面试题：ElasticSearch高并发下异常流程的动态优化

动态调整机制设计

文档冲突处理：
- 乐观并发控制：在Elasticsearch中，文档有版本号。使用乐观并发控制，每次更新文档时带上当前版本号。如果版本号不一致，说明文档在读取和更新之间被其他操作修改，此时捕获版本冲突异常，重新读取最新文档，再进行更新。
- 重试机制：捕获到文档冲突异常后，进行一定次数的重试。可以设置一个最大重试次数，例如3次。每次重试前可以适当增加延迟，采用指数退避策略，避免短时间内频繁重试造成更多冲突。
搜索性能下降处理：
- 监控指标：使用Elasticsearch提供的监控API（如_cat API、_nodes/stats等）来实时获取搜索性能相关指标，如搜索响应时间、每秒查询数（QPS）、索引的健康状态等。
- 动态扩容：当发现搜索性能下降，例如平均响应时间超过某个阈值（如100ms）或者QPS低于某个设定值（如1000次/秒），触发动态扩容机制。可以通过Elasticsearch的API添加新的节点到集群，增加集群的处理能力。
- 优化索引：分析索引结构，检查是否存在不合理的映射、缺少必要的索引等。可以通过重新规划索引结构、创建合适的复合索引等方式来提升搜索性能。同时，可以定期对索引进行优化操作，如合并段（_forcemerge API），减少索引文件数量，提高搜索效率。

关键代码示例（以Java为例）

文档冲突处理（乐观并发控制和重试）：

import org.elasticsearch.action.DocWriteResponse;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateRequest;
import org.elasticsearch.action.update.UpdateResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.xcontent.XContentType;
import org.elasticsearch.rest.RestStatus;

public class ElasticsearchConflictHandler {
    private static final int MAX_RETRIES = 3;
    private static final int INITIAL_BACKOFF_MS = 100;

    public static void updateDocumentWithRetry(RestHighLevelClient client, String index, String id, String json) throws Exception {
        int retryCount = 0;
        while (true) {
            try {
                UpdateRequest updateRequest = new UpdateRequest(index, id)
                       .doc(json, XContentType.JSON);
                UpdateResponse updateResponse = client.update(updateRequest, RequestOptions.DEFAULT);
                if (updateResponse.getResult() == DocWriteResponse.Result.CREATED
                        || updateResponse.getResult() == DocWriteResponse.Result.UPDATED) {
                    break;
                }
            } catch (Exception e) {
                if (retryCount >= MAX_RETRIES) {
                    throw e;
                }
                int backoff = INITIAL_BACKOFF_MS * (1 << retryCount);
                Thread.sleep(backoff);
                retryCount++;
            }
        }
    }
}

搜索性能监控与动态扩容（简单模拟，实际需要结合监控系统）：

import org.elasticsearch.action.admin.cluster.health.ClusterHealthRequest;
import org.elasticsearch.action.admin.cluster.health.ClusterHealthResponse;
import org.elasticsearch.client.RequestOptions;
import org.elasticsearch.client.RestHighLevelClient;
import org.elasticsearch.common.unit.TimeValue;

public class ElasticsearchPerformanceMonitor {
    private static final long RESPONSE_TIME_THRESHOLD = 100; // 100ms
    private static final int QPS_THRESHOLD = 1000;

    public static void monitorPerformance(RestHighLevelClient client) throws Exception {
        ClusterHealthRequest healthRequest = new ClusterHealthRequest()
               .waitForEvents(ClusterHealthResponse.Status.YELLOW)
               .waitForNodes("1")
               .timeout(TimeValue.timeValueSeconds(10));
        ClusterHealthResponse healthResponse = client.cluster().health(healthRequest, RequestOptions.DEFAULT);
        long activeShards = healthResponse.getActiveShards();
        long relocatingShards = healthResponse.getRelocatingShards();
        long initializingShards = healthResponse.getInitializingShards();
        long unassignedShards = healthResponse.getUnassignedShards();
        // 这里简单模拟获取搜索性能指标，实际需要结合更复杂的监控
        long averageResponseTime = getAverageResponseTime();
        int qps = getQPS();
        if (averageResponseTime > RESPONSE_TIME_THRESHOLD || qps < QPS_THRESHOLD) {
            // 触发动态扩容逻辑，实际实现需要调用添加节点的API
            System.out.println("Search performance degraded, trigger dynamic expansion.");
        }
    }

    private static long getAverageResponseTime() {
        // 实际实现需要从监控系统获取数据
        return 50;
    }

    private static int getQPS() {
        // 实际实现需要从监控系统获取数据
        return 1500;
    }
}

面试题：ElasticSearch高并发下异常流程的动态优化

知识考点

面试题答案

动态调整机制设计

关键代码示例（以Java为例）