面试题：在高并发场景下，怎样对 ElasticSearch 任务提交过程进行性能调优以满足业务需求？

Question

现有一个业务场景，ElasticSearch 面临每秒数千次的任务提交请求，且对响应时间要求极高。请从集群架构设计、节点配置、负载均衡、缓存策略等多个维度，详细说明你会如何对 ElasticSearch 任务提交过程进行全面的性能调优，确保系统在高并发下稳定高效运行。

Answer 1

集群架构设计

1. 增加节点数量：适当增加 Elasticsearch 集群的节点数量，以提高整体的处理能力。根据业务预估，合理规划节点规模，避免节点过多导致集群管理成本增加和网络开销增大。
2. 分片策略：
   • 对索引进行合理的分片设置。根据数据量和查询模式，确定合适的分片数。例如，如果数据量增长较快，可以适当多分片，但每个分片不宜过小，以免影响查询性能。
   • 采用自动分片分配策略时，要确保集群有足够的资源来处理分片迁移等操作。
3. 副本策略：
   • 合理设置副本数量。考虑到对响应时间要求高，副本数不宜过多，以免数据同步带来过多的性能开销。一般可以设置 1 - 2 个副本，在保证数据高可用的同时，尽量减少对写入性能的影响。

节点配置

1. 硬件配置：
   • CPU：选择多核、高性能的 CPU，以满足 Elasticsearch 多线程处理的需求。确保 CPU 资源充足，避免在高并发请求下成为性能瓶颈。
   • 内存：为节点分配足够的内存。Elasticsearch 大量使用内存来缓存数据和索引，建议将可用内存的 50% - 70%分配给 JVM 堆，但要注意不要超过系统物理内存的 80%，避免发生交换（swap）。
   • 磁盘：使用高速的存储设备，如 SSD。Elasticsearch 的数据读写频繁，SSD 能够显著提高 I/O 性能。同时，确保磁盘空间充足，以应对数据的增长。
2. JVM 配置：
   • 堆大小：根据硬件内存情况，合理设置 JVM 堆大小。可以通过 -Xms 和 -Xmx 参数设置初始堆大小和最大堆大小，且两者设置为相同值，以避免堆内存动态扩展带来的性能开销。
   • 垃圾回收器：选择适合高并发场景的垃圾回收器，如 G1GC。G1GC 可以更好地控制垃圾回收停顿时间，减少对业务响应时间的影响。

负载均衡

1. 集群内部负载均衡：Elasticsearch 自身具备一定的负载均衡能力，通过节点间的自动分片分配和副本复制来实现负载均衡。确保集群节点间网络畅通，以保障数据的快速同步和请求的均衡处理。
2. 外部负载均衡：
   • HTTP 负载均衡：在 Elasticsearch 集群前端部署 HTTP 负载均衡器，如 Nginx、HAProxy 等。通过负载均衡器将请求均匀分配到各个 Elasticsearch 节点，减轻单个节点的压力。
   • 负载均衡算法：选择合适的负载均衡算法，如轮询（Round - Robin）、最少连接数（Least Connections）等。对于高并发的任务提交请求，最少连接数算法可以更好地将请求分配到负载较轻的节点。

缓存策略

1. 请求缓存：
   • 在客户端或应用层实现请求缓存。对于相同的任务提交请求，可以先查询缓存，如果缓存中存在结果，则直接返回，避免重复向 Elasticsearch 发送请求。可以使用本地缓存（如 Guava Cache）或分布式缓存（如 Redis）。
2. 结果缓存：
   • 在 Elasticsearch 层面，可以利用其内置的缓存机制。例如，设置合适的 index.query.cache.size 参数，对查询结果进行缓存。但要注意缓存的更新策略，确保缓存数据的一致性。当有新的任务提交导致数据变化时，及时更新或清除相关的缓存。