面试题：ElasticSearch数据单位API在复杂存储场景下的应用

Question

当ElasticSearch集群面临高并发读写，同时需要对不同数据单位（如字节、文档数量等）进行精细化的存储资源分配时，如何运用数据单位API来设计存储管理策略以保证集群的稳定性和性能？请详细阐述策略设计思路及相关API的组合使用。

Answer 1

策略设计思路

1. 了解资源使用情况：通过 ElasticSearch 的监控 API 实时获取集群当前的资源使用情况，包括字节数、文档数量等。这有助于了解当前高并发读写下各数据单位的占用情况，为后续资源分配提供依据。
2. 设定资源分配规则：根据业务需求，为不同类型的数据或索引设定存储资源分配的优先级。例如，对于重要业务数据的索引，给予更多的字节数和文档数量配额。
3. 动态调整：由于高并发读写情况不断变化，需要根据实时监控数据动态调整资源分配。如果某个索引的读写突然增加，相应地增加其存储资源。

相关 API 组合使用

1. 监控 API：
   • _cat/allocation API 可以查看集群节点的磁盘分配情况，例如磁盘使用量、剩余量等，帮助了解字节级别的资源使用。
   • _cat/count API 用于获取索引的文档数量，通过对不同索引使用该 API，可以知晓每个索引的文档数量占用情况。
2. 索引设置 API：
   • PUT /{index}/_settings API 可以调整索引的相关设置，包括存储相关设置。例如，可以设置 index.codec 来选择不同的压缩算法，影响数据存储的字节数。同时，可以通过设置 index.max_result_window 来限制单个索引返回的文档数量，从一定程度上控制文档数量占用的资源。
3. 分片和副本 API：
   • PUT /{index}/_settings 中也可以设置 index.number_of_shards 和 index.number_of_replicas。合理调整分片数和副本数，对于字节级资源，更多的副本会占用更多磁盘空间；对于文档数量，合适的分片数有助于更高效地存储和检索文档。例如，对于读写非常频繁且数据量较大的索引，可以适当增加分片数提高并发处理能力，但要注意过多分片也会增加管理开销和资源占用。同时，根据数据重要性和性能需求，调整副本数。如果对数据可用性要求极高，可增加副本数，但要考虑磁盘空间的消耗。