面试题：ElasticSearch 高并发写入优化与故障处理

Question

假设在高并发写入 ElasticSearch 的场景下，出现了网络分区故障，且写入操作正在进行，数据副本模型的并发控制机制将如何应对？同时，请提出至少两种针对高并发写入场景的性能优化方案，并阐述其在并发控制体系中的作用和实施要点。

Answer 1

数据副本模型并发控制机制应对网络分区故障的方式

1. 多数派写入确认：通常 ElasticSearch 使用基于多数派的一致性模型。在网络分区发生时，只要写入操作能在大多数（超过一半）的副本节点上成功完成，就会确认写入成功。例如，若有 5 个副本节点（包括主副本），至少 3 个节点写入成功，写入操作就会被视为成功。这种机制保证了即使部分节点因网络分区不可达，数据的一致性仍能在多数节点保持。
2. 副本状态管理：主副本会跟踪副本的状态，当网络分区发生，与部分副本节点失去连接时，主副本会将这些副本标记为不可用。在网络恢复后，重新同步数据以确保副本之间的数据一致性。例如，主副本会记录在网络分区期间发生的写入操作，待副本重新连接后，将这些操作应用到副本上。

高并发写入场景的性能优化方案

1. 批量写入
   • 在并发控制体系中的作用：减少网络开销和 ElasticSearch 的处理压力。通过一次发送多个写入请求，降低了单个请求的频率，从而减少网络通信的次数，提高了整体写入性能。同时，ElasticSearch 可以更高效地处理批量请求，提升系统吞吐量。
   • 实施要点：合理设置批量大小，太小的批量会导致网络开销仍较大，太大的批量可能会耗尽内存或网络资源。一般根据数据大小和网络带宽进行测试，找到一个合适的批量大小，例如 100 - 1000 条文档为一批。另外，需要注意批量请求的失败处理，若批量中的部分请求失败，要正确处理并记录错误，以便后续重试。
2. 优化索引设置
   • 在并发控制体系中的作用：合适的索引设置可以提高写入性能。例如，减少副本数量可以减少数据同步的开销，在高并发写入时，更多的资源可以用于处理写入请求本身，从而提升整体性能。同时，优化索引的分片数量可以使数据更均匀地分布，避免单个分片成为写入瓶颈。
   • 实施要点：在创建索引时，根据数据量和预计的并发写入量来确定合适的分片和副本数量。如果数据量较小且并发写入量不高，可以适当减少分片数；对于高并发写入场景，可适当降低副本数量，但要注意数据的可用性和一致性。例如，在测试环境中对不同的索引设置进行性能测试，找到最优配置。另外，定期对索引进行优化，如合并小的分片，以提高索引的整体性能。