面试题：ElasticSearch GET API存储字段管理与性能优化

Question

在高并发场景下，使用ElasticSearch GET API获取大量文档的指定存储字段。随着数据量的不断增长，性能逐渐下降。请分析可能导致性能问题的原因，并提出针对GET API存储字段管理方面的优化策略，包括但不限于索引设置、请求方式调整等。

Answer 1

可能导致性能问题的原因

1. 索引设计不合理：
   • 字段映射设置不当，例如设置了过多的_all字段或者norms属性未根据实际需求调整，增加了不必要的存储和计算开销。
   • 未对字段进行合理的分片，数据分布不均衡，导致部分分片负载过高。
2. 数据量增长：
   • 文档数量急剧增加，单个分片内的数据量过大，使得检索效率降低。
   • 存储字段增多，导致每次检索返回的数据量增大，网络传输和处理时间变长。
3. 请求方式：
   • 一次性请求大量文档和字段，可能超出了ElasticSearch的处理能力，导致内存和CPU等资源紧张。
   • 没有使用合适的分页参数，例如深度分页（from + size过大），造成性能问题。
4. 硬件资源：
   • 服务器的内存、CPU等资源不足，无法快速处理大量的数据请求。

优化策略

1. 索引设置：
   • 字段映射优化：
     • 避免使用_all字段，若有全字段检索需求，可考虑使用copy_to功能替代。
     • 根据字段用途合理设置norms属性，对于不需要进行评分的字段，可设置norms: false以减少内存占用。
     • 对于一些低频且对性能影响较大的字段，如大文本字段，可设置为doc_values: false，以减少磁盘占用。
   • 分片设置：
     • 根据预估的数据量和服务器硬件资源，合理规划分片数量。一般经验是每个分片大小控制在20 - 50GB左右。
     • 定期监控分片的负载情况，必要时进行分片的重新分配或调整。
2. 请求方式调整：
   • 分页优化：
     • 避免深度分页，可使用scroll API进行大规模数据的滚动查询，适用于需要一次性获取大量数据的场景，但需注意及时清理scroll上下文。
     • 对于实时性要求不高的场景，可采用search_after方式分页，通过上一页的最后一条数据的排序值来获取下一页数据，避免深度分页问题。
   • 批量请求：
     • 使用mget API替代多次单个GET请求，减少网络开销。可以将多个文档的请求合并在一个请求中，提高效率。
     • 合理设置批量请求的大小，避免过大导致内存溢出或过小导致效率低下，根据实际测试和服务器性能调整。
   • 字段选择优化：
     • 只请求实际需要的字段，避免返回不必要的字段，减少数据传输量和处理时间。可以通过在请求中指定_source字段来实现。
3. 硬件资源优化：
   • 根据业务增长情况，适时增加服务器的内存、CPU等硬件资源，以提高ElasticSearch的处理能力。
   • 考虑使用分布式架构，将数据分布在多个节点上，减轻单个节点的负载压力。