面试题：ElasticSearch索引结构在高并发查询场景下的性能优化策略

Question

假设在一个高并发的应用场景中，大量用户同时发起对ElasticSearch索引的查询请求。基于ElasticSearch的索引结构，你认为有哪些有效的性能优化策略？请详细说明每种策略与索引结构的关联及作用原理。

Answer 1

1. 合理设计索引结构

• 字段类型优化：ElasticSearch 根据字段类型建立不同的数据结构。例如，将数值类型定义为合适的数值类型（如 long、integer 等）而非通用的 text 类型。text 类型会进行分词处理，存储开销大且查询性能相对低。而数值类型可直接用于范围查询等，利用其特有的数据结构（如 BKD - tree 等）能快速定位数据，提升查询性能。
• 索引字段扁平化：避免过深的嵌套结构。ElasticSearch 在处理嵌套文档时，需要额外的存储和查询开销。扁平化结构使得文档结构更简单，查询时能更直接地定位到所需数据，减少解析和检索的复杂度，从而提高查询效率。

2. 索引分片与副本策略优化

• 合理分配分片：ElasticSearch 将索引分成多个分片存储在不同节点上。在高并发场景下，根据数据量和查询负载，合理设置分片数量。例如，如果每个分片数据量过大，查询时单个分片处理时间长，影响整体查询性能。适当增加分片可并行处理查询请求，利用多节点的资源，提升查询吞吐量。但分片过多也会增加管理开销和资源浪费。
• 副本的合理使用：副本用于提供数据冗余和高可用性，同时也能分担读请求。在高并发读场景下，增加副本数量，可将查询请求分散到多个副本上，降低单个节点的负载，提升系统整体的读性能。但过多副本会占用更多存储空间，并影响写操作性能，因为写操作需要同步到所有副本。

3. 使用缓存机制

• 请求缓存：ElasticSearch 支持请求缓存，它会缓存查询请求及结果。对于重复的查询请求，直接从缓存中返回结果，避免重复执行查询操作。由于索引结构相对稳定，相同查询的结果通常不会频繁变化，这使得请求缓存能有效减少查询响应时间，特别是对于高并发场景下大量相同的查询请求，能极大提升系统性能。
• 字段数据缓存：ElasticSearch 会缓存字段数据，尤其是数值类型和日期类型等。在进行排序、聚合等操作时，若字段数据在缓存中，可直接使用缓存数据，避免从磁盘读取和构建数据结构的开销，从而提升这些操作在高并发场景下的性能。

4. 优化查询语句

• 避免通配符查询：通配符查询（如 * 开头的查询）在 ElasticSearch 中性能较差。因为索引结构是基于倒排索引，通配符查询需要扫描大量的词条，严重影响性能。尽量使用前缀查询（prefix）等性能更好的查询方式，前缀查询可利用倒排索引的结构快速定位匹配前缀的词条，提升查询效率。
• 精准查询字段：在查询时，明确指定所需查询的字段，避免使用 _all 字段。_all 字段会将所有字段内容合并存储，查询时会扫描所有数据，性能较低。而精准查询特定字段，能利用对应字段的索引结构快速定位数据，提升查询性能。