面试题：在复杂业务场景下ElasticSearch GET流程协调节点并发控制的设计与实现

Question

假设存在一个复杂的业务场景，其中GET请求具有多样化的类型和优先级，数据量庞大且读写操作频繁。请你设计一套适用于该场景的ElasticSearch GET流程协调节点并发控制方案，并阐述具体的实现思路以及可能遇到的挑战和解决方案。

Answer 1

设计方案

1. 请求分类与优先级队列：
   • 根据请求类型（如简单查询、复杂聚合等）和业务优先级对GET请求进行分类。
   • 为每个优先级创建单独的队列，高优先级请求队列优先处理。
2. 协调节点并发控制：
   • 在协调节点设置一个线程池，线程池中的线程数量根据服务器资源（如CPU、内存等）动态调整。
   • 每个线程从优先级队列中按顺序获取请求并执行。
3. 数据缓存机制：
   • 对于频繁读取且变化不大的数据，在协调节点设置本地缓存（如Guava Cache）。
   • 每次处理GET请求时，先检查缓存，若存在则直接返回，减少对ElasticSearch的压力。

实现思路

1. 请求分类逻辑：在请求进入协调节点时，通过解析请求参数和业务规则判断请求类型和优先级，将其放入对应的队列。
2. 线程池管理：使用Java的ThreadPoolExecutor类创建线程池，通过RejectedExecutionHandler处理任务拒绝情况（如高负载时将低优先级任务放入等待队列或直接丢弃）。
3. 缓存操作：在处理请求方法中，先查询缓存，缓存命中则返回数据，未命中则查询ElasticSearch，查询后将结果存入缓存。

可能遇到的挑战及解决方案

1. 缓存一致性问题：
   • 挑战：数据更新后，缓存中的数据可能与ElasticSearch不一致。
   • 解决方案：采用缓存失效策略，数据更新时同时使缓存失效；或者使用写后更新缓存策略，确保数据一致性。
2. 队列溢出问题：
   • 挑战：高并发时，请求队列可能会溢出。
   • 解决方案：对队列大小进行监控，当接近溢出时，动态调整线程池大小以加快处理速度；或者对低优先级请求进行限流处理。
3. 线程资源竞争：
   • 挑战：多个线程同时访问ElasticSearch可能导致资源竞争。
   • 解决方案：在ElasticSearch客户端设置合理的连接池大小，控制并发访问量；使用分布式锁（如基于Redis的分布式锁）确保关键数据的读写一致性。