面试题：ElasticSearch中负载均衡类deciders应用场景

Question

请简要阐述在哪些实际场景下，会使用到ElasticSearch负载均衡类deciders，以及它们如何提升系统性能和稳定性。

Answer 1

使用场景

1. 高流量网站搜索：像电商平台、新闻资讯等网站，每天有大量用户进行搜索操作。例如电商平台，众多用户同时搜索不同商品，ElasticSearch负载均衡类deciders可将搜索请求均匀分配到多个节点，避免单个节点因请求过多而性能下降。
2. 日志分析系统：企业大量的系统日志、应用日志等需要实时分析。当大量日志数据涌入，通过负载均衡deciders可合理分配日志数据的存储和查询请求，保证分析工作高效进行。
3. 大数据分析平台：处理海量数据的分析任务时，负载均衡deciders帮助把计算和查询任务分摊到多个节点，提高分析效率。

提升系统性能和稳定性方式

1. 性能提升
   • 负载均衡：通过将请求均匀分布到多个节点，使每个节点处理的任务量相对均衡，充分利用集群中各个节点的资源，避免节点资源过度消耗，从而提高整体的响应速度。例如在高流量搜索场景下，快速响应用户搜索请求。
   • 并行处理：不同节点可以并行处理分配到的任务，加快任务处理速度。比如在日志分析系统中，多个节点同时处理日志数据的索引和查询，大大缩短分析时间。
2. 稳定性提高
   • 故障转移：当某个节点出现故障时，负载均衡deciders能够自动检测，并将原本发往该故障节点的请求重新分配到其他健康节点上，保证系统的正常运行。例如在大数据分析平台中，个别节点硬件故障时，不影响整体分析任务的执行。
   • 增强容错能力：由于请求分散在多个节点，单个节点的性能波动或临时故障对整个系统的影响被降到最低，增强了系统应对各种异常情况的容错能力，维持系统的稳定运行。