实际问题的解决能力，都是评估候选人的重要指标。