面试题：ElasticSearch搜索文档优化策略之高级难度题

Question

ElasticSearch集群中有多个节点，在高并发搜索场景下，搜索性能出现瓶颈。从集群层面和查询语句层面分析，你会采取哪些优化措施来提升搜索文档的性能？请详细说明每个措施的原理及可能带来的影响。

Answer 1

集群层面优化措施

1. 增加节点数量
   • 原理：增加节点可以分担负载，提高集群整体的处理能力。更多的节点意味着更多的CPU、内存等资源用于处理搜索请求，同时也增加了数据的分片副本，使得搜索可以并行在更多的分片上执行。
   • 可能影响：增加成本，包括硬件采购、运维管理等成本。同时，节点间的通信开销会增加，可能需要适当调整网络配置和集群参数来保证节点间通信的稳定性。
2. 优化节点硬件配置
   • 原理：采用更高性能的CPU、更大的内存以及更快的存储设备（如SSD）。高性能CPU可以更快地处理搜索算法和计算，大内存有助于缓存更多的数据和查询结果，加快查询响应，SSD能快速读取磁盘上的数据分片，减少I/O延迟。
   • 可能影响：成本增加，同时可能需要评估现有软件环境对新硬件配置的兼容性，以及是否需要对操作系统、ElasticSearch等进行相关配置调整以充分利用新硬件性能。
3. 合理分配分片
   • 原理：根据数据量和查询模式，合理设置每个索引的分片数量和副本数量。如果数据量较大，适当增加分片数量可以让数据分布更均匀，并行搜索效率更高；根据业务对可用性的要求，合理设置副本数量，在保证数据高可用的同时避免过多副本造成资源浪费。
   • 可能影响：分片数量过多会增加集群管理开销，每个分片都需要占用一定的系统资源（如文件句柄等）；副本数量过多会占用更多的存储空间和网络带宽用于副本同步。
4. 启用自动负载均衡
   • 原理：ElasticSearch具备自动负载均衡机制，它会根据节点的负载情况自动将请求分配到不同的节点上处理。确保此功能正常启用，能有效避免部分节点负载过高而部分节点空闲的情况。
   • 可能影响：自动负载均衡过程中可能会有短暂的延迟，尤其是在节点负载变化较大或者网络不稳定的情况下，可能会导致部分搜索请求响应时间略有波动。

查询语句层面优化措施

1. 简化查询条件
   • 原理：减少不必要的查询条件，避免复杂的嵌套查询和模糊查询。复杂查询需要更多的计算资源和时间来处理，简化查询可以让ElasticSearch更快地定位到符合条件的文档。例如，使用精确匹配代替模糊匹配，因为模糊匹配需要对更多的文本进行分析和比较。
   • 可能影响：可能会限制查询的灵活性，对于一些需要模糊查询的业务场景可能无法满足全部需求，需要在业务需求和查询性能之间进行权衡。
2. 使用过滤器代替查询
   • 原理：过滤器用于快速筛选出符合条件的文档子集，它不计算相关性分数，只关注文档是否满足过滤条件，所以执行速度更快。在一些不需要对文档进行相关性排序的场景下，优先使用过滤器可以显著提高查询性能。
   • 可能影响：如果业务场景需要对搜索结果进行相关性排序，单纯使用过滤器可能无法满足需求，需要结合查询语句中的打分机制来综合实现功能。
3. 优化排序字段
   • 原理：避免对高基数（唯一值多）字段或文本字段进行排序。对高基数字段排序会消耗大量资源进行比较和排序操作；对文本字段排序通常需要先将文本转换为数值类型等中间操作，也会影响性能。尽量选择低基数的数值类型字段进行排序。
   • 可能影响：如果业务需求必须对高基数或文本字段排序，可能需要在性能和业务功能之间做出妥协，或者考虑通过其他方式（如预处理数据生成辅助排序字段等）来优化。
4. 分页优化
   • 原理：避免使用过深的分页，如from + size方式在分页过深时性能会急剧下降，因为ElasticSearch需要从所有匹配的文档中获取指定范围的数据。可以采用scroll API进行滚动分页，它适合一次性处理大量数据，但不适合实时交互场景；或者采用基于游标（cursor - based）的分页方式，通过记录上次分页的位置信息来获取下一页数据，性能相对较好。
   • 可能影响：scroll API会占用一定的资源来维护滚动上下文，长时间不关闭可能会导致资源浪费；基于游标分页可能需要额外的存储来记录游标位置信息，并且在数据频繁更新的情况下，游标位置的维护可能会变得复杂。