面试题：设计一个复杂场景下ElasticSearch模糊匹配容错处理的架构

索引结构设计

字段类型选择：

对于商品名称字段，使用text类型。例如，在映射定义中：

{
    "mappings": {
        "properties": {
            "product_name": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_custom_analyzer"
            }
        }
    }
}

自定义分析器：

处理拼写错误：使用edgengram分词器来创建前缀和后缀的子词。例如：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_custom_analyzer": {
                    "tokenizer": "my_custom_tokenizer",
                    "filter": ["lowercase"]
                }
            },
            "tokenizer": {
                "my_custom_tokenizer": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 2,
                    "max_gram": 10
                }
            }
        }
    }
}

处理同义词：创建同义词文件（如synonyms.txt），内容格式为手机,移动电话，并在分析器中添加同义词过滤器：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_custom_analyzer": {
                    "tokenizer": "my_custom_tokenizer",
                    "filter": ["lowercase", "my_synonym_filter"]
                }
            },
            "tokenizer": {
                "my_custom_tokenizer": {
                    "type": "edge_ngram",
                    "min_gram": 2,
                    "max_gram": 10
                }
            },
            "filter": {
                "my_synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "synonyms.txt"
                }
            }
        }
    }
}

处理多语言：可以使用icu_analyzer，它对多种语言有较好的支持。例如：

{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "my_custom_analyzer": {
                    "type": "icu_analyzer",
                    "filter": ["my_synonym_filter"]
                }
            },
            "filter": {
                "my_synonym_filter": {
                    "type": "synonym",
                    "synonyms_path": "synonyms.txt"
                }
            }
        }
    }
}

查询流程

用户输入处理：接收用户输入的商品名称，传递给ElasticSearch查询接口。

查询构建：

使用match查询，并设置fuzziness参数来处理拼写错误。例如，在Java代码中：

SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("products_index");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
MatchQueryBuilder matchQueryBuilder = QueryBuilders.matchQuery("product_name", userInput)
   .fuzziness(Fuzziness.AUTO);
searchSourceBuilder.query(matchQueryBuilder);
searchRequest.source(searchSourceBuilder);

由于分析器在索引和查询时都会应用同义词，所以同义词处理是自动的。对于多语言，由于icu_analyzer的使用，也能较好地处理混合搜索情况。

结果返回：ElasticSearch执行查询后，将匹配的商品信息返回给应用层展示给用户。

配置和代码实现

配置：

在ElasticSearch的config/elasticsearch.yml文件中，可以设置集群相关配置，如节点数量、分片和副本数等，以适应高并发。例如：

cluster.name: my_ecommerce_cluster
node.name: node - 1
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["node - 1", "node - 2"]
cluster.initial_master_nodes: ["node - 1", "node - 2"]
index.number_of_shards: 3
index.number_of_replicas: 2

代码实现：以Java为例，使用Elasticsearch Java High - Level REST Client。

引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch - rest - high - level - client</artifactId>
    <version>7.10.2</version>
</dependency>

构建客户端并执行查询：

RestHighLevelClient client = new RestHighLevelClient(
    RestClient.builder(
        new HttpHost("localhost", 9200, "http")));
// 构建查询如上述查询构建部分
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
client.close();

高并发扩展性和稳定性保障

扩展性：
- 水平扩展：通过增加ElasticSearch节点来提高集群的处理能力。可以根据业务增长情况，逐步添加节点到集群中，ElasticSearch会自动重新分配分片，平衡负载。例如，在云环境中，可以轻松地启动新的EC2实例作为ElasticSearch节点。
- 索引分片：合理设置索引的分片数，在高并发情况下，每个分片可以并行处理查询请求，提高整体查询性能。如上述配置中设置index.number_of_shards: 3，可以根据数据量和并发量调整该值。
稳定性：
- 副本机制：设置索引的副本数，如index.number_of_replicas: 2，当某个节点出现故障时，副本分片可以接替故障节点的工作，保证数据的可用性和查询的正常执行。
- 监控和预警：使用Elasticsearch的监控工具（如Elasticsearch Monitoring），实时监控集群的健康状态、节点负载、索引性能等指标。设置预警规则，当指标超出阈值时及时通知运维人员进行处理，避免出现严重故障影响业务。
- 负载均衡：在应用层和ElasticSearch集群之间部署负载均衡器（如Nginx），将高并发的查询请求均匀分配到各个ElasticSearch节点上，防止单个节点过载。

面试题：设计一个复杂场景下ElasticSearch模糊匹配容错处理的架构

知识考点

面试题答案

索引结构设计

查询流程

配置和代码实现

高并发扩展性和稳定性保障