面试题：ElasticSearch多条件关联查询删除的URL参数优化及性能考量

Question

在ElasticSearch中有两个索引，'orders'索引包含'order_id'、'customer_id'、'order_date'字段，'customers'索引包含'customer_id'、'customer_name'、'customer_region'字段。现在要通过URL参数设置，删除特定区域（如'Europe'）且在某个日期之后（如2024 - 01 - 01）下过订单的所有客户相关的订单记录。请给出优化后的URL参数设置方案，分析此操作对集群性能的影响，并说明如何在高并发场景下保证数据一致性和操作效率。

Answer 1

URL参数设置方案

DELETE /orders/_query
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "range": {
                        "order_date": {
                            "gt": "2024-01-01"
                        }
                    }
                },
                {
                    "has_child": {
                        "type": "customers",
                        "query": {
                            "term": {
                                "customer_region": "Europe"
                            }
                        }
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

这里使用DELETE请求结合_query端点，通过bool查询组合条件。range子句用于筛选order_date大于指定日期的订单，has_child子句用于匹配属于特定区域客户的订单。

对集群性能的影响

1. 资源消耗：此操作涉及跨索引查询，会消耗较多的CPU和内存资源，因为需要在不同索引间关联数据并进行条件筛选。
2. I/O压力：删除操作可能会导致磁盘I/O增加，特别是如果涉及大量文档。同时，集群需要更新相关的索引元数据，也会带来一定的I/O开销。
3. 集群状态变更：删除操作会导致集群状态发生变化，可能影响其他正在进行的读写操作的性能。

高并发场景下保证数据一致性和操作效率的方法

1. 乐观并发控制：利用版本号机制，在更新或删除操作时，Elasticsearch会检查文档的版本号。如果版本号不一致，操作会失败，客户端可以重试。
2. 批量操作：将多个删除操作合并为一个批量请求，减少网络开销和集群负担。可以使用_bulk API来实现。
3. 队列与限流：引入消息队列，将删除请求放入队列，按一定的速率消费处理，避免瞬间高并发请求压垮集群。同时，对请求进行限流，控制单位时间内允许的请求数量。
4. 副本与冗余：合理设置索引的副本数量，在删除操作时，主分片和副本分片会协同工作，提高数据一致性和操作的可用性。但要注意副本过多会增加存储和同步开销。
5. 使用事务（如果支持）：某些Elasticsearch版本或插件支持事务功能，可以确保一组操作要么全部成功，要么全部失败，保证数据一致性。