面试题：ElasticSearch多索引设计的性能调优与成本控制

Question

在遵循ElasticSearch API规范进行多索引设计时，随着索引数量和数据量的增长，性能和成本会面临挑战。请详细说明如何在设计阶段从索引分片、副本设置、数据建模等方面进行性能调优，并兼顾成本控制，给出具体的策略和依据。

Answer 1

索引分片策略

1. 合理预估分片数量
   • 策略：在设计初期，根据预估的数据量和单个分片可承载的数据量来确定分片数。例如，如果预计每个分片能承载10GB数据，而预估总数据量为100GB，那么初始可设置10个分片。计算公式可大致为：预估分片数 = 预估总数据量 / 单个分片可承载数据量。
   • 依据：过少的分片会导致单个分片数据量过大，影响查询性能，尤其是在大数据量下，单个分片查询压力大，可能导致查询延迟高。过多的分片则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），而且过多分片之间的协调也会增加成本。
2. 动态调整分片
   • 策略：随着数据量的增长，监控集群的性能指标（如CPU使用率、磁盘I/O、查询响应时间等）。当发现某个分片负载过高或者集群整体性能下降时，考虑进行分片的重新分配或者增加分片。例如，可以使用Elasticsearch的_split API对现有分片进行拆分。
   • 依据：数据量的增长是动态的，初始的分片设置可能无法适应长期的发展。通过实时监控性能指标，可以及时发现性能瓶颈，通过动态调整分片，既能保证查询性能，又不会过度增加资源开销。

副本设置策略

1. 适度设置副本数量
   • 策略：通常初始设置1 - 2个副本。对于读多写少的应用场景，可以适当增加副本数量到2 - 3个，以提高读性能。对于写操作频繁的场景，副本数设置为1个即可，避免过多副本带来的写操作同步开销。
   • 依据：副本的主要作用是提高数据可用性和读性能。每个副本都会占用额外的存储空间，并且在主分片有写操作时，需要同步到副本，这会增加写操作的开销。因此，对于写操作频繁的业务，过多副本会降低写性能。而读多写少的场景，增加副本可以将读请求分散到多个副本上，提升读性能。
2. 动态调整副本
   • 策略：根据业务的访问模式变化来动态调整副本数量。例如，在业务高峰时段，如果读请求量大幅增加，可以临时增加副本数量；在业务低谷时段，适当减少副本数量以节省存储空间和资源开销。可以使用Elasticsearch的_update_settings API来动态调整副本数。
   • 依据：业务的访问模式并非一成不变，通过动态调整副本数量，可以在满足业务性能需求的同时，有效控制成本。在高峰时段增加副本提升读性能，低谷时段减少副本降低资源占用。

数据建模策略

1. 避免过度嵌套
   • 策略：在设计文档结构时，尽量避免深度嵌套的对象和数组。如果数据结构中有嵌套关系，可以考虑扁平化处理。例如，将多层嵌套的对象拆分成多个独立的文档，并通过关联字段进行关联。
   • 依据：Elasticsearch在处理深度嵌套的文档时，查询性能会受到影响。嵌套对象在查询时需要进行内部的文档匹配，这增加了查询的复杂度和开销。扁平化的数据结构更易于查询和索引，能够提高查询性能，同时也减少了存储开销，因为避免了重复存储嵌套结构中的相同部分。
2. 使用父子关系适度
   • 策略：如果确实需要表示部分数据之间的父子关系，可以使用Elasticsearch的父子文档关系，但要谨慎使用。在设计时，确保父文档和子文档的关联是紧密且合理的。例如，对于订单和订单详情的关系，可以将订单作为父文档，订单详情作为子文档。
   • 依据：父子文档关系会增加存储和查询的复杂性。父文档和子文档需要分别存储，并且在查询时需要额外的跨文档查询操作。但是对于一些确实需要强关联的数据，使用父子关系可以在一定程度上保证数据的完整性和查询的便捷性。不过，如果滥用父子关系，会导致存储成本增加和查询性能下降。
3. 优化字段类型
   • 策略：根据数据的实际类型和使用场景，选择合适的字段类型。例如，对于日期类型的数据，使用date类型而不是text类型存储日期字符串。对于不需要进行全文搜索的字符串字段，使用keyword类型而不是text类型，以减少索引开销。
   • 依据：不同的字段类型在存储和索引方式上有很大差异。合适的字段类型可以减少存储空间，提高索引效率和查询性能。例如，date类型针对日期数据有更高效的存储和查询优化，keyword类型适合精确匹配，索引结构相对简单，占用空间小，查询速度快。