面试题：ElasticSearch深度剖析：删除文档底层原理及性能优化策略

Question

深入讲解ElasticSearch删除文档的底层原理，包括涉及的内部数据结构和操作流程。结合底层原理，分析删除大量文档时可能出现的性能瓶颈，并提出详细的性能优化策略。

Answer 1

ElasticSearch 删除文档底层原理

内部数据结构

1. 倒排索引：ElasticSearch 核心数据结构，由文档集合构建。每个词条关联包含该词条的文档列表，记录文档 ID 及词条在文档中的位置等信息。如文档集合 [doc1: "apple banana", doc2: "banana cherry"]，构建倒排索引：“apple” -> [doc1]，“banana” -> [doc1, doc2]，“cherry” -> [doc2]。
2. 段（Segment）：Lucene 层面，数据存储在段中。段是不可变的，每个段有自己的倒排索引。新文档写入时，先写入内存中的索引缓冲区，达到一定条件后刷新到新段。段合并时，旧段数据合并到新段，旧段被标记为可删除。

操作流程

1. 标记删除：当执行删除文档操作时，ElasticSearch 并非立即从磁盘物理删除文档。而是在对应的段中，为要删除的文档添加删除标记（.del 文件记录删除信息）。查询时，被标记删除的文档不会出现在结果集中，但实际数据依然存在于段中。
2. 段合并与物理删除：随着不断有文档被标记删除，以及新文档写入生成新段，ElasticSearch 会在后台触发段合并操作。合并过程中，会将多个段合并成一个大段。此时，被标记删除的文档不会被复制到新段，从而实现物理删除。

删除大量文档性能瓶颈分析

1. 磁盘 I/O 瓶颈：
   • 标记删除阶段：大量删除文档时，需频繁写入删除标记到磁盘（.del 文件），产生大量小 I/O 操作，磁盘 I/O 性能下降。
   • 段合并阶段：合并涉及读取多个段数据并写入新段，大量文档删除后段数量多，合并时磁盘 I/O 压力大。
2. 内存瓶颈：
   • 索引缓冲区：删除操作可能导致索引缓冲区频繁刷新，影响新文档写入性能。且删除大量文档后，后续段合并时，需要足够内存进行数据处理，若内存不足，会频繁进行磁盘交换，降低性能。
3. 查询性能影响：删除大量文档过程中，虽文档被标记删除，但仍占用磁盘空间且影响查询时倒排索引遍历，导致查询性能下降。

性能优化策略

1. 批量删除：使用批量删除 API，减少请求次数，降低网络开销和 I/O 操作次数。如使用 DELETE 批量删除 API 一次删除多个文档。
2. 优化段合并策略：
   • 调整合并参数：通过调整 index.merge.policy 相关参数，如 max_merge_at_once（一次合并的最大段数）、max_merge_at_once_explicit（手动触发合并的最大段数）等，控制段合并频率和规模，减少磁盘 I/O 压力。
   • 预热合并：在业务低峰期手动触发段合并，减少对正常业务的影响。
3. 优化磁盘 I/O：
   • 使用高性能存储：如 SSD 磁盘，提升磁盘读写性能，减少 I/O 等待时间。
   • 优化磁盘布局：合理规划磁盘空间，避免磁盘碎片，提高 I/O 效率。
4. 控制索引缓冲区：适当调整 index.buffer.size 等参数，平衡索引写入和删除操作对缓冲区的影响，减少不必要的缓冲区刷新。
5. 异步删除：使用异步删除方式，将删除操作放入队列，后台线程处理，避免影响前台业务。如通过 DELETE BY QUERY 并设置 wait_for_completion=false 进行异步删除。