Elasticsearch 2023面试必备：知识点大全，含答案

"Elasticsearch最新2021年面试题大汇总，附答案" ### Elasticsearch面试知识点详解 #### 1. Elasticsearch数据读取机制 Elasticsearch通过RESTful API与各个节点进行通信。当查询请求被发送至集群时，它会根据文档的_id确定对应的分片（shard）。这些分片可能分布在不同的primary和replica节点上。Elasticsearch会采用负载均衡策略，将查询发送到各个节点。每个节点处理查询并返回文档数据给协调节点，协调节点再将结果整合后返回给客户端。这个过程确保了查询的高效和均衡。 #### 2. X-Pack的功能与重要性 X-Pack是Elasticsearch的一个扩展插件，提供了丰富的安全性和管理功能。它包括： - **安全性**：支持基于角色的访问控制（RBAC），允许设定权限、特权和用户角色，确保数据安全。 - **监视**：实时监控集群性能和健康状况。 - **报告**：定期生成性能报告，便于分析和优化。 - **警报**：设置警报阈值，当达到特定条件时自动触发通知。 #### 3. Elasticsearch集群的主节点选举 在Elasticsearch中，当有10个节点选举了第一个master，而另外10个节点选择了第二个master，这种情况称为“脑裂”问题。解决方法包括： - **设置最小主节点数**：通过配置`discovery.zen.minimum_master_nodes`，确保超过半数的候选节点投票给同一个master，防止脑裂。当候选节点数大于3时，此方法有效。 - **调整节点角色**：当候选节点只有两个时，应将其中一个改为唯一master候选，其余节点作为data节点，以避免脑裂。 #### 4. 索引概念 在Elasticsearch集群中，索引（Index）是数据的主要组织单位，类似于关系数据库中的表。一个索引可以包含多个类型（Type，自Elasticsearch 7.0版本后已废弃，现在每个索引仅包含一种类型——_doc_），并且可以配置不同的映射（Mapping）以定义字段的属性和分析规则。 #### 5. Elasticsearch的分析器类型 Elasticsearch支持多种分析器，用于文本的预处理和标准化，以便于搜索。常见的分析器类型包括： - **StandardAnalyzer**：默认分析器，遵循Unicode文本分割算法，适合多语言环境。 - **WhitespaceAnalyzer**：基于空格切词，简单粗暴，适用于不分词的场景。 - **StopAnalyzer**：在SimpleAnalyzer基础上移除停用词，减少常见词汇对搜索的影响。 - **KeywordAnalyzer**：不进行切词，保持原始输入完整，常用于处理ID或标签等无需分词的字段。 - **自定义分析器**：用户可以根据需求创建自己的分析器，如组合不同过滤器或使用特定语言的分词器。 此外，还有其他分析器，如PatternAnalyzer（基于正则表达式切词）、SnowballAnalyzer（用于词干提取）等，以及各种语言分析器，如EnglishAnalyzer、FrenchAnalyzer等，可以根据实际需求选择或定制。