面试题：ElasticSearch异常对业务的影响及预防

Question

假设在一个高并发的电商搜索场景中，ElasticSearch出现了索引写入异常，这可能会对业务造成哪些具体影响？如何在系统设计层面预防此类异常对业务产生严重影响？

Answer 1

可能造成的业务影响

1. 搜索结果不准确：新数据无法正常写入索引，用户搜索时可能无法获取最新商品信息，导致搜索结果不完整，影响用户购物体验，降低购买转化率。
2. 业务流程中断：例如在实时推荐场景依赖索引数据，索引写入异常可能使推荐功能无法正常更新，影响关联商品推荐等业务流程，阻碍销售增长。
3. 数据分析偏差：基于索引数据的分析无法获取最新数据，对销售趋势分析、商品热度分析等产生影响，进而影响运营决策。

系统设计层面的预防措施

1. 数据校验与预处理：在数据进入ElasticSearch索引前，进行严格的数据校验，确保数据格式、内容符合索引要求。对可能导致异常的数据进行预处理，如清理特殊字符等。
2. 多副本与冗余设计：为ElasticSearch索引设置多个副本，当主副本写入异常时，可切换至副本继续提供服务，保证数据可用性和写入的连续性。
3. 异步写入与队列缓冲：采用异步写入方式，将写入请求先放入消息队列（如Kafka）进行缓冲。即使ElasticSearch暂时不可用，消息队列也能存储数据，待异常解决后，再从队列中读取数据写入索引，防止数据丢失。
4. 监控与预警：建立完善的监控体系，实时监测ElasticSearch的索引写入状态、集群健康状况等关键指标。设置合理的预警阈值，一旦出现异常，及时通知运维和开发人员，以便快速处理。
5. 熔断与降级策略：在应用层设置熔断机制，当检测到ElasticSearch索引写入异常持续一定时间或达到一定次数时，触发熔断，停止向其写入请求，避免大量无效请求堆积。同时，启动降级策略，如返回缓存的搜索结果或默认提示信息，保证基本业务功能可用。