面试题：ElasticSearch删除API：底层原理与优化

Question

深入阐述ElasticSearch删除API在集群环境下的底层工作原理，包括文档标记删除、段合并过程中对已删除文档的处理等机制。同时，针对高并发删除操作场景，提出至少两种优化方案，并详细说明每种方案的原理及可能带来的影响。

Answer 1

ElasticSearch删除API在集群环境下的底层工作原理

1. 文档标记删除
   • 当使用ElasticSearch的删除API删除一个文档时，ElasticSearch并不会立即从磁盘上物理删除该文档。相反，它会在Lucene索引中为该文档标记一个删除位。这是因为物理删除文档会涉及到磁盘I/O操作，开销较大。通过标记删除，ElasticSearch可以快速响应删除请求，将文档的状态标记为已删除。
   • 在Lucene中，每个段（Segment）都有一个.del文件，该文件记录了段中被删除文档的信息。当查询时，Lucene会检查.del文件，跳过被标记删除的文档，使其不会出现在查询结果中。
2. 段合并过程中对已删除文档的处理
   • ElasticSearch中的索引由多个段组成，随着索引的不断更新（包括删除操作），段的数量会不断增加。为了优化查询性能，ElasticSearch会定期进行段合并操作。
   • 在段合并时，ElasticSearch会读取多个旧段的数据，并将其合并成一个新段。在这个过程中，被标记删除的文档不会被复制到新段中。也就是说，通过段合并，被标记删除的文档实际上从索引中被物理删除了，释放了磁盘空间。同时，新段也没有了对应的.del文件，减少了查询时的额外开销。

高并发删除操作场景的优化方案

1. 批量删除
   • 原理：将多个删除请求合并为一个批量删除请求。ElasticSearch提供了_bulk API，可以一次性处理多个删除操作。这样可以减少网络开销，因为多次单个删除请求需要多次网络往返，而批量请求只需要一次。同时，批量操作在服务端可以更高效地处理，因为它可以利用批量处理的优势，例如一次处理多个文档的标记删除，而不是逐个处理。
   • 可能带来的影响：批量请求的数据量过大可能会导致内存占用增加，因为服务端需要一次性处理较多的数据。如果批量请求的数据量超过了节点的可用内存，可能会导致节点内存溢出等问题。此外，批量操作如果失败，处理错误会相对复杂，因为可能涉及多个文档的删除状态不一致问题。
2. 异步删除
   • 原理：将删除操作放入一个队列中，然后由专门的异步线程或任务来处理这些删除请求。这样，主请求线程可以快速返回，不会因为删除操作的耗时（特别是高并发时）而阻塞。例如，可以使用ElasticSearch的异步任务框架，将删除任务提交到任务队列，由后台线程池按照一定的调度策略执行这些删除任务。
   • 可能带来的影响：引入异步机制会增加系统的复杂性，需要处理任务队列的管理、任务的优先级调度、任务失败的重试等问题。同时，由于删除操作不是立即执行，可能会导致在一段时间内，已标记删除的文档仍然占用资源（虽然查询时不会返回），直到异步任务实际执行删除操作。