Elasticsearch面试精华：30道经典问题与实战调优策略

在Elasticsearch面试中，面试官通常会考察应聘者的专业知识和实践经验。以下是一些关键知识点： 1. 集群架构与索引管理： - 面试者应提供自己公司中Elasticsearch的集群架构细节，例如节点数量（如13个节点）、索引的数量（如20多个，按日期滚动更新），每个索引的分片（如10个分片，每日新增1亿+数据），并强调如何控制索引大小（如每天索引大小不超过150GB）。 - 调优手段包括：利用日期模板创建索引进行滚动索引，使用别名进行索引管理，定期执行force_merge操作，采用冷热分离策略，利用Curator进行生命周期管理，以及合理设置分词器和mapping。 2. 写入性能优化： - 写入时应考虑设置副本数为0，禁用refresh_interval以提升写入速度，采用bulk批量写入，然后在写入完成后恢复设置。同时，推荐使用自动生成的ID以减少人为错误。 3. 查询优化： - 避免使用wildcard和批量terms查询，尤其是处理大量数据时。优先使用keyword类型，利用倒排索引快速检索。对于大数据集，可先根据时间范围定位索引再进行检索，并设置合理的路由机制。 4. 倒排索引基础概念： - 倒排索引是一种高效的数据结构，它不是按照文档顺序存储，而是将文档中的关键词及其在文档中的位置信息存储在一个映射表中。这样，当查询时，系统可以通过词典快速定位到包含关键词的文档，显著提高了搜索速度。倒排索引由词典（记录词）和倒排表（记录词与文档关联信息）两部分组成。 5. 其他方面： - 要展示部署和业务层面的调优技巧，包括监控、性能调优、集群维护等方面的经验。这表明应聘者不仅熟悉技术细节，还能在实际环境中解决问题。 在面试过程中，确保用具体的案例来阐述这些技术应用，展示你的实战能力和对Elasticsearch深入理解。准备充足的答案，结合实际项目中的成功案例和挑战，可以让你在面试中脱颖而出。