面试题：ElasticSearch异常流程下索引性能优化策略

Question

在ElasticSearch运行过程中，当出现写入性能急剧下降或者查询响应时间超长等异常情况，且确定是索引相关问题导致的。请详细描述你会从哪些角度来优化索引以改善这些异常，包括但不限于索引的设置、分片策略调整、文档设计等方面，并结合实际场景举例说明。

Answer 1

索引设置优化

1. 合理设置分片数
   • 分析：初始分片数设置不当，可能导致数据分布不均衡，影响读写性能。若分片过多，会增加索引管理开销；分片过少，可能无法充分利用集群资源。
   • 示例：假设一个新闻网站的文章索引，预计数据量在千万级别。若初始设置为1个分片，随着数据量增长，单个分片读写压力增大，查询响应时间变长。此时可根据预估数据量和服务器资源，设置合适分片数，如10个分片。这样在数据写入和查询时，可并行处理，提升性能。
2. 调整副本数
   • 分析：副本数主要用于数据冗余和高可用，但副本过多会增加写入负担，因为每次写入都要同步到多个副本。在对写入性能要求较高，且对数据可用性有一定容忍度的场景下，可适当降低副本数。
   • 示例：在开发测试环境中，对数据可用性要求相对生产环境较低，可将副本数设置为1，减少写入时同步副本的开销，提升写入性能。而在生产环境，根据业务对数据可用性要求，设置合适副本数，如2 - 3个副本。

分片策略调整

1. 基于路由规则优化
   • 分析：通过自定义路由规则，可将相关文档路由到特定分片，提高查询效率。例如，对于电商订单数据，按照用户ID进行路由，同一用户的订单集中在少数分片上，查询该用户订单时可减少扫描分片数量。
   • 示例：在处理酒店预订系统数据时，可根据酒店ID进行路由。每个酒店的预订记录集中在特定分片，当查询某酒店预订情况时，直接定位到相关分片，快速返回结果，提升查询响应速度。
2. 动态分片分配
   • 分析：根据集群节点负载情况，动态调整分片分配。当某个节点负载过高时，将部分分片迁移到其他负载较低的节点，平衡集群负载，提升整体性能。
   • 示例：在一个包含多个节点的电商搜索集群中，若发现某个节点由于数据量集中，导致读写性能下降。此时可利用ElasticSearch的动态分片分配机制，将该节点上部分分片迁移到其他负载低的节点，恢复集群整体性能。

文档设计优化

1. 避免大文档
   • 分析：大文档会占用更多内存和磁盘空间，写入时也会增加处理时间。应尽量将大文档拆分成多个小文档，保持文档结构简洁。
   • 示例：对于一篇包含大量图片和长文本的产品介绍文档，可将图片存储在对象存储中，在ElasticSearch文档中仅保存图片链接，文本部分按需进行合理分段存储，减小文档体积，提升写入和查询性能。
2. 字段类型优化
   • 分析：选择合适的字段类型能有效减少存储空间，提升查询性能。例如，对于固定长度的标识字段，使用keyword类型比text类型更节省空间且查询更快；对于数值型字段，根据数值范围选择合适的整数类型，避免使用默认的double类型浪费空间。
   • 示例：在学生信息管理系统中，学生ID为固定长度的字符串，设置为keyword类型。年龄字段为整数，根据实际年龄范围设置为byte类型（假设年龄最大不超过127岁），相比使用默认的double类型，节省存储空间，提升索引和查询效率。