面试题：ElasticSearch中ElasticSearch批量操作API的路由规则基本原理

Question

请简述ElasticSearch批量操作API（如bulk API）的路由规则是如何工作的？在批量操作多个文档时，路由规则对文档存储位置的确定起到什么作用？

Answer 1

ElasticSearch批量操作API路由规则工作原理

1. 文档路由计算基础：ElasticSearch中每个文档都有一个_routing字段，默认情况下，文档的_id会用于路由计算。当进行批量操作（如bulk API）时，对于每个文档，会依据其_routing字段值（若未显式指定_routing，则使用_id）来计算其应该存储在哪个分片上。具体计算方式是通过一个哈希函数，将_routing值映射到一个特定的分片编号。例如，假设有10个分片，哈希函数会将_routing值映射到0 - 9之间的某个数字，这个数字就对应文档要存储的分片。
2. 批量操作中的规则应用：在bulk API请求中，每个子操作（如索引、删除文档等）都独立按照上述规则计算路由。即使是批量处理多个文档，每个文档的路由计算不受其他文档影响。例如，bulk请求中包含三个文档doc1、doc2、doc3，doc1依据自身_routing（或_id）计算出应存储在分片3，doc2计算出应存储在分片7，doc3计算出应存储在分片1。

路由规则对文档存储位置确定的作用

1. 数据分布均匀性：路由规则确保文档在集群的各个分片间均匀分布。如果没有路由规则，所有文档可能都集中在少数几个分片上，导致数据存储和查询负载不均衡。通过哈希计算路由，不同_routing值的文档被分散到不同分片，提高了集群存储和查询性能。例如，一个高并发写入的场景，如果文档均匀分布在多个分片上，每个分片的写入压力相对均衡，整体写入性能更优。
2. 数据关联性与查询优化：对于一些具有关联性的数据，可以通过设置相同的_routing值，将它们存储在同一个分片上。这样在需要查询这些关联数据时，只需从一个分片获取数据，减少了跨分片查询的开销。例如，在一个电商系统中，某个订单及其相关的商品评论，可以设置相同的_routing值（如订单号），当查询该订单的所有评论时，就可以直接从对应的分片获取，而无需在多个分片间检索和合并数据。
3. 故障容错与恢复：由于文档依据路由规则均匀分布在多个分片上，当某个分片所在节点出现故障时，集群可以从其他副本分片恢复数据。如果文档分布不均匀，可能导致部分数据在故障时丢失风险增加，或者恢复过程中数据重建不均衡。例如，若大部分文档集中在少数分片上，这些分片所在节点故障，数据丢失和恢复压力都会增大。