面试题答案
一键面试底层数据结构优化
- 文档存储结构
- 选择合适的存储格式：Elasticsearch 默认使用 Lucene 进行文档存储。为了应对高并发读写，可考虑采用基于列式存储的格式（如 Parquet）在特定场景下进行辅助存储。列式存储对于数据聚合等读操作效率较高，尤其在高并发读时能减少 I/O 开销。对于写操作，可通过批量写入的方式，将多个文档按一定规则（如按索引分区）组织后一次性写入，减少写操作的频率。
- 优化索引结构：采用前缀树（Trie）结构对索引进行优化，特别是在处理高基数字段时。Trie 树可以显著减少索引存储空间，提高查找效率，从而加快读写速度。例如，对于包含大量文本的字段，通过构建 Trie 树索引，可以快速定位到相关文档。
- 数据分片与副本
- 合理分片：根据数据量和集群节点数量，科学地进行数据分片。例如，对于预计有 1TB 数据的索引，在一个有 10 个节点的集群中，可先将数据划分为 10 个分片，每个分片约 100GB。这样既能保证数据的并行处理能力，又能避免单个分片过大影响读写性能。分片数量也需要根据节点的硬件资源（如磁盘 I/O、内存等）进行动态调整。
- 副本分配策略：采用智能副本分配策略，避免副本集中在少数节点上。比如，可以根据节点的负载情况（CPU、内存、网络带宽等），动态地将副本分配到负载较低的节点。可以使用基于加权轮询的算法，根据节点的资源权重，依次将副本分配到不同节点，确保每个节点都能合理分担副本的存储和读写压力。
通信协议优化
- 内部通信协议
- 优化节点间通信协议：Elasticsearch 内部使用基于 TCP 的通信协议。为了提高高并发场景下的通信效率，可对 TCP 协议参数进行调优。例如，调整 TCP 窗口大小，通过增大接收窗口（如设置为 16384 字节）和发送窗口（如设置为 32768 字节），可以提高数据传输的吞吐量。同时，启用 TCP 快速重传和快速恢复机制，减少网络拥塞时的重传延迟。
- 引入异步通信机制：在节点间通信中引入异步消息队列。例如，使用 RabbitMQ 或 Kafka 作为消息队列，当一个节点需要向其他节点发送消息（如数据同步、状态更新等）时，先将消息发送到消息队列，接收节点从队列中异步获取消息进行处理。这样可以避免节点间同步通信的阻塞，提高系统的并发处理能力。
- 客户端通信协议
- 支持多种客户端协议：除了默认的 RESTful 协议，支持更多高效的客户端协议，如 gRPC。gRPC 基于 HTTP/2 协议，具有高性能、低延迟的特点，在高并发读写场景下能显著提高客户端与集群的通信效率。对于客户端与集群的连接管理，采用连接池技术，减少连接建立和销毁的开销。例如，为每个客户端应用程序创建一个大小为 10 的连接池，当有请求时，从连接池中获取可用连接进行通信，请求完成后将连接返回连接池。
故障恢复机制优化
- 快速节点失效检测
- 心跳检测机制优化：缩短节点间心跳检测的间隔时间，例如从默认的 30 秒缩短到 5 秒。同时，增加心跳检测的冗余机制，除了主节点对从节点的心跳检测，从节点之间也相互进行心跳检测。当一个节点在连续 2 次心跳检测都未收到响应时，标记该节点为疑似故障节点。然后，通过其他节点的确认（如至少 2 个其他节点确认），最终判定该节点失效。
- 使用分布式共识算法辅助检测：引入分布式共识算法（如 Raft 或 Paxos 的变体）来辅助节点失效检测。在共识算法的运行过程中，节点之间频繁交换状态信息，当某个节点长时间未参与共识过程（如超过 10 秒），则认为该节点可能失效。这种方式结合传统的心跳检测，可以更快速、准确地检测节点失效。
- 数据一致性恢复
- 基于日志的恢复：每个节点维护一份操作日志，记录所有的数据修改操作。当节点失效恢复后，从日志中读取未完成的操作，并重新执行。例如，对于写操作日志，记录操作的时间戳、操作类型（增、删、改）、文档 ID 等信息。在恢复过程中，按照日志顺序依次执行操作，确保数据一致性。
- 副本同步优化：当一个节点失效后，其副本节点需要承担起读写任务，并与其他副本进行数据同步。采用增量同步的方式，即只同步失效节点离线期间发生变化的数据。可以通过记录每个文档的版本号，在副本同步时，对比版本号，只传输版本号更高的文档，减少同步的数据量，加快数据一致性恢复的速度。