面试题答案
一键面试- 负载均衡策略：
- 轮询策略：按顺序依次将搜索任务分配到各个数据节点，简单公平，不考虑节点当前负载情况，适用于节点性能相近且负载相对均衡场景。
- 随机策略：随机选择数据节点分配搜索任务，一定程度上实现负载分散，但可能因随机因素导致某些节点任务过度集中。
- 基于负载的策略：实时监控节点的负载指标（如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等），优先将任务分配给负载较低的节点，确保任务在资源充足的节点执行，提高执行效率。
- 数据本地化策略：
- 优先本地副本策略：若搜索涉及的数据在协调节点所在的数据节点有副本，优先将任务分配到该节点，减少跨网络的数据传输，提高搜索速度。
- 智能副本选择策略：除考虑副本本地性，还结合副本所在节点的负载情况、网络状况等因素，选择最优副本所在节点执行任务，平衡数据本地化优势与节点负载均衡。
- 分片分配策略：
- 均衡分片策略：将搜索任务均匀分配到各个分片上，避免单个分片任务过重，确保整体搜索任务并行处理，提高搜索效率。
- 基于分片大小的策略：根据分片的数据量大小分配任务，数据量大的分片分配更多资源或优先处理，使搜索资源与数据量相匹配，保证任务处理的及时性。