面试题：ElasticSearch读流程深度错误处理及性能优化

Question

假设ElasticSearch读流程出现因底层存储碎片化导致的读性能急剧下降，同时伴随着复杂的版本冲突错误，你如何从存储引擎、索引结构优化以及并发控制等多维度来设计一个全面的解决方案，以恢复并提升读性能，同时避免版本冲突再次发生？

Answer 1

存储引擎维度

1. 碎片整理：
   • 利用ElasticSearch内置的碎片合并机制，通过调整index.merge.scheduler.max_thread_count等相关参数，合理控制碎片合并的并发度，在业务低峰期执行碎片合并操作，减少底层存储碎片化。例如，如果业务在凌晨2 - 6点流量较低，可以设置在这个时间段自动触发碎片合并任务。
   • 对于一些老旧且不再使用的索引，可以考虑删除后重新创建，以全新的、无碎片的状态存储数据。
2. 存储格式优化：
   • 评估数据的访问模式和数据类型，选择合适的存储格式。例如，如果数据以文档形式存储，且读操作频繁，选择列式存储可能在某些场景下更有利于提升读性能。可以尝试将部分适合的索引切换到列式存储格式，观察读性能的提升情况。

索引结构优化维度

1. 索引设计调整：
   • 分析查询模式，确保索引字段的选择精准。对于经常用于查询过滤的字段，要保证其在索引中，并且避免过度索引。例如，如果查询经常按照时间范围和某个特定类别字段进行过滤，那么这两个字段应设计在索引中。同时，对于一些很少用于查询的字段，可以考虑不添加到索引中，以减少索引大小和维护成本。
   • 对于复杂查询，可以创建复合索引，将多个相关字段组合在一起。但要注意复合索引的顺序，一般将选择性高的字段放在前面，以提高查询效率。
2. 索引更新策略：
   • 采用异步更新索引的方式，减少对读操作的影响。当数据发生变化时，先将更新操作写入到一个队列中，然后由专门的线程或进程在后台处理索引更新，这样可以避免在更新索引时阻塞读操作。
   • 可以考虑使用部分索引，对于一些不经常变化的数据子集创建部分索引，当这部分数据更新时，只需要更新部分索引，减少索引更新的范围和复杂度。

并发控制维度

1. 乐观并发控制：
   • 在应用层实现乐观锁机制。当读取数据时，记录数据的版本号，在更新数据时，将当前版本号与记录的版本号进行比较。如果版本号一致，则允许更新，并更新版本号；如果不一致，则说明数据已被其他操作修改，应用层可以选择重试操作或提示用户数据已过期。
   • 在ElasticSearch的客户端，设置version_type为external或external_gte，在更新请求中携带期望的版本号，利用ElasticSearch自身的乐观并发控制机制来避免版本冲突。
2. 悲观并发控制：
   • 在数据访问层，对于一些关键的读 - 写操作，可以使用分布式锁。例如，使用Redis的SETNX命令实现分布式锁，在进行可能导致版本冲突的操作前获取锁，操作完成后释放锁，确保同一时间只有一个操作对数据进行修改，从而避免版本冲突。但要注意分布式锁的性能开销和锁超时等问题。
   • 对于一些读多写少的场景，可以使用读写锁。读操作可以共享锁，写操作需要独占锁。这样在读操作并发时不会相互影响，而写操作时会阻止其他读写操作，保证数据一致性，避免版本冲突。