面试题：ElasticSearch条件限制类deciders的设计优化

Question

假设在高并发场景下，ElasticSearch条件限制类deciders出现性能瓶颈，你会从哪些方面对其设计进行优化？请详细说明优化思路和涉及的技术点。

Answer 1

优化思路

1. 缓存优化：对于频繁查询且结果相对固定的条件，使用本地缓存（如Guava Cache）或分布式缓存（如Redis）。先从缓存中获取结果，若不存在再查询ElasticSearch。这样可大幅减少ElasticSearch的查询压力。
2. 查询优化：分析查询语句，确保使用合适的索引。对于复杂查询，尝试分解为多个简单查询，利用ElasticSearch的并行处理能力。避免使用通配符查询等性能较差的查询方式。
3. 资源分配优化：合理调整ElasticSearch集群的资源配置，增加节点数量或提升节点硬件性能（如增加内存、CPU核心数）。根据业务负载动态分配资源，在高并发时段提高资源供给。
4. 异步处理：将部分非实时性要求的查询任务放入消息队列（如Kafka），由消费者异步处理，避免高并发时所有请求同时压在ElasticSearch上。

涉及技术点

1. 缓存技术：
   • Guava Cache：掌握其缓存创建、设置过期时间、缓存更新等操作。
   • Redis：熟悉Redis的基本数据结构（如String、Hash等），以及缓存读写操作、缓存淘汰策略等。
2. ElasticSearch索引与查询：
   • 索引设计：了解如何根据业务查询需求创建高效的索引，包括字段类型设置、分词器选择等。
   • 查询语法：熟练掌握ElasticSearch的DSL（Domain - Specific Language）查询语法，如布尔查询、范围查询等。
3. 集群管理：
   • 节点配置：知道如何在ElasticSearch集群中添加、删除节点，以及设置节点属性。
   • 资源监控：使用ElasticSearch内置监控工具（如Elasticsearch Head插件、Kibana监控）或第三方监控工具（如Prometheus + Grafana）来监控集群资源使用情况。
4. 消息队列：
   • Kafka：掌握Kafka的基本概念（如Topic、Partition、Consumer Group等），生产者和消费者的编程实现，以及消息的发送和接收机制。